A maioria dos programas de qualidade de dados corporativos não foi desenvolvida tendo em mente os agentes de IA. Eles foram criados para gerar relatórios precisos e dados confiáveis para os tomadores de decisão humanos.
Os agentes de IA tomam suas próprias decisões.
E o padrão de dados exigido por eles é categoricamente mais elevado do que aquele para o qual sua infraestrutura de relatórios foi projetada.
Isso é semelhante às zonas de treinamento dos atletas. O esforço de treinamento para uma competição local não vai levar você às Olimpíadas. Quanto maiores os desafios, maiores os padrões exigidos. Com os dados, funciona da mesma maneira.
Então, o que você precisa para competir? Estes são os cinco padrões que seus dados precisam atender.
1. Dados consistentes em todos os sistemas dos quais um agente depende
Quando um analista humano identifica uma inconsistência entre os sistemas, isso se transforma em uma conversa. Alguém investiga e uma decisão é tomada. Há um ser humano envolvido no processo que pode absorver esse atrito.
Um agente de IA não possui esse amortecedor.
Ele age com base no que encontra. Se o que ele encontra em um sistema contradiz o que está em outro, ele pode simplesmente continuar. A decisão que ele toma posteriormente reflete a inconsistência, e não há garantia de que alguém perceba isso antes que o erro se propague ainda mais.
Seus dados podem ser totalmente precisos dentro de cada sistema individual. Mas também precisam permanecer consistentes entre todos eles no momento em que um agente precisar deles e em:
- Seus registros de produtos
- Seus dados de clientes
- Suas informações de fornecedores
- Seus dados de localização
Tudo isso, ao mesmo tempo.
2. Relações de domínio estruturadas para que os agentes possam segui-las
As ferramentas de relatórios são desenvolvidas para funcionar dentro de limites.
- Um painel de vendas utiliza dados de clientes
- Um relatório da cadeia de suprimentos se baseia nos registros dos fornecedores
Cada um é projetado para seu respectivo domínio. E isso funciona porque é uma pessoa que estabelece as conexões entre eles.
Os agentes não funcionam dessa maneira. O fluxo de trabalho de um único agente pode passar de um registro de cliente para um produto relacionado, depois para o fornecedor responsável por ele e, em seguida, para uma regra de conformidade que rege a transação.
Essa cadeia só se mantém se as relações entre os domínios forem explícitas, reguladas e percoríveis sem que o agente chegue a um beco sem saída. Ou, pior ainda: preencha a lacuna com uma suposição.
A maioria dos ambientes de dados corporativos não foi construída para esse tipo de percurso. Os domínios existem, mas, muitas vezes, as relações não. Pelo menos não de uma forma que um agente possa seguir sem intervenção humana.
3. Contexto semântico que os agentes possam interpretar sem intervenção humana
Recuperar dados e compreendê-los não são a mesma coisa. Uma ferramenta de relatórios extrai um valor e o apresenta — a pessoa do outro lado decide o que ele significa.
Um agente precisa tomar essa decisão por conta própria, naquele exato momento.
Os dados corporativos raramente são tão inequívocos quanto parecem. Por exemplo, um produto categorizado de maneira diferente em dois mercados, ou um registro de cliente em que o nome da conta não corresponde à pessoa jurídica. Um analista humano faria uma pausa diante de qualquer uma dessas situações.
Um agente não tem motivo para fazer isso. Ele seguirá adiante com qualquer interpretação que os dados permitam, a menos que algo em sua programação o instrua a parar.
O contexto semântico é o que muda isso.
- Metadados
- Relações
- Definições
Estes estão incorporados nos próprios dados, proporcionando ao agente algo com que trabalhar além do valor bruto de um campo.
4. Linhagem de ponta a ponta que torna rastreável cada decisão do agente
Quando um ser humano toma uma decisão, geralmente há um rastro. Um e-mail, uma reunião ou um documento que explica o raciocínio.
É o mesmo princípio de quando atletas de elite registram seus treinos. Cada sessão, cada variável – cada resultado é monitorado e armazenado. Só assim eles podem melhorar com certeza e total controle.
A tomada de decisão por agentes funciona da mesma maneira. Quando um agente age, esse rastro só existe se a infraestrutura de dados tiver sido construída para criá-lo.
Os agentes operam em uma velocidade e escala que tornam impossível a supervisão manual. Um único fluxo de trabalho automatizado pode acionar centenas de ações subsequentes antes que alguém tenha revisado a primeira delas.
Isso não é um problema se todas as decisões forem rastreáveis. Mas torna-se um problema sério quando algo dá errado e sua equipe precisa entender o motivo — e o caminho dos dados por trás da decisão simplesmente não existe.
A linhagem precisa ser estrutural, incorporada à forma como seus dados são gerenciados desde o início. Cada entrada sobre a qual um agente agiu e cada saída que ele produziu. Tudo isso é reconstruível, sem que você precise sair procurando evidências depois do fato.
