Takeaways rápidos

• Sua dívida de governança permanece invisível até que a IA comece a resolvê-la.
• Respostas de IA que demonstram estar erradas custam mais caro, porque ninguém as verifica duas vezes.
• Uma estrutura de governança de dados de IA é infraestrutura, não uma tarefa de limpeza.
• Impeça a entrada de dados incorretos em formulários, APIs e sincronizações, não em etapas posteriores.
• Trate seu dicionário de dados como um esquema: as alterações precisam de aprovação.
• Antes de automatizar qualquer processo, avalie as decisões da IA ​​por ordem de consequência e reversibilidade.

Seu banco de dados passou uma década absorvendo silenciosamente os atalhos de todos. O primeiro recurso de IA que você ativa é onde essa conta chega, e uma estrutura de governança de dados de IA é como você a paga nos seus termos, em vez dos termos do modelo.

Durante anos, a governança em operações de marketing significava uma verificação anual de duplicidades no Eloqua ou no Marketo Engage, um documento de convenções de nomenclatura lido por três pessoas e um banco de dados que se tornava cada vez mais desorganizado, mas que ainda funcionava. Isso funcionava porque as pessoas toleram a ambiguidade. Um modelo de pontuação ou uma ferramenta de geração automática de e-mails não conseguem. Eles aceitam seus dados como verdadeiros, em grande escala.

A solução não é um grande projeto de limpeza. É a governança tratada como infraestrutura, construída antes da chegada da automação, em vez de depois que ela falhar. Abaixo estão os quatro elementos que a tornam viável: nomear a dívida, atribuir responsabilidade real, impor padrões onde os dados são inseridos e decidir quais decisões de IA ainda precisam de intervenção humana.

Como a dívida de governança se manifesta dentro da sua instância

É o resíduo de anos de campanhas, integrações, aquisições e decisões administrativas descoordenadas que ninguém reservou no orçamento para corrigir. Raramente é negligência. É assim que qualquer instância madura se apresenta quando ninguém é responsável pelo modelo de dados em tempo integral.

Onde a dívida se esconde

Os objetos personalizados contêm dois ou três esquemas, dependendo de qual integração foi a última a ser implementada. A origem do lead permaneceu como texto livre por dois anos antes que alguém adicionasse uma lista de opções. Contatos duplicados estão espalhados por diversas unidades de negócios, cada um com um histórico de engajamento parcial, nenhum deles sendo considerado definitivo.

Por que a IA aumenta o custo de ignorá-la

A IA não precisa de dados melhores do que os que você tinha antes. Ela precisa que seus dados existentes signifiquem o que você espera que signifiquem, de forma consistente. Como explica o resumo do Eloqua Office Hours de setembro , uma regra que encontra dados incorretos para e avisa, enquanto um modelo preenche a lacuna com uma estimativa confiável.

Imagine um segmento hipotético com uma taxa de duplicação de 15%. Um gerente de campanha segue em frente. Um modelo direcionado a esse segmento incorpora a duplicação em seus resultados, e ninguém a rastreia até que os resultados pareçam incorretos semanas depois.

Considere a inferência de IA como uma ferramenta dentro da governança, nunca como um substituto. Um modelo que reclassifica silenciosamente seu segmento de mercado intermediário é um problema de negócios, não uma peculiaridade dos dados.

Quem é o responsável pela estrutura de governança de dados de IA?

A área de operações de marketing deve ser responsável por isso, pois o MOps (Operações de Marketing) reside na interseção entre a configuração da plataforma, o modelo de dados e a lógica da campanha. Uma estrutura de governança de dados para IA é o conjunto de proprietários, padrões, controles de entrada e regras de revisão que definem o que seus dados podem significar antes que qualquer recurso de IA atue sobre eles. É uma das três camadas de uma instância de MOps preparada para IA , juntamente com dados limpos e uma equipe requalificada.

Transição da fila de tickets para a camada operacional

A maioria das equipes ainda governa de forma reativa: um relatório parece errado, alguém abre um chamado, uma regra é corrigida. Esse ciclo é muito lento para a automação de marketing assistida por IA. Um envio generativo que extrai o token de personalização errado não gera um erro. Ele simplesmente é enviado de forma ligeiramente incorreta para pessoas reais.

O que mudar: Incorpore as regras de dados de IA ao seu modelo de governança de operações de marketing existente , em vez de iniciar um processo paralelo. As decisões sobre campo, origem e uso de IA devem ter um único responsável e um único caminho de aprovação.

Dê aos administradores autoridade real.

