Fontes de dados: a IA multiplica o que recebe

A demonstração do assistente virtual ia bem até a terceira pergunta. Um cidadão de teste perguntou o endereço da unidade de saúde do bairro, e o assistente respondeu com segurança e cortesia o endereço de onde a unidade funcionava até dois anos atrás. A informação estava em uma planilha que ninguém atualizava desde a mudança. O modelo de linguagem era excelente. A resposta foi inútil.

A cena resume a terceira camada do Aprofundamento Técnico do Impulso Framework, e seu princípio menos negociável: lixo entra, lixo sai. A inteligência artificial multiplica o que recebe, para o bem ou para o mal.

O que esta camada define

Fontes de dados é a camada que responde três perguntas sobre a matéria-prima da solução: quais entidades de dados a iniciativa precisa (cidadãos, solicitações, protocolos, ordens de serviço), onde cada uma vive hoje (sistema de gestão, planilhas, formulários, e-mails, APIs externas) e em que condição está (estruturada ou dispersa, atualizada ou defasada, acessível ou trancada em um sistema sem integração).

A pergunta-chave da camada: os dados que alimentam a solução existem, estão acessíveis e são confiáveis? As três condições importam na ordem. Dado que não existe precisa ser coletado, e isso muda o cronograma. Dado que existe mas não está acessível precisa de integração, e isso muda o custo. Dado acessível mas não confiável é o pior dos três, porque contamina a solução em silêncio, como no endereço da unidade de saúde.

O trabalho invisível que define o resultado

Esta é a camada com a pior relação entre importância e glamour de toda a pilha. Mapear fontes, unificar cadastros duplicados, definir qual sistema é a origem da verdade para cada entidade: nada disso aparece em demonstração. E é exatamente esse trabalho que separa o assistente que responde certo do que responde bonito.

O diagnóstico já adiantou parte do serviço. O bloco 2 do Canvas, preenchido na etapa de Iniciativas, perguntou quais dados alimentam a solução e quais precisam ser coletados. E a dimensão Dados e Integração, medida na Prontidão, deu a nota honesta da situação atual. A camada técnica pega essas respostas e as transforma em especificação.

Dois conceitos organizam essa especificação. O primeiro é a origem da verdade: para cada entidade, um único sistema é o dono do registro oficial, e todos os demais consomem dele. Quando duas fontes disputam a verdade sobre o mesmo cidadão, a solução herda a disputa. O segundo é a fronteira entre dado estruturado e não estruturado: tabelas e formulários alimentam automações diretamente, enquanto documentos, e-mails e conversas precisam de tratamento antes de servir de contexto para a inteligência.

Confiabilidade tem dono e rotina

Dado confiável não é estado, é processo. A planilha do endereço estava certa no dia em que foi criada. O que faltou não foi qualidade inicial, foi rotina de atualização com responsável nomeado.

Por isso a especificação da camada inclui, para cada fonte crítica, três definições: quem é o responsável pela atualização, com que frequência o dado é revisado, e como um erro reportado é corrigido na origem, e não apenas remendado na ponta. Corrigir na ponta cria a pior situação possível: a interface certa e a base errada, divergindo um pouco mais a cada semana.

O entregável da camada

O Aprofundamento Técnico desta camada produz o modelo de entidades da iniciativa, o mapeamento de fontes com condição e origem da verdade de cada uma, e o plano de migração ou integração para o que precisa mudar de lugar. É o artefato que evita a descoberta tardia mais cara dos projetos de IA: a de que o dado necessário não existia.

Dependências de construção

Para ser construída, a camada de Fontes de dados precisa da camada de Plataformas, onde os dados residem e trafegam, e das duas camadas transversais: Segurança, que classifica cada dado e define quem pode acessá-lo sob qual base legal, e Governança, que dá mandato aos responsáveis pela atualização.

Quem se apoia nela é quase toda a pilha de cima. A camada de Inteligência depende dela por definição, porque modelo sem contexto confiável produz resposta genérica ou errada. A Automação depende dela para gatilhos e registros. E os Workflows dependem dela para que o histórico de cada solicitação seja um só, visível a todos.

Na trilha do Impulso

Este artigo faz parte da trilha do Impulso Framework, no bloco do Aprofundamento Técnico. A camada anterior é Workflows, a próxima é Inteligência, o mapa completo das oito camadas está em Aprofundamento Técnico por dentro, e a visão geral do framework está em As três camadas do Impulso Framework.

A IA multiplica o que recebe. Decida com cuidado o que ela vai receber.

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Foundation | Frente: Consulting | Trilha Impulso, Aprofundamento Técnico, camada 3 de 8 | Proposição ancorada: IA como amplificador | 950 palavras | Leitura: 5 minutos