Após corrida por projetos de inteligência artificial, empresas passam a exigir ganhos concretos de produtividade, receita e redução de riscos
A corrida pela adoção da inteligência artificial nas empresas entrou em uma nova fase. Depois de uma onda de projetos-piloto, testes e investimentos em ferramentas de IA, a pergunta que começa a ganhar espaço entre as lideranças é outra: qual retorno a tecnologia está realmente trazendo para o negócio?
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A mudança marca a passagem da fase de experimentação para um período de maior cobrança por resultados. No Brasil, porém, um obstáculo pode dificultar essa evolução: a fragmentação dos dados utilizados pelas empresas.
Enquanto organizações avançam na adoção de tecnologias mais sofisticadas, muitas ainda trabalham com informações espalhadas por diferentes sistemas, sem integração ou governança adequada. Com isso, o desafio para ampliar o uso da IA deixa de ser apenas tecnológico e passa a envolver diretamente a estrutura de dados e a operação comercial.
Agentes de IA expõem problema escondido nas empresas
A expansão dos chamados agentes de IA aumenta a pressão por informações confiáveis. Diferentemente de ferramentas utilizadas apenas para responder perguntas ou gerar conteúdos, esses sistemas podem executar tarefas e automatizar etapas de processos corporativos.
Atendimento, compliance, recursos humanos e suporte operacional estão entre as áreas que podem incorporar esse tipo de tecnologia. Entretanto, quanto maior a autonomia dos agentes, maior também é a necessidade de fornecer contexto e dados confiáveis.
O problema aparece quando modelos avançados são alimentados por bases desorganizadas, inacessíveis ou sem governança. Nesse cenário, a IA pode ampliar tanto a eficiência quanto os problemas existentes na informação corporativa.
Dados ruins podem transformar investimento em IA em prejuízo
Uma pesquisa realizada pela Iron Mountain em parceria com o Financial Times Longitude mostra a dimensão do desafio. 70% das organizações globais afirmam que ainda não conseguem integrar dados com velocidade suficiente para análises em tempo real, enquanto 34% já consideram a preparação de dados para IA uma prioridade máxima em suas estratégias.
O impacto financeiro também aparece no levantamento. Falhas recorrentes na integridade dos dados geram perdas médias de US$ 389 mil por organização todos os anos.
Na direção oposta, empresas que tratam a gestão da informação como um ativo estratégico registram crescimento médio de receita de US$ 1,9 bilhão, segundo os dados apresentados pela pesquisa.
Os números reforçam uma mudança importante na discussão sobre inteligência artificial: não basta escolher um modelo avançado ou aumentar o volume de utilização. A qualidade da informação disponível pode determinar o resultado obtido pela tecnologia.
Governança de dados entra no centro da estratégia
Para Rodolfo Roim, Diretor de Produtos e Soluções da Iron Mountain para a América Latina, a expansão dos agentes de IA aumenta a necessidade de organizar as informações que sustentam esses sistemas.
“À medida que as empresas começam a testar e expandir agentes de IA nas operações, cresce a necessidade crítica de estruturar informações de forma eficiente. Dados confiáveis, acessíveis e bem governados são as únicas condições que permitem a esses projetos evoluir com consistência”, pontua o executivo.
A recomendação para as empresas é priorizar a rastreabilidade e o contexto das informações. Isso significa garantir que os dados utilizados pelos sistemas de IA sejam limpos, auditáveis e atualizados.
Outro ponto envolve a eliminação dos chamados silos de informação. A integração entre dados físicos e digitais pode permitir que os sistemas tenham uma visão mais completa dos processos e das operações.
Como transformar IA em resultado de negócio
Com a cobrança por retorno aumentando, as empresas também precisam estabelecer métricas que estejam diretamente relacionadas aos resultados do negócio.
Em vez de medir apenas quantidade de ferramentas implementadas ou volume de utilização de IA, a estratégia passa a considerar indicadores como ganho de eficiência, redução de riscos e geração de receita.
Esse movimento pode mudar a forma como os investimentos em inteligência artificial são avaliados dentro das organizações. A tecnologia deixa gradualmente de ser analisada apenas como uma inovação e passa a ser cobrada como parte da estratégia operacional e comercial.
A tendência é que a IA se torne cada vez mais comum nas empresas. Nesse cenário, o diferencial pode estar menos no algoritmo escolhido e mais na capacidade de uma organização de oferecer dados confiáveis, seguros, acessíveis e bem estruturados para sustentar suas aplicações.
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