A gestão de dados para IA só funciona se os responsáveis ​​puderem impor padrões de campo em todas as integrações, e não apenas documentá-los. Isso significa ter autoridade para rejeitar um novo mapeamento de integração, congelar um campo ou devolver uma importação.

Nossa análise detalhada de como um gestor de dados aprimora o marketing aborda essa função em profundidade. A visão geral de governança de dados da Adobe para a Experience Platform apresenta a mesma divisão: os gestores rotulam os dados e definem as políticas de uso, e os profissionais de marketing trabalham dentro dessas diretrizes.

Aplicar padrões nos locais de entrada de dados.

O lugar mais barato para controlar um registro é no momento em que ele chega. Depois de cinco programas automatizados, a origem de um registro ruim torna-se quase impossível de desvendar.

Validar em formulários, APIs e regras de sincronização

A validação de dados no ponto de entrada significa que todos os pontos de acesso ao seu banco de dados aplicam os mesmos padrões: processamento de formulários, integrações de API, importações de listas e regras de sincronização com o CRM. Isso agora inclui a filtragem de envios de formulários por bots antes mesmo que eles cheguem ao seu modelo de pontuação.

Em Eloqua: O guia da Oracle para processamento de dados de formulário mostra como as etapas de processamento de formulários controlam o que um envio grava no registro de contato. Combine essas etapas com a validação de dados em tempo real no Eloqua para que valores incorretos nunca sejam registrados.

No Marketo Engage: a Adobe documenta como bloquear atualizações de um campo a partir de fontes de entrada selecionadas, de forma que um valor como "Fonte da Pessoa" seja gravado uma única vez e protegido contra importações ou sincronizações não confiáveis.

Coloque o dicionário de dados sob controle de alterações.

Trate seu dicionário de dados como um ativo governado, da mesma forma que uma equipe de engenharia trata uma migração de esquema. O controle de alterações no dicionário de dados significa que ninguém adiciona, renomeia ou reutiliza um campo lido por um recurso de IA sem uma solicitação registrada, a aprovação do proprietário e uma definição atualizada.

É aqui que uma estrutura de governança de dados de IA se mostra essencial, pois muitos erros silenciosos de IA têm origem em uma área cujo significado se perdeu. Nosso guia para manter um dicionário de dados atualizado aborda os hábitos que tornam isso sustentável.

Como você deve classificar as decisões de IA para revisão humana?

Coloque a revisão humana onde as consequências são mais graves e a reversibilidade é menor. Em uma implementação bem-sucedida, o julgamento humano é o controle, não o gargalo, e é por isso que a IA altera as funções dos operadores de sistemas em vez de eliminá-las.

Ordenar por Consequência e Reversibilidade

A revisão humana baseada em risco classifica cada decisão assistida por IA em um de três níveis, definidos antecipadamente.

Aprovação humana: Alta consequência, difícil de reverter. Uma pontuação preditiva que decide se um lead chega à equipe de vendas ou se um ativo gerado será destinado a um público regulamentado.

Auditoria amostral: Consequência moderada, fácil de corrigir. Atualizações de enriquecimento ou sugestões de segmentação, verificadas pontualmente semanalmente.

Não supervisionado: baixo risco e reversível. Uma variante de linha de assunto gerada para um teste A/B.

A estrutura de gerenciamento de riscos de IA do NIST oferece um vocabulário neutro em relação a fornecedores para riscos de IA, quando você precisa se alinhar com as áreas de TI ou jurídica. Mapeie os níveis de IA para os recursos que sua edição e licença realmente incluem.

Revisite os níveis de acordo com um cronograma.

Uma estrutura de governança de dados de IA que nunca atualiza seus níveis se torna obsoleta rapidamente. Revise os níveis trimestralmente e sempre que um modelo, recurso ou fonte de dados for alterado, e mova uma classe de decisão para um nível mais leve somente quando sua taxa de erro justificar.

Se agentes de IA estão nos seus planos, nosso guia para governar agentes de IA que interagem com os dados de clientes da Eloqua aborda permissões e trilhas de auditoria para essa camada.

Conclusão

A IA não acabou com a governança de dados de marketing; ela eliminou a possibilidade de adiá-la. As equipes que se destacarem com a IA não serão as primeiras a ativar os recursos. Serão aquelas que definiram seus próprios critérios, atribuíram um responsável, protegeram o acesso e decidiram onde a intervenção humana deve ocorrer. Construa agora mesmo sua estrutura de governança de dados com IA, e cada recurso de IA que você adicionar herdará uma base confiável. Se desejar uma segunda opinião sobre a situação da sua instância, entre em contato com a 4Thought Marketing.

Sobre a 4Thought Marketing
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Perguntas frequentes