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A forma como as organizações de dados gerenciam, protegem e aproveitam os dados impacta diretamente os resultados e a implementação da Inteligência Artificial (IA). 

Não se pode ter IA sem dados de alta qualidade, e não se pode ter dados de alta qualidade sem estratégia e governança de dados.

Uma estratégia de dados eficiente juntamente com uma base de governança robusta, são fundamentais para o sucesso das iniciativas de IA.

A estratégia de dados é alcançada pela incorporação da governança de dados à cultura de dados de uma organização, construindo dados precisos, consolidados e visíveis.

     A qualidade do resultado da análise de dados é diretamente proporcional à 

qualidade dos dados utilizados como entrada. 

Aliada a uma estratégia de dados é imprescindível que as empresas  desenvolvam uma estratégia em relação à IA, para evitar unidades de negócios individuais deixadas sozinhas para navegar pelo cenário tecnológico em constante evolução, buscando uma infinidade de novas ideias de casos de uso que, por mais atraentes que sejam, muitas vezes não se somam a uma estratégia que gere valor real.

É necessário ter uma visão abrangente para a utilização da IA ou um roteiro estratégico projetado com medidas de sucesso claramente definidas e vinculadas às prioridades do negócio. 

A captura de valor de curto prazo por meio da experimentação, aliado à estrutura federada/liderada por funções das organizações, explica muitos dos desafios que as organizações enfrentam quando se trata de utilizar ou escalar a IA.