Preparando o Terreno para o Desenvolvimento da Inteligência Artificial
Com o avanço da inteligência artificial nas empresas, é necessário levar os projetos à escala. Nesse estágio, a capacidade de ampliar o uso da tecnologia depende, em boa medida, de como os dados são organizados, acessados, atualizados e utilizados. Uma pesquisa brasileira ajuda a mostrar essa relação.
Um Caminho Certeiro para o Desenvolvimento da IA
Na edição de 2026 do levantamento O cenário atual dos profissionais no mercado de Gestão de Dados, da BLR Data, 76% dos participantes de empresas que já iniciaram um programa de governança de dados disseram planejar investimentos altos ou moderados em IA. Entre aqueles de organizações que ainda não começaram essa estruturação, o percentual ficou em 52, 2%. Quando existe um plano formal de evolução da governança, a intenção de investimento chega a 78, 7%, ante 61, 6% entre os respondentes de empresas sem esse planejamento.
Desafios e Oportunidades
É uma associação coerente com o estágio atual da IA, em que ampliar o uso da tecnologia exige integrá-la a processos, sistemas e diferentes áreas da empresa. A distância entre experimentar e escalar ainda é considerável. Segundo a McKinsey, apenas 7% das empresas pesquisadas conseguiram escalar plenamente a IA em suas organizações, e mais de dois terços das companhias de alto desempenho apontam os dados como o principal obstáculo para viabilizar a tecnologia.
Governança de Dados: A Chave para o Desenvolvimento da IA
A governança de dados é fundamental para o desenvolvimento da IA. A qualidade e a disponibilidade dos dados continuam fundamentais, mas é preciso conhecer a origem das informações, identificar a versão correta, definir responsabilidades e estabelecer quem pode acessá-las e para quais finalidades. Essas questões ganham peso quando sistemas de IA passam a consultar e combinar informações continuamente.
Coordenando a Governança e a IA
A empresa não precisa esperar que todos os seus dados estejam organizados para começar a investir em inteligência artificial. Os próprios projetos ajudam a estabelecer prioridades ao revelar problemas de qualidade, necessidades de integração e responsabilidades que ainda precisam ser definidas. A McKinsey propõe uma abordagem semelhante ao defender que o objetivo não precisa ser alcançar dados perfeitos antes de começar, mas estabelecer o nível de qualidade e preparação adequado a cada caso de uso, considerando as necessidades do negócio e os riscos envolvidos.
Conclusões
Os dados da BLR Data ajudam a enxergar essa relação. Empresas que já avançaram na governança aparecem também mais dispostas a investir em inteligência artificial. A associação não significa que seja necessário organizar todo o ambiente de dados antes de avançar com IA, mas que a capacidade de escalar dependerá cada vez mais da capacidade de administrar os dados que sustentam cada aplicação.
Recomendações
Para quem trabalha com implantação de tecnologia, é fundamental entender a importância da governança de dados para o desenvolvimento da IA. A capacidade de escalar dependerá cada vez mais da capacidade de administrar os dados que sustentam cada aplicação. É necessário estabelecer prioridades, definir responsabilidades e estabelecer condições claras para o uso dos dados.
