Segurança de dados, ciclo de vida e estratégia para aplicativos generativos de IA

Romain Vivier, Amazon Web Services

Julho de 2025 (histórico do documento)

A IA generativa está transformando o cenário corporativo. Ele permite níveis sem precedentes de inovação, automação e diferenciação competitiva. No entanto, a capacidade de realizar todo o seu potencial depende não apenas de modelos poderosos, mas também de uma estratégia de dados forte e objetiva. Este guia descreve os desafios específicos de dados que surgem nas iniciativas generativas de IA e oferece orientações claras sobre como superá-los e alcançar resultados comerciais significativos.

Uma das mudanças mais fundamentais trazidas pela IA generativa é sua dependência de grandes volumes de dados não estruturados e multimodais. O aprendizado de máquina tradicional geralmente depende de conjuntos de dados estruturados e rotulados. No entanto, os sistemas generativos de IA aprendem com texto, imagens, áudio, código e vídeo que geralmente não são rotulados e são altamente variáveis. Portanto, as organizações devem reavaliar e expandir suas estratégias de dados tradicionais para incluir esses novos tipos de dados. Isso os ajuda a criar aplicativos mais sensíveis ao contexto, melhorar a experiência do usuário, aumentar a produtividade e acelerar a geração de conteúdo, ao mesmo tempo em que reduz a dependência da entrada manual.

O guia descreve o ciclo de vida completo dos dados que dá suporte à implantação efetiva de IA generativa. Isso inclui preparar e limpar conjuntos de dados em grande escala, implementar pipelines de geração aumentada de recuperação (RAG) para manter o contexto dos modelos atualizado, realizar ajustes finos em dados específicos do domínio e estabelecer ciclos de feedback contínuos. Quando concluídas corretamente, essas atividades aprimoram o desempenho e a relevância do modelo. Eles também oferecem valor comercial tangível por meio da entrega mais rápida de casos de uso de IA, melhor suporte à decisão e maior eficiência nas operações.

A segurança e a governança são apresentadas como pilares essenciais do sucesso. O guia explica como ajudar a proteger informações confidenciais, aplicar controles de acesso e lidar com riscos (como alucinações, envenenamento de dados e ataques adversários). A incorporação de práticas robustas de governança e monitoramento no fluxo de trabalho generativo de IA dá suporte aos requisitos de conformidade regulatória, ajuda a proteger a reputação da empresa e cria confiança interna e externa nos sistemas de IA. Ele também discute os desafios da IA da agência relacionados aos dados e destaca a necessidade de gerenciamento de identidade, rastreabilidade e segurança robusta em sistemas baseados em agentes.

Este guia também conecta a estratégia de dados a cada fase da adoção generativa da IA: visão, experimento, lançamento e escala. Para saber mais sobre esse modelo, consulte Modelo de maturidade para adotar a IA generativa em. AWS Em cada estágio, a organização deve alinhar sua infraestrutura de dados, modelo de governança e prontidão operacional com suas metas de negócios. Esse alinhamento permite um caminho mais rápido para a produção, reduz os riscos e garante que as soluções generativas de IA possam ser escaladas de forma responsável e sustentável em toda a empresa.

Em resumo, uma estratégia de dados robusta é um pré-requisito para o sucesso generativo da IA. Organizações que tratam os dados como um ativo estratégico e investem em governança, qualidade e segurança estão melhor posicionadas para implantar IA generativa com confiança. Eles podem passar mais rapidamente da experimentação para a transformação em toda a empresa e alcançar resultados mensuráveis, como melhores experiências do cliente, eficiência operacional e vantagem competitiva de longo prazo.

Público-alvo

Este guia é destinado a líderes corporativos, profissionais de dados e tomadores de decisão de tecnologia que desejam criar e operacionalizar uma estratégia de dados robusta e escalável para IA generativa.  As recomendações deste guia são adequadas para empresas que estão iniciando ou avançando em sua jornada de IA generativa. Ele ajuda você a alinhar sua estratégia de dados, governança e estruturas de segurança para maximizar o valor comercial e os benefícios da IA generativa. Para entender os conceitos e recomendações deste guia, você deve estar familiarizado com os conceitos fundamentais de IA e dados e com os conceitos básicos de governança e conformidade de TI corporativa.

Objetivos

Modificar sua estratégia de dados de acordo com as recomendações deste guia pode ter os seguintes benefícios: