Por Marcos Santos*

Com o avanço acelerado da inteligência artificial no ambiente corporativo, muitos executivos acreditam que investir em algoritmos e plataformas de ponta é suficiente para impulsionar a transformação digital. Mas uma realidade vem à tona com frequência cada vez maior: sem dados estruturados, projetos de IA não entregam resultado. A maturidade dos dados é o verdadeiro ponto de partida para qualquer iniciativa tecnológica bem-sucedida.

É comum vermos empresas com orçamentos milionários em IA, mas operando com dados desatualizados, duplicados ou espalhados por diversos sistemas sem integração. Sem uma base sólida, a inteligência artificial vira uma promessa vazia.

Maturidade de dados: o que é e por que importa

A maturidade de dados se refere ao grau de organização, padronização, governança e integração que uma empresa possui sobre suas próprias informações. É esse nível de preparo que determina se os dados podem ser aproveitados com segurança, eficiência e inteligência em modelos preditivos e análises automatizadas.

Entre os principais sinais de imaturidade de dados estão:

• Informação duplicada ou divergente entre sistemas;
• Dados não atualizados ou sem histórico confiável;
• Ausência de governança clara e políticas de acesso;
• Inconsistência na classificação e nos formatos dos dados;
• Falta de interoperabilidade entre departamentos e ferramentas.

Não adianta alimentar uma IA com dados desorganizados. O algoritmo vai aprender errado, prever errado e, pior, gerar decisões equivocadas que afetam o negócio.

Economia e eficiência: quando os dados estão prontos

A estruturação correta dos dados pode gerar economias expressivas e resultados tangíveis. Em projetos que participei, empresas que investiram primeiro na maturidade dos dados conseguiram ótimos resultados com economia de tempo, investimentos e processos.

Em um caso prático, um grande player do setor industrial com foco aeroespacial conseguiu, após nove meses de organização de dados e integração de sistemas, utilizar a IA para prever rupturas e excessos de estoque com mais de 90% de acurácia e 80% de precisão num horizonte de 20 semanas futuras — algo impossível antes da padronização dos dados. Em um mercado tão competitivo e de alto custo, como o segmento aeroespacial, onde boa parte dos insumos são dolarizados, a eficácia na compra dos parafusos até as turbinas deve ser muito bem avaliada. Nada pode chegar antes, em excesso ou atrasar. Com o suporte da IA, esses entraves são ultrapassados e as empresas podem focar mais nos negócios e menos no operacional.

Primeiros passos para construir uma base sólida

Para quem busca iniciar sua jornada com IA de forma segura e estratégica vale destacar três pilares:

1. Mapeamento dos dados existentes – entender o que a empresa coleta, onde está armazenado e com que frequência é atualizado;
2. Criação de políticas de governança e acesso – garantir que os dados sejam confiáveis, auditáveis e usados com responsabilidade;
3. Integração entre áreas e sistemas – quebrar silos internos para que os dados sirvam a toda a organização, não apenas a um departamento isolado.

A inteligência artificial não pode operar em silos. Os dados devem circular entre áreas, quebrando barreiras internas e permitindo que a organização atue de forma coordenada, eficiente e orientada por insights.

*Marcos Santos é CEO da Aquarela Analytics e especialista em análise preditiva