A aplicação do conceito de “zero trust” ao governo de dados corporativos está ganhando força devido à crescente dificuldade em distinguir entre dados gerados por inteligência artificial (IA) e aqueles criados por humanos. A consultoria Gartner prevê que, até 2028, metade das organizações adotará essa abordagem de desconfiança em relação à governança de dados, motivada pelo aumento de informações “não verificadas” que podem impactar decisões essenciais.
Historicamente, a discussão sobre governança de dados se concentrou em aspectos como qualidade, proveniência e classificação. No entanto, com a infiltração de dados gerados por IA nas empresas, a certeza sobre a fonte dos dados diminui, levando à conclusão de que as organizações não podem mais “confiar implicitamente” nas informações disponíveis. No cenário atual, tanto documentos quanto relatórios podem ser compostos por conteúdos gerados por algoritmos, estreitando a linha entre dados válidos e informações dúvidas.
Por sua vez, as empresas estão se preparando para um aumento significativo na aplicação de IA. Gartner aponta que 84% dos líderes de TI planejam aumentar o investimento em IA até 2026, o que significa mais dados, mais automatização e, consequentemente, mais riscos associados à veracidade das informações.
O conceito de “zero trust”, que originou-se na cibersegurança, implica que nenhuma informação é considerada válida por padrão. Isso se traduz em exigências para autenticação rigorosa e verificação contínua das fontes de dados. A nova abordagem sugere que qualquer dado utilizado para decisões críticas deve passar por um processo de validação estrito que considere sua origem, transformações e responsáveis pela verificação. Essa mudança não busca tratar todos os dados como “culpáveis”, mas sim estabelecer um marco operacional em que a verificação se torna essencial, principalmente considerando que os dados podem ser influenciados ou alterados por IA.
Diante desse cenário, Gartner recomenda ações estratégicas para as empresas, como a nomeação de um responsável pela governança da IA, a promoção de colaborações entre equipes e a atualização das políticas de governança de dados existentes. A capacidade de demonstrar de forma eficaz quais dados são gerados por IA e quais são “livres de IA” se tornará um diferencial competitivo nas próximas décadas. Essa nova realidade, que exige práticas de gerenciamento ativo de metadados, pode ajudar as organizações a minimizar riscos e maximizar a confiabilidade de suas operações em um mundo cada vez mais automatizado e impulsionado por IA.
