A metáfora do “novo petróleo” ajudou os dados a ganhar protagonismo no discurso corporativo. No entanto, críticos alegam que esse palanque não pode ser mais usado para gerar visibilidade aos dados. Na visão desses especialistas, comparar os dois é insistir em uma lógica de acúmulo — e não de utilidade estratégica. Isso porque, enquanto o petróleo é escasso, finito e valioso apenas após um longo e custoso processo de refino, os dados são abundantes, dinâmicos, reutilizáveis e só geram valor em uso contínuo.
A crítica não é apenas conceitual: é operacional. A cultura do “extrair e armazenar” criou silos gigantescos, pipelines sofisticados e arquiteturas tecnicamente impecáveis que, na prática, não entregam impacto real ao negócio. Dados da Gartner ilustram esse descompasso: até 2026, 60% dos projetos de IA serão abandonados por falta de dados adequados. E 63% das empresas ainda não sabem se possuem práticas corretas de gestão para sustentar seus esforços em inteligência artificial.
Se petróleo requer refinarias, dados exigem interoperabilidade, integridade, governança e, acima de tudo, uso estratégico orientado por contexto de negócio. Os dados não precisam ser extraídos, eles já existem, estão em todo lugar, sendo gerados a cada clique, transação, atendimento ou decisão. O desafio agora é outro: fazer com que deixem de ser matéria-prima entulhada em repositórios e passem a orientar decisões em tempo real como uma bússola para a tomada de decisão dos negócios.
Este texto é um convite, ou melhor um alerta, para os líderes técnicos que começaram certo, mas estão presos na estagnação. Vamos explorar as verdadeiras causas da ineficiência, desmistificar a integração e a interoperabilidade e mostrar por que, na era da IA, dados que não circulam, não geram valor. E empresas que não entendem isso, ficarão para trás. Confira!
Dados como GPS: o que isso muda na prática?
Imagine guiar uma organização complexa como se dirige em uma cidade em constante mudança: o que garante que você chegue ao destino certo não é o mapa fixo, mas o GPS, um sistema dinâmico, que atualiza rotas em tempo real, corrige desvios, considera contexto e antecipa imprevistos. Dados, quando usados corretamente, cumprem exatamente esse papel. Eles não existem para serem acumulados, mas para orientar decisões com agilidade, personalização e precisão.
Para que os dados de fato funcionem como esse “GPS corporativo”, é preciso muito mais do que tecnologia. É preciso conexão entre fontes, leitura inteligente com analytics e IA, e uma cultura organizacional orientada por dados — algo que, como alerta a McKinsey, não se resolve com ferramentas ou software, mas com liderança comprometida, mudança de mentalidade e quebra de resistências históricas.
Empresas que dominam essa lógica colhem resultados visíveis. A Netflix usa dados para personalizar experiências e guiar decisões criativas, por exemplo. A Amazon otimiza precificação e logística em tempo real, ao mesmo tempo em que transformou a gestão de dados em produto com a AWS. Ambas entendem que dados só geram valor quando fluem, se adaptam e guiam decisões em todos os níveis da organização.
Para isso, é necessário investir em quatro frentes inegociáveis:
- Governança e qualidade dos dados, para garantir confiabilidade;
- Alfabetização analítica, para que os times saibam interpretar e usar dados no dia a dia;
- Infraestrutura escalável e performática, com IA e ML como motores de insight;
- Integração entre áreas de negócio e tecnologia, para romper silos e garantir impacto real.
Além disso, consolidar uma cultura data-driven exige gestão ativa da mudança, líderes que patrocinem e exemplificam o uso de dados, e projetos-piloto que demonstrem valor tangível. Não basta disponibilizar dashboards — é preciso garantir que os dados cheguem nas mãos certas, no momento certo, para orientar decisões estratégicas em tempo real.
IA generativa sem dados confiáveis é só ilusão de inovação
A explosão da Gen AI acendeu uma corrida por dados em todas as direções. De repente, tudo parecia possível, automação em escala, decisões em tempo real, personalização infinita. Mas no meio desse entusiasmo, um fato ficou impossível de ignorar: a maioria das empresas não está pronta para isso.
Sistemas treinados com dados imaturos passaram a produzir respostas enviesadas, decisões injustas e até erros grotescos. O caso da Amazon é um alerta duro: ao treinar seu algoritmo de recrutamento com dados históricos (dominados por homens) o sistema passou a rejeitar candidatas mulheres. O algoritmo aprendeu com o passado e o transformou em regra.
A Air Canada também sentiu o impacto. Seu chatbot, mal supervisionado, inventou uma política de reembolso que não existia e a empresa teve de pagar a conta. Pode parecer pequeno, mas e se fosse uma decisão financeira crítica, um contrato assinado, uma fraude não detectada? Quando os dados são frágeis, a IA pode se tornar não uma aliada, mas um risco sistêmico.
Tudo isso nos leva a uma conclusão incontornável: dados não são apenas insumos, são responsabilidade. Não basta ter volume. É preciso contexto, curadoria, diversidade, governança. Porque IA sem dados confiáveis é como um GPS desatualizado: elegante, até convincente, mas que te leva direto para o lugar errado.
