Nunca foi tão fácil colocar inteligência artificial dentro de uma empresa e nunca foi tão difícil fazê-la gerar resultado em escala. A governança de dados é o diferencial invisível que determina o sucesso da IA.
Modelos ficaram mais acessíveis, copilotos se espalharam pelas áreas e agentes começam a participar de decisões antes exclusivamente humanas. Ainda assim, muitas organizações descobrem, depois do piloto, que a maior barreira para a inteligência artificial não está no algoritmo, mas nos dados sobre os quais ele precisa confiar.
Organizações que conseguem transformar IA em resultado investem até quatro vezes mais em fundações (qualidade de dados, governança, pessoas preparadas para IA e gestão da mudança) do que aquelas com resultados insatisfatórios, segundo levantamento do Gartner. Parece contraintuitivo, mas quanto mais se investe no trabalho menos glamouroso da transformação, melhor a IA funciona.
É exatamente esse o ponto. Apenas 39% dos líderes de tecnologia estão confiantes de que os investimentos atuais em IA terão impacto positivo no desempenho financeiro.
O problema aparece quando chega a hora de escalar. Pesquisa da IDC encomendada pela Lenovo apontou que 88% dos POCs de IA observados não chegaram à implantação em larga escala. O Gartner, por sua vez, prevê que, até o fim de 2026, 60% dos projetos de IA sem suporte de dados preparados para IA serão abandonados.
Gerar valor real com IA depende de uma boa governança de dados
A distância entre uma boa demonstração e a IA gerando valor efetivo quando está em produção é, muitas vezes, a distância entre ter dados e poder confiar neles. O quadro fica ainda mais evidente quando olhamos para a base.
O Gartner aponta que 57% das organizações estimam que seus dados ainda não estão preparados para IA. Ao mesmo tempo, 89% dos líderes de Data & Analytics reconhecem que uma governança efetiva é essencial para habilitar inovação de negócio e tecnologia. O reconhecimento existe, mas a execução é que continua ficando para trás.
Isso acontece porque governança ainda é tratada como projeto de tecnologia, seja em catálogo, política, ferramenta, segurança ou compliance. Mas governança de dados é, antes de tudo, uma decisão estratégica sobre como a empresa estabelece e protege a sua verdade. Para isso, envolve definir:
- Quem é responsável pelos dados e responde quando algo dá errado;
- Qual é a definição acordada de cliente, receita, margem, produto ou produtividade;
- Quais níveis de qualidade são aceitáveis;
- Qual a origem de cada informação;
- Quais decisões podem ser tomadas.
Em muitas empresas, cada área ainda possui sua própria versão da verdade. O problema pode permanecer escondido enquanto pessoas interpretam relatórios e conciliam divergências manualmente. Com a inteligência artificial, principalmente com agentes capazes de tomar ou executar decisões, essa ambiguidade escala junto com a tecnologia.
Por isso, preparar dados para IA exige treinar o negócio para explorar informação com confiança e medir qualidade continuamente dentro dos pipelines, e não apenas em auditorias posteriores. Também é necessário tratar metadados, semântica e linhagem como componentes essenciais da arquitetura.
Além de estabelecer donos para os dados críticos e resistir a atalhos que aceleram um piloto comprometendo sua capacidade de escalar. É um trabalho sistemático e frequentemente invisível quando funciona, mas absolutamente determinante quando a decisão importa.
Governança de dados é parte da infraestrutura da escala
A mudança fundamental está na governança, que não pode mais ser vista como o freio que controla o uso dos dados. Precisa ser a infraestrutura que permite utilizá-los com velocidade, confiança e responsabilidade.
Quando isso acontece, casos de uso deixam de ser iniciativas isoladas. Dados confiáveis e contextualizados podem ser reutilizados, decisões tornam-se auditáveis e novos modelos e agentes passam a operar sobre uma base comum de conhecimento.
É também por isso que, até 2030, a vantagem competitiva dificilmente estará apenas em ter acesso aos melhores modelos de IA. Esses modelos estarão cada vez mais disponíveis para todos.
Se todos têm acesso aos mesmos modelos, o diferencial estará naquilo que não pode ser facilmente comprado, que são os dados proprietários, confiáveis, contextualizados e conectados aos processos e decisões que tornam cada empresa única.
Portanto, a primeira pergunta de um CIO diante da agenda de IA não deveria ser “Qual IA vamos implementar?”, mas uma anterior e mais desconfortável: “a nossa empresa possui uma base de dados em que confiaríamos para delegar uma decisão?”. Se a resposta ainda não for clara, o desafio de inteligência artificial não começa no modelo.
Começará na governança.
*Maicon Banni é Sr Manager de Tech Consulting da Falconi
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