No cenário competitivo atual, onde as mudanças tecnológicas ocorrem rapidamente, a Inteligência Artificial (IA) não é apenas uma tendência, mas uma necessidade estratégica. Independentemente do setor, as empresas precisam utilizar a IA para otimizar processos, aumentar a eficiência e, acima de tudo, continuar inovando e se destacando no mercado. Assim como a evolução nas técnicas de fabricação melhorou a qualidade e diversidade de produtos, a IA está revolucionando a forma como as empresas operam, tomam decisões e interagem com seus clientes.
A questão agora não é mais se as empresas devem adotar novas tecnologias, mas como podem fazê-lo de forma que gere valor real e mensurável. Gosto de relacionar a IA a uma máquina cognitiva em constante evolução. Ela vai além de simplesmente processar dados, aprendendo continuamente com eles e gerando novos conhecimentos e insights.
Quando uma empresa adota essa tecnologia de forma inteligente, o potencial para inovação se torna exponencial, transformando o conhecimento existente em novas camadas de entendimento. Isso permite que as organizações se adaptem, antecipem mudanças e estejam sempre à frente em um cenário dinâmico e competitivo.
Entretanto, é fundamental que as empresas compreendam os desafios associados a essa transformação. Estamos falando de um sistema que, ao gerar conhecimento com base em dados, pode, se não for devidamente supervisionado, criar “alucinações”, ou seja, produzir interpretações errôneas.
A analogia é simples: é como digitar em um teclado sem verificar se as teclas estão funcionando corretamente. Você pode achar que está escrevendo algo coerente, mas, se as teclas não responderem como esperado, o resultado será apenas uma sequência de caracteres sem sentido.
Sem uma governança robusta de dados, as empresas correm o risco de tomar decisões com base em informações incorretas, uma vez que dados mal estruturados ou imprecisos podem levar a previsões totalmente equivocadas. Por exemplo, uma empresa que utiliza IA para gerenciar sua cadeia de suprimentos pode enfrentar problemas se as informações de demanda forem incorretas, resultando em produção excessiva ou escassez de produtos, o que afeta diretamente o fluxo de caixa e a satisfação dos clientes. Nesse caso, o problema não está na tecnologia, mas na falta de controle sobre a qualidade dos dados que a alimentam.
A governança de dados é essencial para o sucesso de qualquer implementação eficaz de IA. Empresas que dominam essa área sabem que dados desorganizados ou inconsistentes não apenas geram “ruído”, mas também comprometem a operação como um todo. Assim como a gestão eficiente das finanças ou operações, a governança de dados é um diferencial competitivo que assegura decisões mais precisas e estratégicas.
Ignorar essa área pode comprometer até as melhores estratégias, resultando em falhas operacionais e impacto direto no retorno sobre o investimento. Por isso, as empresas que avançam na adoção de IA devem priorizar uma governança rigorosa de dados, pois decisões estratégicas não podem ser baseadas em informações imprecisas, especialmente em mercados tão voláteis.
Neste ambiente de negócios, a adoção da IA já deixou de ser uma escolha. Empresas que ainda hesitam em investir estão perdendo terreno para concorrentes que já entenderam seu valor. O sucesso depende da execução: tratar os dados como ativos estratégicos é o caminho para gerar insights confiáveis e criar uma base sólida para inovação contínua. A IA tem o potencial de transformar os negócios, mas isso só ocorre com uma governança sólida e uma estratégia bem definida.
As empresas que se adaptarem a essa nova realidade continuarão a liderar seus mercados. Sem dúvida, a IA é o ingrediente essencial para o sucesso futuro de qualquer organização, e o momento de agir é agora.
*Filipe Cotait é CEO da Scala, empresa brasileira de soluções de analytics e inteligência artificial (IA) do Grupo Stefanini.
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PIETRA DE PAULA TIMÓTEO
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