Inteligência artificial sem base de dados é risco, não solução

Nos últimos anos, especialmente a partir de 2023, a inteligência artificial (IA) deixou de ser tendência e se tornou obsessão corporativa. Modelos generativos como o ChatGPT, ferramentas preditivas, chatbots e sistemas de análise avançada se tornaram protagonistas nas discussões estratégicas e, em muitos casos, a ordem vem de cima e é direta: é preciso colocar IA na estratégia. E rápido! O problema, no entanto, é que a maioria das empresas não tem uma estrutura de dados minimamente preparada para sustentar essa transformação.

Nesse hype, circula uma metáfora simples e precisa: a IA é um motor potente, mas precisa de combustível limpo. E o que se vê no mercado é uma corrida por motores de última geração abastecidos com dados sujos, desorganizados, mal classificados ou simplesmente inexistentes. O resultado? A máquina até funciona, mas só acelera os erros.

Tecnologia em alta, maturidade em dados em baixa

Um estudo da McKinsey, publicado em 2024, revela que 65% das empresas aumentaram seus investimentos em IA, entretanto, menos de 20% afirmam ter maturidade adequada em gestão de dados. Ou seja, a maioria quer resultados rápidos, mas ainda enfrentam desafios básicos, como integrar sistemas, garantir qualidade mínima nas informações e saber onde estão os próprios dados.

Essa desconexão não é novidade. Em 2023 a Deloitte alertou que cerca de 70% dos projetos de inteligência artificial falham em atingir o ROI esperado e a causa mais comum é a ausência de uma base de dados estruturada. Hoje, mesmo com o aumento nos investimentos em IA, muitos executivos ainda tratam os dados como um detalhe técnico e não como base estratégica. Na prática, o cenário é crítico: dados espalhados em silos, duplicados, desatualizados, inconsistentes, sem padronização ou qualquer governança clara. 

Um exemplo recorrente ocorre no varejo, onde empresas tentam prever demanda com inteligência artificial sem antes integrar os sistemas de estoque e vendas. Em diversos casos, modelos preditivos prontos são aplicados sobre dados fragmentados, armazenados em planilhas e ERPs que não se comunicam e os resultados são previsões distorcidas, compras mal dimensionadas, rupturas de estoque e a perda de confiança no projeto. Neste cenário, o problema não está na IA em si, mas na ausência de uma base de dados consistente e integrada.

Sem estrutura, dados não geram inteligência

Empresas que anunciam projetos de IA sem antes investir em dados estão, na verdade, vendendo promessas em powerpoints bem produzidos. A inteligência artificial depende de contexto, e o contexto só é possível a partir de dados confiáveis. Não existe atalho: ou a organização estrutura seus dados de forma sólida ou todo o resto será superficial e insustentável.

Para a IA ser útil, de fato, alguns elementos precisam estar estabelecidos. Esses elementos não são diferenciais competitivos e opcionais, eles são pré-requisitos mínimos para que qualquer iniciativa de IA funcione com segurança e gere valor real:

• Governança de dados: há clareza sobre responsabilidades? Existem regras, políticas de uso e processos de validação?
• Qualidade e padronização: os dados estão limpos, completos, coerentes e atualizados?
• Arquitetura de dados: os sistemas são integrados? Há um repositório central, APIs funcionais, rastreabilidade?
• Catálogo e acesso: a organização sabe o que possui? Os dados críticos estão mapeados? Os acessos são controlados?
• Segurança e compliance: os dados estão protegidos conforme as exigências da LGPD e normas internas?

A boa notícia é que o caminho já é conhecido e bem documentado. Modelos de maturidade como o CMMI para dados, DAMA-DMBOK e a DCM (Data Culture Methodology) ajudam a identificar lacunas e orientar a evolução das práticas de gestão da informação. Além disso, há um ecossistema crescente de ferramentas especializadas que oferecem recursos eficazes para catalogar, auditar, limpar e governar dados com muito mais eficiência do que há alguns anos. 

No entanto, a tecnologia por si só não resolve o problema, é preciso decisão estratégica, investimento e, sobretudo, uma mudança cultural profunda.  Dados não são subprodutos operacionais, são ativos de negócio que devem ser tratados com a mesma disciplina e prioridade que qualquer outro recurso crítico da organização.

Conclusão

A corrida pela inteligência artificial já começou, mas muitas empresas ainda nem calçaram os tênis. Os discursos são ambiciosos, o desejo por soluções avançadas é evidente, mas, falta o essencial: uma base sólida de dados. 

A maioria dos projetos e iniciativas não falham por falta de dados, e sim por falta de dados prontos para IA. Sem informações estruturadas, confiáveis e governadas, não há tecnologia que entregue valor real. Ignorar essa etapa não é apenas um erro técnico, é um risco estratégico. 

A inteligência artificial pode, sim, transformar negócios, mas antes de pensar como máquina, é preciso organizar como empresa. E nesta corrida pela IA, não vence quem corre mais, vence quem se prepara melhor. 

Sua empresa está realmente pronta para IA ou apenas seguindo uma tendência? 

Antes de apostar em modelos avançados, encare o que realmente sustenta qualquer iniciativa de IA: dados estruturados, íntegros e governados. Sem essa base não há valor, apenas automação de erros.

IA não começa no algoritmo. Começa nos dados.

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