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Preparação de dados empresariais para IA
Dados inconsistentes podem tornar a automação pouco fiável. Primeiro é necessário conhecer a origem da informação e o direito de a utilizar.
Inventariar fontes
Identifique aplicações, proprietários, formatos e periodicidade de atualização. Relacione cada campo com a finalidade do processo e com uma pessoa responsável.
Restringir acessos
Utilize apenas os dados necessários, separando teste e produção. Segredos, dados pessoais e documentos sensíveis exigem regras específicas e permissões limitadas.
Verificar consistência
Procure duplicados, valores em falta, datas incompatíveis e documentos desatualizados. Quando as fontes divergem, solicite validação em vez de escolher silenciosamente.
Manter governação
Documente correções, pedidos de eliminação aplicáveis e revisão de permissões. A qualidade dos dados deve ser reavaliada sempre que o processo mudar.
Exemplo prático: organizar uma base interna de procedimentos
Quando procedimentos antigos e atuais aparecem juntos numa pesquisa, uma resposta assistida por IA pode estar desatualizada. A preparação exige regras claras sobre fontes, permissões e manutenção.
- Identificar a versão em vigor: Associar responsável, data de validade e estado a cada documento. Separar rascunhos, cópias e orientações substituídas.
- Respeitar acessos: Verificar as permissões por função antes de ligar um sistema de pesquisa. Usar informação fictícia nos testes e evitar reproduzir bases completas de clientes.
- Definir manutenção: Criar um canal para corrigir documentos, retirar permissões e eliminar versões antigas. Documentar decisões essenciais sem recolher informação em excesso.