A corrida pela inteligência artificial generativa criou uma urgência nos conselhos de administração e diretorias de tecnologia. Orçamentos foram abertos e projetos anunciados, mas uma onda silenciosa de frustração começa a se formar. Muitas dessas iniciativas não entregam o valor prometido, e a razão raramente está na sofisticação do algoritmo.

O problema, como aponta uma análise crescente no setor, é mais fundamental: a qualidade dos dados. A IA não é uma solução mágica para organizar a casa; ela é um acelerador do que já existe. Se a base é formada por informações incompletas, sistemas que não se conversam e falta de governança, a tecnologia apenas irá escalar o caos. O resultado é um erro automatizado, com um verniz de sofisticação que pode ser perigoso.

O custo do atalho

A pressa em ser uma empresa "AI-first" está cobrando seu preço. Uma projeção da Gartner citada em artigo de Valdemir Silveira, CEO da APIPASS, para o portal Startups, estima que ao menos 30% dos projetos de IA generativa serão abandonados após a fase de prova de conceito até 2025, com a má qualidade dos dados no topo das razões. Outro estudo, da RAND, aponta que mais de 80% das iniciativas de IA falham.

O custo não é apenas estratégico, é financeiro. A mesma Gartner calcula que a baixa qualidade dos dados custa, em média, US$ 12,9 milhões por ano para cada organização. Esse valor se esvai em retrabalho, decisões equivocadas e projetos que nunca saem do papel. Implementar um modelo de IA sobre essa fundação instável não corrige o problema — apenas acelera o prejuízo, gerando previsões e automações que erram com a aparência de precisão científica.

Estratégia antes da ferramenta

A maturidade em dados não se compra com a contratação de uma nova plataforma. Ela é construída com processos definidos, integração entre áreas de negócio e, crucialmente, uma cultura que confia na informação para tomar decisões. É um desafio organizacional, não de aquisição de tecnologia.

Empresas que pausam para estruturar sua base de dados antes de acelerar em IA não estão sendo conservadoras, mas estratégicas. Segundo a McKinsey, organizações orientadas por dados têm até 23 vezes mais chances de adquirir clientes. A pergunta que define o sucesso de um projeto de IA, portanto, não é qual modelo usar, mas se a fundação de dados está pronta para sustentá-lo. O trabalho não começa no algoritmo, mas na arquitetura da informação.

Com reportagem de Brazil Valley

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