IA sem informação organizada é apenas uma promessa cara

Todo mundo quer falar de inteligência artificial. Mas, antes de discutir ferramentas, modelos e aplicações, existe uma questão básica: como uma empresa pode esperar que uma máquina produza respostas inteligentes se ela própria não consegue dizer qual é a informação correta que possui?

O que costuma travar os projetos são coisas concretas: aspectos como dados espalhados em sistemas que não conversam entre si, informações duplicadas ou desatualizadas, documentos sem padronização e falta de rastreabilidade.

Isso importa porque a IA aprende diretamente nos dados que recebe e, quando as informações usadas como insumo têm erros ou lacunas, o modelo não só reproduz essas falhas, como pode amplificá-las em escala. Uma pesquisa da Precisely com a Universidade de Drexel apontou que apenas 12% das empresas consideram seus dados com qualidade e acessibilidade suficientes para adotar o uso de inteligência artificial. O levantamento também mostrou que 67% das organizações não confiam totalmente nos dados usados para decisões operacionais e estratégicas, enquanto 62% apontam a governança de dados como um dos principais obstáculos às iniciativas de IA.

O problema fica ainda mais evidente quando a tecnologia precisa sair da prova de conceito e entrar na operação. Estudos do Gartner, referência mundial em inteligência de mercado, estima que pelo menos metade dos projetos que usam IA generativa são abandonados após a prova de conceito, muito por problemas de dados e governança. Isso ajuda a explicar por que uma ferramenta pode funcionar bem em uma demonstração e, ainda assim, não conseguir sustentar uma implementação em toda a empresa.

Outro ponto, quando pensamos no consumo da IA de conteúdos digitalizados que foram gerados internamente ou recebidos pela organização, é que digitalizar não significa organizar. Um documento escaneado que ninguém consegue pesquisar, classificar ou cruzar com outros dados continua inacessível para a ferramenta. A informação precisa estar estruturada, rastreável e confiável, com origem clara e contexto suficiente para ser utilizada.

É nessa etapa que gestão documental, automação e processamento inteligente ganham importância. Essas soluções ajudam a organizar a informação, identificar inconsistências, eliminar duplicidades e manter a base atualizada. A própria IA também pode ser usada para melhorar a qualidade dos dados que a alimentam.

O primeiro sinal de que a empresa precisa "arrumar a casa" é simples: se a liderança não consegue dizer com segurança que confia nos próprios dados, a base não está pronta. Sistemas que não se comunicam, falta de regras de acesso e áreas trabalhando de forma isolada reforçam esse diagnóstico.

Por muito tempo, a organização de dados foi tratada como bastidor, mas a informação estruturada deixou de ser uma atividade apenas operacional para se tornar infraestrutura estratégica. Modelos de IA estão cada vez mais acessíveis, mas ninguém compra pronta uma base de dados organizada e confiável da própria operação.

O diferencial não estará apenas em ter IA, mas na qualidade da informação que a alimenta. A pergunta continua simples: a empresa sabe onde está a informação de que precisa e consegue confiar nela? Se a resposta ainda não é clara, talvez o próximo investimento em IA precise começar um pouco antes da IA.

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