Implementar a IA antes de estruturar os dados é um erro estratégico que não se pode fazer
Redação
Existe uma pressão sobre gestores para adotar a inteligência artificial (IA), e ela vem de todos os lados. O problema é que atalho e a estruturação são coisas diferentes, e implementar a IA em cima de dados desorganizados, fragmentados ou inconsistentes pode ser prejudicial.
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 fer...
Artigo atualizado em 05/06/2026 11:40.
