Nos últimos dias, um alerta importante ganhou destaque no debate sobre inteligência artificial: sem dados de qualidade, a IA perde força e pode até gerar prejuízos. Essa reflexão veio de um levantamento recente no Brasil, onde especialistas apontaram que 95% dos casos de uso de IA carecem de uma base de dados sólida. E isso não é um problema exclusivo por aqui — é um desafio global que impacta diretamente os resultados e o valor gerado pelas empresas.
Imagine investir em um motor potentes, mas abastecê-lo com combustível ruim — é mais ou menos essa a situação da IA sem maturidade de dados. As organizações frequentemente se empolgam com a promessa da inteligência artificial, adotando soluções que soam impressionantes, mas falham ao tentar escalar ou entregar resultados concretos por falta de dados confiáveis e estruturados.
Por que a maturidade de dados é regra número um para IA eficaz
Não basta ter IA. É preciso que as tecnologias sejam alimentadas com dados corretos, atuais e bem gerenciados.
Dados pobres levam a modelos imprecisos, decisões erradas e frustração entre gestores. Empresas que não investem em governança, qualidade e integração de dados encontram dificuldade para avançar além de projetos-piloto.
Um estudo recente do Canaltech mostrou o panorama no Brasil: grande parte das iniciativas de IA estão em estágios iniciais porque a base de dados simplesmente não suporta o que a inteligência artificial precisa para atuar de forma estratégica.
Então, como as empresas podem acelerar esse processo?
1. Construir uma cultura orientada a dados
Diretores e líderes devem liderar pelo exemplo. A cultura orientada a dados deve permear desde o topo até as equipes operacionais. Investir em treinamentos que deem às pessoas a confiança para trabalhar com dados ajuda a transformar toda a organização.
2. Investir pesado em qualidade e governança
Mapear a jornada dos dados, garantir que as informações sejam confiáveis e seguras, estabelecer políticas claras para o uso responsável dos dados são passos essenciais. Governança de dados não é burocracia, é estratégia.
3. Alinhar IA a necessidades reais do negócio
Não adianta sair atrás de soluções sofisticadas só pelo hype. É necessário entender quais processos podem ser otimizados e onde a automação inteligente gera o maior impacto. Com dados sólidos, essa análise fica muito mais precisa e prática.
O que dizem os exemplos do mercado
No contexto global, organizações que conseguiram maturidade de dados avançaram muito mais rápido em IA generativa, automação e análise preditiva. Por exemplo, empresas líderes em tecnologia estão combinando dados de alta qualidade com modelos de IA para criar sistemas de atendimento ao cliente que aprendem e melhoram continuamente.
Por outro lado, casos de projetos que ignoraram essa etapa enfrentaram desde resultados inconsistentes até prejuízos financeiros — reforçando que a transformação digital precisa vir acompanhada de uma base robusta e estratégica.
Impactos na liderança e estratégias corporativas
Líderes de inovação e tecnologia precisam enxergar que IA não é um fim em si mesmo. A verdadeira revolução está em construir uma infraestrutura de dados que garanta longevidade e resultados mensuráveis.
Isso significa menos ilusões e mais pragmatismo. Significa priorizar projetos que começam pela revisão da qualidade dos dados e seguir com pequenas vitórias que engrenem confiança e patrocínio interno.
Afinal, qual é o sentido de IA se ela não entrega valor real para o negócio?
O lado humano da transformação
Governança de dados e maturidade envolvem também as pessoas. Dar voz para equipes, criar ambientes de colaboração entre TI, negócios e análise de dados, e garantir transparência são passos decisivos para implementar IA com sucesso e engajamento.
A transformação com IA não é apenas tecnológica, é cultural.
O que esperar do futuro?
À medida que a IA avança, as exigências em dados serão ainda mais rigorosas. Empresas que agora investirem em maturidade de dados estarão preparadas para aproveitar os avanços técnicos que vêm por aí, como a integração de IA em processos multimodais, automações complexas e análises preditivas cada vez mais precisas.
Por isso, o investimento em dados não deve ser visto como custo, mas como o maior ativo estratégico para inovar e liderar.
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Fontes
- Canaltech – Indústria digital: hype da IA sem dados é ‘dança da chuva’ e gera prejuízos
- Exame – Dreamforce 2025 e a era da IA agêntica
- InfoMoney – Inflação impulsionada por IA é risco em 2026
- Computer Weekly – 5 tendências da IA para times de tecnologia
- Appia – Tendências em IA conversacional para 2025
