Houve um momento em que a principal desculpa para não avançar com inteligência artificial era o custo dos modelos. Depois, foi a falta de infraestrutura de nuvem. Hoje, os modelos ficaram extraordinariamente poderosos e acessíveis, e o volume de dados disponíveis nunca foi tão grande: qualquer empresa de médio porte consegue acessar capacidade computacional que, há cinco anos, era reservada a laboratórios de pesquisa. E, ainda assim, os projetos de IA continuam empacando.
O obstáculo mudou de endereço. Ele não mora mais no algoritmo. Mora no dado.
É uma constatação que pode soar frustrante depois de tanto investimento em ferramentas, plataformas e treinamentos. Mas os números são difíceis de ignorar. Uma pesquisa da Gartner divulgada em fevereiro de 2025 revela que 63% das organizações ou não têm práticas de gestão de dados adequadas para IA, ou simplesmente não sabem se têm.
A mesma consultoria prevê que, até 2026, 60% dos projetos de IA serão abandonados justamente por falta de dados prontos para IA (AI-ready data). Mais da metade dos projetos. Neste artigo, traremos para você os motivos dessa “desavença” de dados e como torná-los “AI-ready”. Confira!
Como saber se a sua empresa tem um problema de dados?
Algumas empresas descobrem que têm um problema de dados quando o projeto de IA já está atrasado e o orçamento, comprometido. Há sinais anteriores, e eles aparecem no cotidiano de qualquer equipe que tenta usar inteligência artificial de forma séria.
O primeiro sinal é a inconsistência. O dado existe em três sistemas diferentes, com três formatos diferentes, e nenhum deles conversa com os outros. O CRM registra o cliente como “Acme Corp”. O ERP conhece apenas “Acme S.A.”. O sistema de faturamento trata como “ACME”. Para um humano experiente, é a mesma empresa. Para um modelo de IA, são três entidades distintas. E o resultado é uma análise fragmentada, cheia de lacunas.
O segundo sinal é a dependência de processos manuais para “limpar” dados antes de qualquer análise. Quando a equipe de dados passa mais tempo corrigindo planilhas do que gerando insights, é porque a origem do dado (o processo, o sistema, a integração) está com um problema estrutural que nenhuma ferramenta de IA vai resolver de cima para baixo.
O terceiro sinal, talvez o mais revelador, é a desconfiança. As áreas de negócio pedem o relatório e, ao receber, questionam os números. “Hum, esse dado está certo?” É uma pergunta que mata projetos de IA em silêncio. Se as pessoas não confiam no dado usado para tomar decisões hoje, vão confiar ainda menos quando um agente autônomo as tomar no lugar delas amanhã.
Há ainda um quarto sinal, menos visível, mas igualmente danoso: a proliferação de versões paralelas da verdade. O time de vendas trabalha com uma planilha. O time de operações com outra. A diretoria recebe um consolidado que não bate com nenhuma das duas. Cada área aprendeu a criar sua própria versão porque a fonte oficial não é confiável. Quando chega um projeto de IA que precisa aprender com dados históricos, ele herda todas essas versões contraditórias, e não tem como escolher qual é a certa.
Uma pesquisa da Informatica (CDO Insights 2025) coloca qualidade e prontidão dos dados como o principal obstáculo ao sucesso de projetos de IA, citado por 43% dos líderes de dados globais. Empata com a falta de maturidade técnica, o que sugere que dado ruim e infraestrutura frágil caminham juntos, se reforçando mutuamente.
Plataformas, governança e produtos de dados: o tripé que sustenta a IA
Existe uma diferença fundamental entre ter dados e ter dados úteis para IA. A maioria das empresas tem o primeiro. Poucas têm o segundo. E a distância entre os dois não é tecnológica. Infelizmente, ela é organizacional.
O caminho mais sólido passa por três pilares que precisam funcionar juntos.
Plataforma de dados
É uma arquitetura que centraliza, integra e disponibiliza dados de fontes diversas em um ambiente confiável e acessível. Data lakehouse, data mesh, fabric, o nome muda conforme a moda e o fornecedor. O que importa é a capacidade de garantir que o dado certo chegue ao lugar certo, no tempo certo, com qualidade verificável.
Governança de dados
As regras, responsabilidades e processos que definem quem pode acessar o quê, como o dado é criado, como é atualizado, quem responde pela sua qualidade. Governança não é burocracia. É o que impede que um agente de IA tome uma decisão baseada em um dado desatualizado, duplicado ou simplesmente errado. Em tempos de regulação crescente (vale lembrar, sempre, a LGPD, IA Act europeu), governança também é blindagem legal.
