IA: evolução de LLMs coloca qualidade de dados em segundo plano

Os principais discursos sobre a relevância de um dado de qualidade para o sucesso da IA foram questionados hoje, durante painel sobre IA realizado no 2º Encontro Nacional de TI do Sistema S, organizado pela Network Eventos, em Brasília. Na contramão dessas afirmações, Nelson Paiva, diretor da Sea Tecnologia, defendeu uma mudança na forma de enxergar a qualidade dos dados.

Na sua visão, os grandes modelos de linguagem evoluíram a ponto de reduzir a dependência de informações previamente estruturadas. “É cada vez menos importante ter dados qualificados. Hoje, os LLMs conseguem interpretar imagens, planilhas e documentos em diferentes formatos. O que passa a pesar mais é o custo do processamento.”

Segundo o executivo, a maneira como a informação é entregue ao modelo deixou de ser a principal limitação técnica. Em contrapartida, bases menos organizadas exigem maior capacidade computacional, elevando os custos de processamento. “O modelo consegue ler praticamente qualquer formato de dado. Quanto menos estruturada estiver a informação, maior será o custo para extrair valor dela”, explicou, acrescentando que, mais do que a qualidade dos dados, a preocupação deve estar na definição dos objetivos de uso da IA.

A avaliação, no entanto, foi complementada por outros participantes do painel, que defenderam que a governança continua sendo indispensável. Para o consultor de Tecnologia e Inovação para Negócios Antonio Netto, políticas claras de uso e orquestração da IA são fundamentais para garantir resultados consistentes. Vagner Cassol, técnico responsável pelo Comitê de Inovação do Senac-TO, reforçou que a qualidade das respostas continua diretamente relacionada à forma como os dados são tratados ao longo do processo. Para os especialistas, mais do que discutir apenas a estrutura dos dados, o desafio passa a ser equilibrar qualidade, governança e eficiência econômica no uso da inteligência artificial.