IA sem dado organizado vira promessa vazia

A inteligência artificial deixou de ser um assunto restrito às empresas de tecnologia. Hoje, ela entrou definitivamente na pauta de bancos, indústrias, varejo, agronegócio e de empresas tradicionais que operam estruturas complexas, grandes volumes de informação e diferentes sistemas convivendo ao mesmo tempo.

Nas últimas semanas, participei de dois dos principais eventos sobre tecnologia, dados e inteligência artificial realizados no país: o Agentforce World Tour, promovido pela Salesforce, e o Gartner Data & Analytics Summit 2026. Em ambos, uma discussão apareceu recorrentemente entre executivos e empresas de diferentes setores: a velocidade da evolução da IA acabou escancarando um problema antigo nas organizações, a desorganização dos dados.

Durante muitos anos, empresas conseguiram funcionar mesmo convivendo com informações espalhadas entre sistemas diferentes, cadastros duplicados, planilhas paralelas e processos pouco integrados. Na prática, quem resolvia isso eram as próprias pessoas.

Equipes experientes criavam atalhos, interpretavam inconsistências e conseguiam conectar informações manualmente para fazer a operação funcionar. Esse modelo sustentou muitas organizações durante décadas.

Mas a inteligência artificial mudou essa lógica. Agentes inteligentes não conseguem interpretar falhas da mesma forma que um profissional experiente faz no dia a dia. Eles dependem de informação estruturada, contexto, padronização e integração entre sistemas. Quando o dado chega incompleto, duplicado ou desconectado, o resultado também perde qualidade.

Por isso, o debate sobre IA hoje passa diretamente por governança e organização de dados.

Muita gente ainda olha para a inteligência artificial pensando apenas na ferramenta final, no chatbot, na automação ou no ganho de produtividade mais visível. Mas existe uma camada anterior, menos aparente e muito mais estratégica: a preparação das informações que alimentam esses modelos.

Sem isso, a empresa pode até investir em inteligência artificial, mas terá dificuldade para sustentar projetos de forma segura e consistente ao longo do tempo.

Nos eventos deste mês, ficou evidente que grandes organizações estão revisando processos internos, integrações e modelos de governança para sustentar essa nova fase. Existe uma preocupação crescente com segurança, rastreabilidade, confiabilidade e tomada de decisão baseada em dados reais.

A velocidade das mudanças também chama atenção. Em poucos anos, assuntos que antes ficavam concentrados nas áreas técnicas passaram a fazer parte das decisões estratégicas das empresas.

Ao mesmo tempo, a inteligência artificial também reforçou algo importante: tecnologia não elimina a necessidade de pessoas preparadas. Pelo contrário. Ela aumenta a necessidade de profissionais capazes de interpretar contextos, organizar processos, definir regras e garantir qualidade das informações.

A IA pode acelerar operações, automatizar tarefas e ampliar capacidade analítica. Mas ela continua dependendo diretamente da qualidade dos dados e das decisões humanas por trás da tecnologia.

A inteligência artificial acelerou uma discussão que muitas empresas já deveriam ter feito há anos. Antes de pensar em automação sofisticada, agentes inteligentes ou produtividade em escala, existe uma etapa menos visível, mas decisiva: organizar a informação que sustenta a operação.

Porque a IA pode até responder rápido. Mas se o dado estiver errado, desatualizado ou desconectado, o problema continua existindo.

Daniela Zanfolin Monteiro

Superintendente de TI da Rodobens