DAOs podem ser a resposta para melhores diretrizes de governança de dados

Automação, modelos de trabalho híbridos, nuvem humana, metaverso e um ambiente de trabalho mais flexível e colaborativo são apenas algumas das tendências que moldam o escritório do século XXI. Outra tendência que não recebe a atenção que merece por sua inovação: organizações autônomas descentralizadas, ou DAOs.

DAOs são empresas construídas inteiramente fora das regras codificadas e decisões. Como o termo sugere, ser autônomo significa que a entidade funciona quase inteiramente sem intervenção humana, mas pode servir como uma extensão de uma sociedade limitada tradicional. Em outras palavras, as pessoas, muitas vezes alinhadas em um interesse comum e sem um líder único, possuem coletivamente a empresa e trabalham juntas, muitas vezes além das fronteiras, dentro do projeto e de sua plataforma. Todas as responsabilidades administrativas de um DAO estão nas mãos capazes da tecnologia blockchain.

Se, por exemplo, o DAO atingir um objetivo específico, os contratos inteligentes codificados em aplicativos de tecnologia blockchain executariam automaticamente outra diretiva. Essencialmente, esses contratos inteligentes definem as regras – definidas pelos membros do DAO e disponíveis para revisão por meio do blockchain do DAO – para automatizar o processo operacional da empresa.

O futuro dessas organizações parece tão brilhante que as empresas começaram a surgir para alimentar seu crescimento com infraestrutura de suporte. Um exemplo é Laboratórios Utopia, empresa na qual invisto. Formada no ultimate de 2021, a organização está construindo um sistema operacional para tornar os DAOs ainda mais eficientes. Os líderes de tecnologia focados em IA hoje têm muito a aprender com esse momento. Transparência, responsabilidade e eficiência em contratos inteligentes podem oferecer insights sobre como moldar e instituir diretrizes de governança de dados para sistemas orientados por IA.

A necessidade de governança de dados de sistemas orientados por IA

Os sistemas orientados por IA avançaram muito além da automação de tarefas mundanas e repetitivas com pouca ou nenhuma supervisão ou instrução. Agora, as empresas estão usando modelos de IA baseados em dados para prever comportamentos com precisão e encurtar os ciclos de inovação, ajudando a trazer novos produtos e serviços ao mercado mais rapidamente sem sacrificar a qualidade. A IA permite que as empresas monitorem os sistemas com mais eficiência quanto a padrões e anomalias com espaço de atenção ininterrupto. Caso um sistema detecte uma irregularidade, a empresa pode tomar medidas imediatas e reduzir qualquer risco potencial para as operações.

Mais importante ainda, muitas empresas estão se tornando mais centradas em dados em seus modelos de negócios. É aqui que os dados governança as políticas desempenham um papel crítico porque os dados servem como peça central estratégica para gerar novas oportunidades de negócios. Algumas empresas simplesmente reempacotam e vendem dados, outras usam as informações para fornecer orientação e orientar melhorias e outras oferecem soluções de catálogo de dados orientadas por IA para inventariar e entender dados de fontes diferentes. Não importa onde uma empresa cai, os dados são uma commodity.

Como tal, a governança de dados é uma necessidade absoluta. E a estrutura exclusiva de DAOs pode ser informativa para orientar como governar sistemas orientados por IA. As decisões da comunidade, e não as motivações das autoridades decisórias centrais, incentivam os DAOs. Da mesma forma, todo o relacionamento cliente-empresa pode ser reformulado para fornecer governança de dados.

DAOs: construindo melhores políticas de governança de dados

Ao se comunicar com os clientes e envolvê-los ao usar dados pessoais para criar serviços, os colaboradores entendem como as informações fluem por cada nó e processo. A colaboração torna o relacionamento mais próximo e mais interativo. Também incentiva o processo de coleta de dados e possibilita três das diretrizes mais importantes:

1. Desenvolvimento de produtos liderado pelo consumidor

Se os sistemas orientados por IA continuarem a informar o desenvolvimento de produtos usando o atual modelo de dados baseado em rastreamento, os consumidores estarão limitados a escolher produtos que resultem do monitoramento e interpretação de seus dados e comportamentos. Por outro lado, as decisões de produtos DAO são orientadas pelo usuário desde o início, permitindo que os usuários intuam suas próprias necessidades em um produto e, em seguida, informem as decisões de design especificamente para esses vieses.

2. Iteração contínua

DAOs são constantemente iterados. Os colaboradores aumentam e diminuem as órbitas dos projetos, emprestando recursos em um ritmo vertiginoso em comparação com os tempos de serviço tradicionais. Isso acelera o ciclo de inovação e ajusta continuamente os produtos ou serviços existentes com novos recursos à medida que surgem.

3. Democratização

Em um DAO, os colaboradores votam na direção dos projetos, criando um ciclo de comments que não existe atualmente em sistemas orientados por IA. Em vez de simplesmente aprimorar a complexidade em simplicidade, perguntando aos humanos se eles aceitam as decisões internas, os DAOs dobram o arco dos modelos de dados em direção à centralidade da comunidade.

As diretrizes do DAO não estão isentas de armadilhas, no entanto. Embora distribuídos, os DAOs ainda podem estar sujeitos a vieses, riscos e manipulações. Levar a criador plataforma, por exemplo. Ele america uma estrutura DAO de votação de membros para orientar o desenvolvimento do protocolo. Qualquer um pode investir em poder de voto com tokens MKR, uma alternate descentralizada. No entanto, aqueles com mais tokens MKR investidos têm mais influência, pois seus votos são mais pesados. Portanto, existe o potencial de “autoridade” na tomada de decisões. Embora a comunidade ainda seja pequena, os maus atores podem destruir as estruturas de governança ainda incipientes.

Estamos no primeiro capítulo de uma história que tece um caminho sinuoso através de armadilhas e desvantagens em seu caminho para a mudança de paradigma. Os sistemas DAOs e AI precisarão ser auditados e regulamentados de forma a permitir sua jornada bem-sucedida ao longo do caminho.

Dan Conner é o sócio geral da Ascend Mission Capital.