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Especialista da Deal aponta a importância da governança de dados, conformidade regulatória e infraestrutura robusta para garantir eficiência e transparência no uso da IA

A Inteligência Artificial (IA) está cada vez mais presente no ambiente corporativo, impulsionando eficiência e inovação. No entanto, sua implementação requer um planejamento rigoroso para evitar riscos jurídicos, vieses nos modelos e vulnerabilidades na segurança. 

Atento a esses desafios, o especialista Weslley Felix, Engenheiro de Dados Sênior da Deal, consultoria de serviços de tecnologia, elencou 5 dicas sobre as melhores práticas para adotar IA de forma ética e transparente. 

• Avalie se o uso de IA faz sentido ao negócio

O especialista explica que, antes mesmo do desenvolvimento de qualquer solução, é preciso garantir que a IA traga resultados positivos ao negócio. “É necessário entender os motivadores,  definir objetivos estratégicos claros e métricas bem estabelecidas. Sem essa avaliação, há o risco de implementar a tecnologia sem propósito, gerando desalinhamento e frustração”, afirma Weslley.

• Estude as leis de proteção de dados voltadas a IA

A conformidade com leis como a LGPD (lei geral de proteção de dados) no Brasil e a GDPR (General Data Protection Regulation, em portugues lei geral de proteção de dados) na Europa é indispensável para proteger dados sensíveis e manter a transparência no uso da tecnologia. “Essas diretrizes definem regras claras para a coleta, tratamento e uso de dados. É fundamental adotar práticas que garantam a anonimização de informações sensíveis, a representatividade das amostras populacionais e a implementação de guard rails (regras de IA que evitam vieses inconscientes) que mantenham a qualidade dos modelos desenvolvidos, promovendo a transparência em todas as etapas. Cumprir essas exigências não apenas assegura a legalidade do projeto, mas também reforça a confiança entre todas as partes envolvidas”, compartilha Weslley, que reforça que garantir a proteção dos dados do cliente deve ser uma prioridade em todas as fases do projeto. 

• Planeje e execute um fluxo assertivo

O engenheiro de dados explica que a implementação de IA também exige um planejamento cuidadoso para estruturar todas as etapas do seu ciclo de vida, que pode contar com um fluxo que começa pela coleta e tratamento dos dados, passa pela preparação da infraestrutura, desenvolvimento das aplicações de IA e treinamento dos modelos, avaliação, implementação e termina com o monitoramento contínuo, entre outros. “Cada uma dessas etapas precisa ser tratada com atenção, especialmente a seleção de dados, que deve ser feita de forma criteriosa para evitar vieses. A infraestrutura também desempenha um papel crucial, pois a escolha entre soluções locais ou em nuvem impacta diretamente na segurança e na eficiência”, pontua.

• Use infraestruturas privadas

Weslley reforça a importância de avaliar continuamente a viabilidade de abordagens que garantam maior controle sobre as respostas e a precisão da IA, como infraestruturas privadas, incluindo modelos com RAG (Retrieval Augmented Generation) que permitem maior controle sobre o comportamento da IA. “Isso é particularmente importante para reduzir o risco de desvios ou ‘alucinações’ do modelo, priorizando o acesso a dados internos e criando agentes direcionados a temas específicos de acordo com a necessidade do negócio”, diagnostica.

• Aposte em ferramentas que mudam o jogo

No ambiente corporativo, empresas operam com diversas plataformas, como CRMs, ERPs e sistemas direcionados que podem ser o core do negócio ou atuar no suporte tático, estratégico e operacional, explica Felix. “Nesse cenário, ferramentas que impulsionam a TI no ciclo de vida de desenvolvimento de software, como esteiras DevGenOps, têm se destacado. Um exemplo notável é o GitHub Copilot, que acelera a construção de aplicações. Além disso, plataformas que utilizam modelos de linguagem, como Claude, Google Gemini, Microsoft Copilot ou o novo modelo chinês DeepSeek, são valiosas para tarefas como geração de textos, interpretação de documentos e pesquisas, desde que usadas com cautela e um olhar crítico, dada a necessidade de equilíbrio entre benefícios e cuidados no uso dessas tecnologias”, expõe.

A IA e o impacto nos principais setores do mercado

De acordo com Weslley, setores como jurídico, recursos humanos e financeiro são alguns dos principais a colher benefícios significativos com a IA, automatizando tarefas repetitivas e melhorando a eficiência operacional. “No jurídico, por exemplo, o uso de assistentes para validar processos e identificar informações relevantes em documentos legais já é uma realidade que tem tornado processos judiciais melhor apurados e direcionados. Quando falamos do RH, a IA tem colaborado com a automação do filtro inicial de candidatos, destacando pontos-chave em currículos e descrições de vagas. Nas companhias de finanças, um ótimo exemplo de como a inteligência artificial tem sido transformadora é a aplicação em processos como conciliação bancária, com a análise de grandes volumes de dados de maneira eficiente”, comenta.

No atendimento ao cliente, assistentes baseados em IA generativa analisam sentimentos e ajustam interações para proporcionar uma experiência mais humanizada. No entanto, o uso responsável da tecnologia depende da qualidade dos dados, da implementação de práticas de governança e da transparência dos modelos.

Ao adotar IA, as empresas devem ir além da inovação técnica e garantir que suas soluções sejam éticas, seguras e eficazes. Para a Deal, o sucesso da IA no ambiente corporativo depende da integração entre tecnologia e estratégia de negócios, sempre com respeito às leis e um olhar atento à governança e à responsabilidade digital. “Implementar IA é um processo que demanda a integração entre negócios e tecnologia, com total respeito às leis e alinhamento aos princípios éticos. Em cada etapa, é necessário enfatizar o envolvimento estratégico do negócio e a importância central dos dados. Com essa abordagem data-centric, onde os dados são o coração dos modelos de IA, as empresas passam a ter como objetivo não apenas criar soluções tecnológicas, mas maximizar seus benefícios enquanto mitigamos os riscos”, finaliza.

Sobre a Deal 

A Deal é uma consultoria de serviços de tecnologia e parceira estratégica para negócios em diversos estágios de maturidade digital. Com equipes de especialistas multidisciplinares, a empresa atua com foco em projetos para a jornada digital, sempre adaptada às necessidades do cliente a fim de cocriar soluções criativas e inteligentes, desde a fase de estratégia até a implementação técnica. Com quase 20 anos de atuação no mercado brasileiro, a Deal conta com grandes marcas clientes em seu portfólio, entre elas, B3, Getnet Brasil, BV, Nubank, Veloe, Travelex, Banco Pan, HSBC, Vertem, C6 e Porto Seguro. 

Em 2015, a Deal adquiriu a startup ManyToOne e, em 2020, a Blue Digital. Nos últimos anos, a companhia recebeu o selo ISG Provider em várias categorias, em 2023 foi classificada como líder em Digital Transformation, Data Science, Data Engineering e Data Management. Também em 2023, a empresa anunciou um spin-off do segmento de martech, a Alot. Em 2024, a Deal realizou um aporte na fintech Baasic, especializada em serviços de embedded finance, e também a aquisição da O2B, empresa com foco em produtos e soluções de Cloud, e da Sysvision, consultoria multinacional de Data Management, Analytics e soluções de IA. Pela quinta vez consecutiva, a companhia recebeu a certificação Great Place to Work (GPTW), com o título de uma das melhores empresas para se trabalhar.

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