Produtos de dado
É a virada de mentalidade que trata o dado como um produto com dono, com usuário, com ciclo de vida e com métricas de qualidade. Um produto de dados tem propósito claro, documentação acessível e alguém responsável por mantê-lo funcional. É a antítese do “repositório de dados que ninguém sabe ao certo o que tem”. Projetos de IA que chegam à produção em escala são, quase sempre, consequência de empresas que investiram nesses três pilares antes de escolher o modelo.
O desafio de integrar dados
Há setores em que o problema de dados tem uma camada extra de complexidade, e o setor de energia e a indústria em geral estão entre eles. Aqui, o dado não nasce num sistema de gestão, mas em um sensor instalado a 40 metros de altura, em um medidor inteligente em uma subestação remota, num equipamento que gera leituras a cada segundo e que foi projetado décadas antes de qualquer conversa sobre IA.
A integração entre TI (Tecnologia da Informação) e OT (Tecnologia Operacional) é o grande nó. Os sistemas de TI falam a linguagem dos negócios: ERP, CRM, analytics, nuvem. Os sistemas OT falam a linguagem das máquinas: protocolos industriais como Modbus, DNP3, OPC-UA, com padrões de segurança e latência completamente diferentes. Fazer esses dois mundos conversarem de forma confiável é, frequentemente, o pré-requisito que ninguém havia mapeado no plano original do projeto de IA.
Dados de campo têm características que exigem tratamento específico: alta frequência de leitura, falhas de transmissão, valores fora de faixa por defeito de sensor, séries temporais com lacunas. Um modelo de manutenção preditiva, por exemplo, depende de histórico contínuo e confiável de vibração, temperatura e pressão. Se 15% das leituras chegam com ruído ou ausência, o modelo aprende o ruído, e a predição vira uma aposta.
A boa notícia é que as arquiteturas modernas de dados industriais estão amadurecendo rapidamente. Plataformas de IIoT (Industrial Internet of Things), data historians com capacidade de integração em nuvem e ferramentas de qualidade de dados em tempo real estão tornando esse cenário tratável. Mas exigem estratégia, não apenas tecnologia.
O caminho prático: do diagnóstico ao roadmap
Toda conversa sobre dados para IA eventualmente chega na mesma pergunta: por onde começar? A resposta mais honesta é: pelo diagnóstico.
Um diagnóstico de maturidade de dados não precisa ser um projeto de seis meses com dezenas de entrevistas. Pode ser um exercício estruturado de quatro a seis semanas que mapeie, nas fontes de dados mais críticas para os casos de uso de IA prioritários: qualidade (completude, consistência, atualidade), acessibilidade (onde está o dado, quem acessa, com que latência), governança (tem dono? tem documentação? tem processo de atualização?) e confiança percebida pelas áreas de negócio.
Esse diagnóstico não vai revelar surpresas agradáveis. Vai revelar exatamente onde estão os buracos. E é isso que transforma um exercício potencialmente frustrante em algo estrategicamente valioso: saber onde estão os buracos é o pré-requisito para tapá-los na ordem certa.
O roadmap que emerge desse diagnóstico raramente começa com tecnologia de ponta. Começa com fundações: integração de fontes críticas, definição de ownership de dados, criação de pipelines confiáveis, estabelecimento de padrões mínimos de qualidade. Só sobre essa base é que modelos de IA, sejam eles generativos ou não, conseguem operar com consistência e ganhar a confiança das equipes que vão usá-los no dia a dia.
Há uma virada de mentalidade necessária aqui. Dados para IA não são responsabilidade exclusiva do time de dados ou do time de tecnologia. São responsabilidade compartilhada com o negócio. Porque é o negócio que define quais decisões serão tomadas com IA, quais dados são críticos para essas decisões e quais padrões de qualidade são aceitáveis.
Vale um aviso especial para quem está desenvolvendo ou planejando projetos com agentes de IA. Agentes operam com autonomia: consultam bases, tomam decisões, executam ações, tudo isso muitas vezes sem intervenção humana direta. Isso multiplica o impacto de um dado ruim.
Um erro que num relatório tradicional seria identificado e corrigido por um analista, num fluxo agendado pode se propagar por dezenas de decisões antes de alguém perceber. A governança de dados deixa de ser uma boa prática para se tornar uma necessidade de segurança operacional.
Se você quer saber um pouco mais sobre esse novo cenário corporativo, onde máquinas e humanos trabalham lado a lado, não deixe de ler nosso artigo sobre IA generativa, liderança estratégica e o novo design organizacional.
