Qualidade de dados em IA: desafios, implementação, auditorias e práticas recomendadas

À medida que as organizações adotam a inteligência artificial (IA) preditiva e generativa (GenAI) para aprimorar suas operações, a qualidade dos dados se torna mais importante do que nunca. Dados confiáveis e de alta qualidade são a base de uma IA eficaz, impulsionando tudo, do treinamento e dos testes à inferência e à tomada de decisões.

Para dar suporte a isso, muitas organizações estão modernizando sua infraestrutura de dados. Elas estão migrando para plataformas em nuvem escaláveis, análises em tempo real e ferramentas de desenvolvimento mais fáceis de usar. Segundo a PwC, 72% das empresas com melhor desempenho priorizaram a modernização de dados na nuvem — mais que o dobro da proporção entre seus pares (33%).

Por que a qualidade dos dados é importante para a IA

Os modelos de IA são tão bons quanto os dados usados para treiná-los. Conjuntos de dados imprecisos ou incompletos podem introduzir vieses, reduzir a precisão dos modelos e gerar insights equivocados que prejudicam os negócios.

Um estudo da Fivetran constatou que a baixa qualidade dos dados muitas vezes leva a decisões mal informadas, custando às organizações até 6% da receita anual global.

Dimensões da qualidade dos dados a aprimorar para a IA

Além de limpar e garantir a qualidade dos dados, a preparação também consiste em assegurar que eles atendam aos objetivos técnicos da IA e aos resultados de negócios relacionados. Engenheiros de dados têm um papel fundamental nesse processo: entendem como os atributos dos dados afetam o desempenho dos modelos e garantem que os conjuntos de treinamento estejam alinhados a objetivos mais amplos.

Em geral, eles se concentram em algumas dimensões essenciais da qualidade dos dados:

• Precisão: os valores dos dados estão corretos? Dados classificados incorretamente ou imprecisos podem prejudicar rapidamente o desempenho de um modelo.

• Completude: todos os campos necessários estão preenchidos? Valores ausentes podem confundir os modelos e levar a resultados menos confiáveis.

• Consistência: os formatos e registros são padronizados em todas as fontes? Inconsistências (por exemplo, diferentes formatos de data ou registros duplicados de clientes) podem distorcer o treinamento e gerar problemas mais adiante.

• Integridade: os elementos dos dados fazem sentido quando combinados? Uma boa integridade dos dados ajuda os modelos a chegar a conclusões mais coerentes e confiáveis.

Como evitar desafios comuns de qualidade de dados em IA

Embora a qualidade dos dados seja estrategicamente importante para a IA, ela e a precisão caíram 9% desde 2021, segundo a VentureBeat. O motivo? Os modelos modernos de IA são mais complexos e exigem mais dados. Eles precisam de dados de entrada mais detalhados, anotados e atualizados com frequência. Entre os desafios comuns estão:

• Erros e inconsistências nos dados: erros manuais, incompatibilidades de formato e registros conflitantes podem prejudicar a capacidade de raciocínio e aprendizado dos modelos.

• Inconsistências na rotulagem: quando as anotações variam entre conjuntos de dados, os modelos podem ficar confusos, perder precisão e dificultar o acompanhamento do desempenho.

• Viés nos dados: dados distorcidos ou não representativos — muitas vezes introduzidos sem intenção — podem levar a resultados injustos ou pouco confiáveis.

Como usar métricas para melhorar a qualidade dos dados de IA

Acompanhar as métricas certas ajuda a identificar problemas desde cedo e medir o progresso ao longo do tempo. Ao definir valores de referência e monitorar as mudanças, as equipes podem criar uma base mais confiável para a IA. Algumas das métricas mais usadas para acompanhar a qualidade da IA incluem:

• Taxa de erro: mede a frequência com que há pontos de dados incorretos no conjunto de dados. Uma taxa de erro alta pode induzir os modelos ao erro e reduzir sua eficácia.

• Índice de completude: avalia a porcentagem de campos totalmente preenchidos. A falta de dados pode reduzir a precisão dos modelos e sua capacidade de generalização.

