O dilema dos dados sintéticos: Por que o sucesso da IA depende da soberania dos dados.

Apresentado pela EDB

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À medida que os dados sintéticos transformam a tomada de decisões, os líderes empresariais devem reafirmar o controle sobre o que é real, o que é gerado — e o que pode ser confiável.

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No filme de 1983 WarGames, o personagem de Matthew Broderick quase desencadeia uma guerra nuclear — não com armas, mas com dados sintéticos. O sistema fictício WOPR interpreta entradas de jogos de guerra simulados como ameaças do mundo real. Somente quando os humanos ligam para uma base-alvo e confirmam que não há ataque real é que percebem que o sistema se tornou rebelde.

Quarenta anos depois, as apostas não são menos existenciais — agora, os dados sintéticos sustentam grande parte de nossa tomada de decisão. Modelos, previsões e simulações geradas por IA estão incorporados na saúde, finanças, marketing, cibersegurança e, progressivamente, na própria estrutura operacional das empresas modernas. Mas quem verifica o verificador? E como mantemos a soberania sobre decisões feitas com — ou por — dados sintéticos?

A onda de dados sintéticos

Os dados sintéticos — informações geradas por IA que imitam conjuntos de dados do mundo real — estão impulsionando tudo, desde novos protocolos farmacêuticos até modelos preditivos de clientes. Seu valor é inegável: iteração mais rápida, preocupações reduzidas com a privacidade e a capacidade de modelar o improvável. Em muitas áreas, é a única maneira escalável de treinar sistemas grandes e complexos.

No entanto, os dados sintéticos não são neutros. Eles são fabricados com base em suposições, treinados em entradas tendenciosas e ajustados para refletir um mundo que pode ou não existir. E à medida que a IA generativa começa a produzir tanto as perguntas quanto as respostas, corremos o risco de construir um ciclo de feedback em que a IA se torna a única entidade capaz de interpretar os dados que gera.

Este é mais do que um desafio técnico — é um desafio de liderança.

O dilema da tomada de decisão

Três perguntas agora definem o dilema dos dados do líder moderno:

1. Quando os dados sintéticos devem guiar decisões em vez do julgamento humano?
2. Como equilibrar sinais do mundo real com simulações sintéticas?
3. Onde a intuição humana ainda importa — e como sabemos quando confiar nela?

Isso não é teórico. Já está acontecendo em ferramentas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) habilitadas por IA que sugerem as próximas melhores ações, em modelos preditivos que definem preços ou avaliam riscos, e em algoritmos que tomam decisões de contratação ou empréstimo. Os dados sintéticos podem aumentar a eficiência — mas sem supervisão rigorosa, também podem perpetuar preconceitos, criar falsas certezas e obscurecer sinais críticos.

Isso é especialmente perigoso em ambientes que se movem à velocidade das máquinas. Se os sistemas de IA estão constantemente produzindo e modificando dados, a própria noção de verdade começa a se deteriorar. Sem controles claros e interpretabilidade, corremos o risco de perder nossa capacidade de verificar qualquer coisa.

Thomas Koulopoulos, presidente do Delphi Group, autor e destacado “futurista digital”, alerta que o aumento dos dados gerados por IA levanta questões profundas sobre confiança e verdade na tomada de decisões:

“Se a IA está constantemente produzindo e modificando dados, a questão é se sua verdade ainda será válida? Isso se torna um pouco filosófico, mas é relevante. Veremos uma nova espécie de inflação de dados onde a discrição e discernimento humanos não serão suficientes para realmente extrair insights significativos dos dados. A IA se torna a única entidade capaz de entender os dados que gera. Portanto, as implicações filosóficas e éticas são as mais críticas.”

Seu ponto sublinha a urgência para que os líderes definam limites, não apenas entre dados reais e sintéticos, mas entre delegação e abdicação do julgamento.

A soberania é o novo diferencial

A solução não é rejeitar dados sintéticos — é governá-los.

A soberania sobre seus dados e sistemas de IA significa ter a arquitetura, observabilidade e expertise humana para inspecionar, desafiar e contextualizar insights gerados por máquinas. Isso requer:

• Proveniência dos dados: Saber de onde vêm seus dados e como foram construídos
• Transparência do modelo: Entender como os sistemas de IA chegam a conclusões
• Direitos de decisão: Definir quando a autoridade final recai sobre a máquina, sobre o humano ou sobre ambos

As empresas que construírem plataformas de dados e IA soberanas — plataformas que controlam, auditam e evoluem em seus próprios termos — estarão melhor posicionadas para aproveitar o poder dos dados sintéticos sem se tornarem vítimas de seus pontos cegos.

A intuição humana é o ágio

Mesmo nos sistemas mais avançados impulsionados por IA, o discernimento humano é o elo perdido. A experiência do mundo real, a intuição e o conhecimento contextual sitam entre a entrada sintética bruta e a tomada de decisão acionável.

Assim como em WarGames, a intervenção mais crítica não é técnica — é humana: uma ligação, uma pergunta, uma verificação de intuição que rompe o ciclo lógico da máquina.

À medida que a IA se torna mais capaz, os humanos devem se tornar mais curiosos, mais probabilísticos em seu pensamento e mais confortáveis com a ambiguidade. O futuro pertence àqueles que podem navegar o espaço cinza entre o sintético e o real — entre simulação e verdade.

Os dados sintéticos oferecem um potencial extraordinário, mas a automação sem supervisão não nos protegerá de decisões ruins. A soberania, a governança e a intuição humana devem permanecer no cerne de toda estratégia de IA. Caso contrário, podemos não perceber o momento em que permitimos que as máquinas confundam o jogo de guerra com o real.

Robert Feldman é o Chief Legal Officer da EDB.

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