À medida que a Inteligência Artificial deixa de ser um tema restrito aos departamentos de TI e passa a ocupar o centro das operações nas empresas brasileiras, um desafio menos visível começa a ganhar força. A disputa já não se resume à adoção de tecnologia, mas envolve algo que vem antes dela: a capacidade de sustentar esses sistemas com dados minimamente preparados.
A IA hoje influencia desde a forma como empresas atendem clientes em escala até a velocidade com que novos produtos são testados e levados ao mercado. Em muitos casos, ela já está embutida em processos críticos do negócio, daqueles que definem margem, crescimento e até sobrevivência. Ainda assim, existe uma contradição difícil de ignorar: quanto mais sofisticadas ficam as ferramentas, maior a dependência de uma base de dados que nem sempre acompanha esse ritmo.
Talvez o ponto mais incômodo esteja justamente aí. Um levantamento recente sobre o panorama global de maturidade digital mostra que 53% das organizações já usam IA de forma ativa em áreas como atendimento e inovação. O número parece expressivo, e de fato chama atenção, mas perde força quando colocado diante da prática. No dia a dia, os sistemas só funcionam bem quando os dados são confiáveis, organizados e compreensíveis. E isso ainda está longe de ser a regra.
É nesse cenário que os dados não estruturados viram o verdadeiro ponto de tensão. E-mails, contratos, relatórios, vídeos, arquivos antigos espalhados por diferentes sistemas, tudo isso forma um acervo gigantesco que cresce continuamente dentro das empresas, mas que nem sempre é tratado como ativo estratégico.
Os números ajudam a dimensionar o problema. Embora 96% dos líderes reconheçam o valor desses dados para o futuro da IA, apenas 23% conseguem utilizá-los de forma consistente. A diferença entre intenção e prática é grande, e talvez mais reveladora do que qualquer previsão otimista sobre o futuro da tecnologia.
Essa lacuna acaba criando um ambiente desigual. Parte das empresas já consegue transformar dados complexos em decisões e automações reais, mas a maior parte ainda está presa ao básico, tentando organizar, estruturar e dar algum sentido ao que já possui. No fundo, não é só uma questão tecnológica. Faltam processos, falta padrão, falta clareza sobre responsabilidades.
Quando se olha com mais cuidado, dois conceitos aparecem com frequência nesse debate: governança de dados e linhagem de dados. Governança trata de regras, controle e responsabilidade sobre o uso das informações. A linhagem tenta responder algo mais direto, mas nem sempre simples na prática, de onde veio aquele dado, o que foi feito com ele e como ele mudou ao longo do caminho.
Parece detalhe técnico, mas não é. Sem isso, a IA passa a operar com base em informações frágeis — e qualquer fragilidade aqui se multiplica rápido. Um erro pequeno na origem pode virar uma decisão distorcida lá na frente. E, em escala, isso deixa de ser um problema técnico e passa a ser um risco de negócio.
Não por acaso, esse tema ganha força conforme as empresas avançam na maturidade de IA. Em organizações menos estruturadas, 37% já enxergam a governança como peça central. Entre aquelas mais avançadas, esse número sobe para 45%. Isso não parece coincidência. Quanto mais a IA entra no núcleo do negócio, menos espaço existe para improviso.
E aqui talvez valha uma pergunta incômoda: se a IA depende tanto de dados bem organizados, por que ainda tratamos isso como algo secundário?
Na prática, algumas direções começam a aparecer com mais clareza. Uma delas, talvez a mais básica, é a definição de responsabilidade sobre os dados, sobretudo os não estruturados. Quando isso não está claro, o problema não fica contido, ele se espalha dentro da organização.
Outro ponto recorrente é a padronização. Sem classificação consistente e metadados bem definidos, a IA acaba operando com informação fragmentada, mesmo quando existe volume. E isso tem um efeito direto no resultado, porque não é apenas uma questão de organização, mas de limite real do que o sistema consegue interpretar com segurança.
A rastreabilidade também entra como peça-chave. Saber o caminho que um dado percorre dentro da organização deixou de ser um exercício de auditoria e passou a ser parte do funcionamento básico de sistemas confiáveis. Ao mesmo tempo, o acesso precisa ser equilibrado. Abrir tudo para todos não resolve o problema — e fechar demais também não. O ponto de tensão está justamente nesse meio-termo, onde segurança e utilidade precisam coexistir.
Por fim, talvez o mais difícil: incorporar governança diretamente no fluxo de trabalho, e não como uma camada posterior. Quando isso acontece tarde demais, o custo de correção costuma ser alto.
No fim das contas, a discussão sobre inteligência artificial nas empresas tende a ser menos sobre modelos e ferramentas do que sobre algo mais estrutural. A vantagem competitiva real não está no volume de tecnologia adotada, mas na qualidade do que alimenta essa tecnologia. E, nesse ponto, ainda há um abismo entre intenção e prática.
Ana Carla Martins Netto é Head de LATAM da Iron Mountain. É formada em Matemática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro e possui MBAs pela FIA Business School e Fundação Dom Cabral.
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