7 passos para uma estratégia de dados GPS
A era da IA não perdoa quem ainda trata dados como coisa de analista ou como anexo de reunião mensal. Os dados hoje são bússola, radar e volante. Eles não apenas mostram o que passou como também apontam para onde ir antes. Se você quer mudar sua estratégia de dados, mas não sabe por onde começar, confira os 7 passos para chegar lá!
1.Tenha um destino claro
Antes de acumular mais planilhas ou contratar novas ferramentas, faça algumas perguntas de negócio que vão nortear o seu caminho, tais como:
- Quais leads priorizar?
- Qual produto oferecer para qual cliente?
- Qual região tem maior potencial inexplorado?
Essa clareza direciona todo o esforço analítico e evita o acúmulo de dados sem propósito.
2. Corte o lixo invisível
Assim como resíduos físicos, dados mal gerenciados geram custo invisível, risco e ineficiência.
Evite os desperdícios mais comuns em vendas:
- Dados duplicados de leads e clientes;
- Informações desatualizadas em CRMs;
- Cadastros incompletos ou genéricos;
- Relatórios que ninguém usa
3. Conecte suas fontes
CRM, marketing, financeiro, estoque — tudo precisa falar a mesma língua. Sem isso, você tem dados soltos, não inteligência.
4. Use os dados para agir, não só para olhar
Aqui o salto acontece. Dados deixam de ser “histórico” e passam a guiar ações em tempo real.
Exemplos práticos no time de vendas:
- Usar scoring de leads para priorizar ligações;
- Receber alertas automáticos quando um lead visita a página de preços;
- Sugerir, com base em dados, o produto ideal no pitch de vendas;
- Prever perda de clientes com base em inatividade ou queda de consumo.
Esses dados não devem ficar escondidos no BI — precisam aparecer direto no CRM, no e-mail, ou em notificações do vendedor.
5. Prepare seu time para pilotar com dados
Dados sem interpretação são como GPS em russo. Ensine sua equipe a ler, confiar e decidir com base em dados. Vender bem é tomar boas decisões e elas vêm a partir de boas evidências.
6. Meça o retorno real
Não adianta acumular dashboards se eles não geram retorno. Use o ROI como bússola:
Vejamos o exemplo a seguir:
- R$ 800 mil gerados com aumento nas vendas por personalização
- R$ 50 mil perdidos com dados imprecisos
- R$ 300 mil investidos em ferramentas + equipe
ROI = (800.000 – 50.000) / 300.000 = 250%
A cada R$ 1 investido em dados, R$ 2,50 voltam em receita líquida.
7. Evolua para o modo GPS com squad de dados multidisciplinar
Neste estágio, dados deixam de ser um relatório e se tornam uma inteligência viva dentro da operação. E isso só é possível com a formação de squads de dados multidisciplinares, compostos por engenheiros de dados, cientistas, analistas de negócio e especialistas da área (como vendas ou marketing).
Esses squads atuam como o “cérebro integrado” do negócio, transformando informações em ação coordenada e contínua.
No caso de vendas, o resultado dessa evolução é palpável:
- Alertas automáticos de risco de churn, com base em padrões de comportamento;
- Recomendações personalizadas de produtos para cada cliente, baseadas em perfis e jornadas;
- Monitoramento em tempo real da performance, com metas ajustadas dinamicamente;
- Decisões sobre onde investir tempo e esforço com base em evidências, não em achismo.
Com um squad de dados bem estruturado, sua empresa deixa de decidir por instinto — e passa a decidir com inteligência.
3 exemplos de como seus dados podem funcionar como um GPS?
Seja no segmento de logística, saúde, marketing ou jurídico, você pode usar os dados a seu favor, como um Waze, rumo ao caminho do sucesso. Vejamos três exemplos de como isso pode ocorrer na prática:
Desvios de congestionamento em tempo real
Pense em uma frota de caminhões autônomos que altera sua rota em tempo real para evitar um congestionamento… que ainda nem começou. Isso é dados preditivos funcionando como um GPS proativo: antecipando problemas, ajustando rotas e maximizando eficiência.
Essa inteligência preditiva economiza milhões em combustível, reduz atrasos logísticos e melhora a experiência do cliente — porque os dados não apenas respondem, eles orientam.
Campanha de marketing autoajustável
Uma campanha digital começa a performar abaixo do esperado. Antes que alguém perceba, o sistema já alterou criativos, ajustou lances e reorientou o público-alvo — tudo em milissegundos.
O time comemora os resultados, mas a verdadeira estratégia foi invisível: um sistema guiado por dados, IA e automação agindo como um copiloto estratégico.
Isso é mais do que performance: é capacidade de adaptação contínua, onde as decisões não são apenas rápidas — são inteligentes, precisas e sempre baseadas em evidências.
Recrutamento orientado por dados
Com algoritmos de machine learning, é possível analisar perfis de candidatos, cruzar dados com desempenho de contratações passadas, e recomendar os candidatos com maior potencial de sucesso para determinada função.
É como um GPS que aprende com suas viagens anteriores e recomenda a rota mais rápida e segura com base no histórico. Processos seletivos mais rápidos, assertivos e menos enviesados.Se você é um líder e quer entender mais como incentivar sua equipe a ter um mindset data-driven, você não pode deixar de ler nosso artigo que é um guia de como motivar sua equipe a pensar em dados.
