*Por Gabriel Carezzato
Poucas vezes uma tecnologia gerou tanta pressão sobre gestores em tão pouco tempo como a inteligência artificial, que entrou na agenda das empresas como uma urgência, alimentada por concorrentes que anunciaram a adoção, conselhos que cobram posicionamento e um mercado que trata o tema como se quem não estivesse implementado já estivesse ficando para trás. O resultado disso é que muitas empresas correram para adotar IA sem ter resolvido o que precisavam antes.
O relatório State of AI in Business 2025, publicado pelo MIT Project NANDA, colocou números nessa realidade: apesar de investimentos entre US$30 e US$40 bilhões em inteligência artificial generativa, 95% das organizações não conseguiram ver nenhum impacto mensurável nos resultados financeiros. A adoção foi ampla, a transformação ficou restrita a uma minoria.
Mas por que tanto investimento gerou tão pouco retorno? A resposta, na maioria dos casos, não está na qualidade das ferramentas escolhidas nem na falta de talento das equipes. Está em uma etapa que foi pulada: a estruturação dos dados que deveriam alimentar essas ferramentas.
Existe uma pressão sobre gestores para adotar inteligência artificial, e ela vem de todos os lados. O problema é que atalho e estruturação são coisas diferentes, e implementar IA em cima de dados desorganizados, fragmentados ou inconsistentes pode ser prejudicial. A tecnologia pode ser sofisticada, mas o que ela vai processar e devolver como inteligência depende da qualidade do que alimenta ela.
Dados bem estruturados significam informações organizadas de forma consistente, acessível e confiável, vindas de fontes integradas que conversam entre si e que refletem com fidelidade o que acontece na operação do negócio. Quando essa base existe, ela por si só já transforma a tomada de decisão, porque o gestor passa a enxergar padrões que antes estavam invisíveis, antecipar problemas antes que se tornem crises e identificar oportunidades que antes não enxergaria.
O caminho para uma base de dados sólida começa com o mapeamento de onde os dados estão, como são coletados, quem os acessa e seu formato, pois, geralmente, a realidade é fragmentada, com planilhas isoladas, informações duplicadas e registros dependentes de memória humana. O primeiro passo é identificar esse cenário para corrigi-lo, consolidando fontes, padronizando formatos e criando processos que garantam a qualidade da informação de forma contínua.
Com essa base construída, as possibilidades se expandem, permitindo a análise de comportamento de clientes, previsão de demanda, identificação de gargalos operacionais, monitoramento de indicadores em tempo real, personalização de ofertas em escala. Tudo isso depende de dados limpos e integrados, e quando eles existem, a inteligência artificial passa de um experimento caro para uma vantagem competitiva.
Enfim, o ponto não é evitar a IA ou questionar seu valor, porque o potencial dela é inegável e quem ficar para trás vai sentir o custo disso. O ponto é que a ordem importa, e empresas que investirem primeiro na estruturação dos dados vão extrair da IA um retorno que as que pularam essa etapa simplesmente não conseguirão replicar.
*Gabriel Carezzato é Co-founder da Tech Rocket, spin-off da Sales Rocket dedicada à criação de soluções em Revenue Tech, unindo Inteligência Artificial, automação e inteligência de dados para escalar toda a jornada de vendas da prospecção à fidelização. Seus agentes de IA, modelos preditivos e integrações automatizadas transformam a operação comercial em um motor de crescimento contínuo, inteligente e mensurável.
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Gabriela Calencautcy
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