• Atualidade dos dados: avalia o quanto os dados são recentes. Isso é especialmente importante para modelos que precisam de informações atualizadas, como os usados para detectar fraudes, fazer previsões e personalizar experiências.

• Exclusividade: identifica registros duplicados que podem dar peso excessivo a determinados padrões e introduzir vieses.

• Validade: verifica se os dados seguem os formatos e as regras esperados. Valores inválidos ou fora dos limites podem causar erros no treinamento ou até travar os modelos.

Para os grandes modelos de linguagem (LLMs), um aspecto essencial para melhorar e manter a qualidade dos dados são as técnicas robustas de avaliação, frequentemente chamadas de “Evals”. Elas ajudam a avaliar a qualidade e a precisão do modelo em aspectos como exatidão factual, coerência, toxicidade e relevância, fornecendo feedback essencial para a melhoria contínua.

Como criar programas sólidos de qualidade de dados

Uma boa qualidade de dados não acontece por acaso: ela resulta de uma estratégia bem planejada e de uma gestão contínua. As equipes de dados podem criar bases melhores para a IA ao definir padrões claros e monitorar riscos continuamente. Confira algumas práticas recomendadas:

• Definição de políticas: estabeleça expectativas para criar dados íntegros, relevantes, explicáveis e fáceis de interpretar. A Data Foundation recomenda seguir princípios de governança que promovam uma IA responsável.

• Monitoramento de modelos: use ferramentas de segurança e monitoramento para identificar anomalias, como padrões de dados incomuns ou possíveis ataques de envenenamento que possam manipular o treinamento do modelo.

• Correção de problemas: priorize os problemas de acordo com a gravidade (crítica, alta, média ou baixa) e resolva-os logo para reduzir o impacto no desempenho dos modelos.

Técnicas para melhorar e manter a qualidade dos dados de IA

Mesmo com uma estratégia sólida, manter a alta qualidade dos dados exige ações diárias para identificar e corrigir problemas antes que aumentem. As equipes costumam combinar várias técnicas para manter os conjuntos de dados limpos, confiáveis e adequados para a IA:

• Criação de perfil: análise dos dados para identificar padrões, valores atípicos e possíveis problemas de qualidade.

• Limpeza: correção ou remoção de pontos de dados imprecisos ou enganosos.

• Enriquecimento: inclusão de informações externas ou de terceiros para tornar os conjuntos de dados mais completos e robustos.

• Padronização: garantia de que os formatos e as estruturas sejam consistentes em todo o conjunto de dados.

• Validação: verificação de que os dados atendem às regras predefinidas (por exemplo, as equipes costumam dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste para identificar problemas desde cedo).

• Aplicação da governança: definição de responsabilidades, estabelecimento de políticas e aumento da prestação de contas, sempre atendendo aos requisitos de conformidade.

Auditorias e monitoramento para garantir resultados duradouros

A qualidade dos dados é um processo contínuo, 24 horas por dia, 365 dias por ano. O monitoramento contínuo e as auditorias regulares ajudam as equipes a identificar novos problemas desde cedo e a manter o desempenho confiável dos sistemas de IA ao longo do tempo. Entre as práticas recomendadas para obter resultados duradouros estão:

• Avaliação de fontes e formatos de dados: verifique regularmente a confiabilidade dos pipelines de dados e garanta a consistência da formatação em sistemas que usam CSV, JSON ou SQL.

• Comparação dos dados com métricas de qualidade: use métricas estabelecidas para identificar problemas, como campos ausentes, valores fora dos limites ou anomalias inesperadas.

• Identificação de lacunas em governança e ferramentas: audite os fluxos de trabalho para encontrar pontos fracos em áreas como linhagem de dados, controles de acesso e segurança.

• Implementação de alertas automatizados para anomalias: configure sistemas para sinalizar automaticamente padrões incomuns, mudanças ou dados ausentes que possam prejudicar o desempenho dos modelos.