5. Governança integrada que os agentes carregam consigo para qualquer lugar
A governança aplicada depois que um agente já agiu não é, na verdade, governança. Nesse caso, trata-se de controle de danos.
A maioria das estruturas de governança corporativa foi projetada com base em fluxos de trabalho humanos. Nesse contexto, uma pessoa pode ser treinada, alertada ou impedida antes que uma decisão seja tomada.
Os agentes se movem rapidamente entre sistemas e domínios. Eles ainda precisam de pontos de verificação, mas a governança criada para a forma como as pessoas trabalham não se aplica à forma como os agentes trabalham. Ela precisa ser construída em torno do agente, e não o contrário.
Para que a governança se mantenha em um ambiente de agentes, ela precisa estar incorporada aos próprios dados. Ela deve ser aplicada por meio da estrutura de gerenciamento dos dados, e não por meio de um processo separado que ocorra paralelamente aos fluxos de trabalho dos agentes.
Quando sua governança é estrutural, seus agentes a levam consigo enquanto trabalham. As regras acompanham os dados, em vez de acompanharem a pessoa que os supervisiona.
Em que ponto da escala de prontidão se encontram os dados da sua empresa?
Nem todos os dados corporativos são preparados para a mesma carga de trabalho. Assim como um atleta que desenvolveu condicionamento físico suficiente para completar uma corrida, mas não o suficiente para competir nela, a maioria dos dados corporativos foi preparada para um nível específico de demanda.
E esse nível raramente é o que os agentes de IA precisam para ter sucesso.
Existem três zonas distintas:
Zona 1: Manutenção de registros
Dados de transações. Precisos o suficiente para registrar o que ocorreu, sem estrutura para nada além disso.
Zona 2: Relatórios
O padrão alcançado pela maioria das empresas. Adequado para painéis de controle e BI, confiável o suficiente para que analistas humanos possam tirar conclusões. A maioria das iniciativas de IA é lançada partindo do princípio de que a Zona 2 é suficiente.
Zona 3: Tomada de decisão autônoma
O padrão exigido pelos agentes. Consistente entre sistemas, semanticamente rico, totalmente rastreável e governado por padrão.
A lacuna entre a Zona 2 e a Zona 3 é onde a maioria das implantações de agentes encontra dificuldades. É aí que os cinco padrões acima se tornam o diagnóstico.
Como obter dados com qualidade de agente com a Stibo Systems
Alcançar a Zona 3 é um processo gradual, e a sequência com que você constrói é tão importante quanto o que você constrói.
Na Stibo Systems, estruturamos essa evolução por meio do STEP, nossa confiável plataforma de inteligência. Como uma plataforma de MDM multidomínio, ela foi projetada para elevar todos os quatro domínios de dados ao padrão exigido pelos agentes:
- Produto
- Cliente / Parceiro de negócios
- Fornecedor
- Localização
Quando os dados são centralizados em todos os domínios, os agentes contam com a base de governança necessária já integrada. Uma única versão da verdade, e não um conjunto de regras adicionado posteriormente.
O contexto semântico, as relações entre domínios e a linhagem completa estão integrados à própria arquitetura.
Você obtém dados com base nos quais os agentes podem agir de forma independente, com a rastreabilidade e os limites de segurança que a tomada de decisão autônoma exige.
Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre dados limpos e dados de nível de agente?
Dados limpos são geralmente precisos dentro de um único sistema ou para um relatório específico. Os dados de nível agente devem permanecer consistentes em todos os sistemas simultaneamente, carregar contexto suficiente para que um agente possa interpretá-los sem ajuda e ser totalmente rastreáveis. Os dados podem estar limpos e ainda assim não serem de qualidade para agentes.
Por que os agentes de IA precisam de padrões de dados diferentes dos ferramentas de relatórios?
As ferramentas de relatórios apoiam os tomadores de decisão humanos que podem investigar inconsistências e aplicar julgamento. Os agentes de IA atuam de forma autônoma, muitas vezes com rapidez e em grande escala.
Os erros podem se propagar a jusante antes que um humano tenha a chance de detectá-los ou corrigi-los.
Como você sabe se seus dados estão prontos para agentes de IA?
Avalie-o em relação a cinco padrões: consistência entre sistemas, relacionamentos transversais entre domínios, contexto semântico, rastreabilidade completa e auditabilidade, e governança incorporada diretamente nos dados.
Lacunas em qualquer um desses indicam que os dados são de nível de relatório em vez de nível de agente.
Qual é o papel da gestão de dados mestres na preparação de dados para agentes de IA?
MDM fornece a estrutura que torna os dados de nível agente possíveis. Ele governa e conecta dados em domínios como produto, cliente, fornecedor e parceiro de negócios, proporcionando aos agentes de IA uma base consistente, rastreável e governada para agir.
