Antes da IA, as empresas precisam arrumar a própria casa

A Inteligência Artificial entrou definitivamente na agenda das empresas. Mas, antes de pensar em modelos sofisticados e automações avançadas, muitas organizações ainda precisam resolver um problema mais básico: organizar seus próprios Dados.

Na prática, muitas empresas vivem um cenário semelhante ao de uma casa cheia de documentos espalhados. Informações ficam dispersas entre planilhas, sistemas antigos, plataformas em Nuvem e diferentes departamentos que muitas vezes não compartilham os mesmos Dados. Quando alguém precisa encontrar rapidamente uma informação, surgem demora, retrabalho e inconsistências. Nas empresas, essa realidade acontece em uma escala muito maior.

A Inteligência Artificial depende justamente disso: informação organizada, confiável e acessível. A qualidade das respostas da IA está diretamente ligada à qualidade, consistência e disponibilidade dos Dados utilizados. Sem isso, até os modelos mais avançados passam a gerar respostas imprecisas, análises inconsistentes e decisões equivocadas.

Esse desafio deixou de ser apenas técnico e passou a afetar os resultados das companhias. Não por acaso, organizações orientadas por dados apresentam desempenho significativamente superior. Segundo estudo da McKinsey & Company, empresas data-driven têm 23 vezes mais chances de conquistar novos clientes e 19 vezes mais chances de serem lucrativas.

Isso ajuda a explicar por que tantas organizações estão revisando suas estruturas tecnológicas. O desafio atual deixou de ser apenas experimentar Inteligência Artificial. Agora, é preciso fazer com que ela funcione de maneira eficiente, sustentável e escalável no dia a dia das operações.

Um exemplo claro acontece no varejo, quando uma rede de lojas tenta prever quais produtos terão maior demanda no próximo mês. Se cada unidade registra vendas de uma forma diferente, ou se estoques e sistemas não conversam entre si, a Inteligência Artificial passa a trabalhar com informações desencontradas. O resultado pode ser excesso de produtos parados em algumas lojas e falta de mercadorias em outras. Sem padronização e integração, a IA deixa de gerar eficiência e passa a amplificar inconsistências.

No setor financeiro, bancos e fintechs utilizam IA para detectar fraudes em tempo real. Mas, para isso funcionar, os Dados precisam circular com velocidade, disponibilidade e Segurança. Qualquer atraso ou falha pode significar prejuízo financeiro, interrupções operacionais e perda de confiança do cliente.

Por isso, cresce o movimento de simplificação das operações de Dados dentro das empresas. Em vez de criar estruturas cada vez mais complexas, muitas organizações passaram a buscar ambientes integrados, capazes de reunir informações de diferentes áreas em fluxos mais organizados, seguros e eficientes.

Além da complexidade operacional, cresce também a preocupação financeira. Projetos de Inteligência Artificial exigem alto poder computacional, grande volume de armazenamento e processamento contínuo de Dados, o que pode elevar custos rapidamente. Nesse cenário, empresas passaram a buscar modelos de infraestrutura mais flexíveis, escaláveis e alinhados à demanda real do negócio, evitando desperdícios e reduzindo ineficiências operacionais.

Outro ponto importante é a automação. Tarefas que antes dependiam de equipes inteiras organizando planilhas manualmente começam a ser executadas por sistemas capazes de padronizar informações, reduzir erros e acelerar processos. Ao mesmo tempo, Segurança e proteção de Dados ganharam ainda mais relevância. Quanto mais a IA participa das decisões corporativas, maior a necessidade de garantir que informações estratégicas estejam protegidas e em conformidade com legislações como a LGPD.

No fim das contas, o sucesso da Inteligência Artificial dependerá menos da sofisticação dos algoritmos e mais da capacidade das empresas de construir uma fundação de Dados integrada, segura, resiliente e sustentável. Sem isso, a IA corre o risco de gerar mais complexidade e custo do que valor real para o negócio.

Por Pedro Diogénes, gerente Sênior Consultor de Pré-Vendas da Hitachi Vantara no Brasil.