Ferramentas que apoiam a qualidade de dados orientada por IA

Melhorar a qualidade dos dados em grande escala exige as ferramentas certas para identificar e prevenir problemas. Líderes de dados, análise e IA geralmente conduzem esses esforços investindo em plataformas que tornam a validação e o monitoramento de dados mais sistemáticos, como:

• Great Expectations: framework de código aberto para criar e validar verificações de qualidade de dados.

• Soda: oferece monitoramento em tempo real e testes automatizados para identificar problemas nos dados desde cedo.

• Monte Carlo: tem foco na observabilidade de dados e na detecção de anomalias antes que afetem sistemas downstream.

• Snyk: ajuda desenvolvedores a identificar problemas de segurança relacionados a dados, código e conformidade — um componente valioso de toda estratégia sólida de governança de dados.

Um plano prático para melhorar a qualidade dos dados de IA

À medida que a IA se integra cada vez mais aos sistemas de software, a qualidade dos dados e a segurança de aplicações não podem ser tratadas como questões separadas. Erros em uma área podem facilmente se propagar para outras. Por isso, os líderes estão priorizando programas de melhoria contínua baseados nestes pilares:

• Preparação e limpeza de dados: use pipelines de pré-processamento para padronizar, enriquecer e eliminar duplicatas dos dados antes do início do treinamento.

• Aprimoramento e transformação da qualidade dos dados: use ferramentas ETL/ELT que incluam verificações de qualidade e continue aperfeiçoando essas verificações com base no desempenho dos modelos.

• Governança e cultura: promova uma cultura de dados em que os funcionários assumam a responsabilidade pela qualidade, estabeleçam expectativas claras e tratem os dados como um produto que exige atenção contínua.

• Ferramentas de segurança que apoiam o desenvolvimento: equipe as equipes com ferramentas como Snyk, que ajudam a detectar e corrigir vulnerabilidades no código, em pacotes de código aberto, contêineres e infraestrutura em nuvem — todos componentes essenciais de sistemas de IA seguros.

Faça da qualidade dos dados uma prioridade estratégica

A IA ampliou a superfície de ataque. Agora, os invasores não visam apenas as aplicações: eles atacam os próprios dados e modelos subjacentes. E, com o ritmo acelerado da entrega de software e o uso crescente de ferramentas de programação assistida por IA, aumentam as chances de erros passarem despercebidos.

Com 40% do código gerado automaticamente sendo enviado sem modificações e mais de um terço contendo vulnerabilidades conhecidas, os invasores exploram cada vez mais pipelines de desenvolvimento assistido por IA com táticas como cross-site scripting e injeções de SQL.

Para se manter à frente, as equipes de segurança, conformidade e desenvolvimento precisam trabalhar juntas. Investir em práticas de desenvolvimento seguro, como análise proativa de código e correção de vulnerabilidades com ferramentas como a Snyk, ajuda a reduzir o risco de vulnerabilidades chegarem aos sistemas com IA e contribui para a integridade das aplicações que lidam com dados confidenciais. Essa abordagem colaborativa também é promovida por iniciativas como os esforços de Dados e IA da Linux Foundation, dos quais a Snyk tem orgulho de ser patrocinadora. Essas iniciativas fomentam um ambiente colaborativo para lidar com questões relacionadas aos dados de IA e promover a inovação em código aberto na área de IA e dados.

Garanta a qualidade dos dados de IA com a Snyk

Uma IA confiável começa com dados sólidos e sistemas capazes de identificar pequenos problemas antes que se tornem maiores. À medida que as organizações passam a depender da IA para análises, automação e ferramentas para clientes, manter a qualidade dos dados em todas as etapas do ciclo de vida é essencial para a missão.

A Snyk ajuda os desenvolvedores a fazer sua parte protegendo o código que processa e interage com esses dados. Com o Snyk Code, as equipes podem analisar código escrito manualmente e gerado por IA em busca de vulnerabilidades. O Snyk Code é baseado no Snyk Agent Fix, que fornece sugestões de correção seguras e prontas para aplicar diretamente no IDE.

Confira mais práticas recomendadas para proteger dados de IA.