A corrida corporativa para implementar inteligência artificial encontrou um freio estrutural: a infraestrutura básica de informação das próprias empresas. Um levantamento conduzido pela Iron Mountain revela que 86% das companhias tiveram iniciativas de IA adiadas ou canceladas nos últimos 12 meses devido a deficiências na gestão e na qualidade de seus dados.
O dado desmistifica a ideia de que a adoção de IA depende exclusivamente de escolher o modelo mais avançado ou contratar ferramentas de ponta. O principal impedimento antecede o algoritmo: as empresas não conseguem acessar nem confiar nas informações que já possuem.
O dreno operacional da preparação manual
A desorganização dos ativos de informação consome diretamente o tempo e o orçamento das iniciativas:
- Cronogramas drenados: Quatro em cada dez empresas comprometem ao menos 41% de todo o prazo do projeto apenas com tarefas manuais de limpeza, localização e validação de dados.
- Silos e dispersão: Para 56% das organizações, o maior entrave é a fragmentação de dados espalhados por sistemas desconectados e departamentos isolados.
- Passivo analógico e legados: Outros 53% apontam formatos obsoletos e documentos físicos como barreiras diretas à automação.
- Prontidão restrita: Apenas 39% das companhias avaliadas contam com dados digitalizados, centralizados e devidamente indexados para alimentar modelos analíticos ou preditivos.
Esse cenário evidencia um descompasso estratégico: enquanto 95% dos líderes afirmam que o uso de dados para gerar receita ou eficiência é prioridade, menos de quatro em cada dez têm a infraestrutura mínima para viabilizar essa promessa.
A expansão dos agentes autônomos eleva o risco
A urgência por governança cresce à medida que o mercado migra de interfaces simples de chat para agentes autônomos de IA — sistemas projetados para tomar decisões, consultar bases internas e executar fluxos operacionais completos sem supervisão contínua.
Sem uma trilha de auditoria sólida, o risco operacional e regulatório dispara:
- 70% das empresas admitem incapacidade de rastrear com precisão a origem e o histórico (linhagem) dos dados utilizados por seus modelos.
- A falta de rastreabilidade inviabiliza a explicabilidade técnica (o motivo pelo qual a IA tomou determinada decisão), dificulta a correção de vieses ou alucinações e expõe a empresa a falhas de conformidade e segurança da informação.
Como romper a inércia
Para transformar investimentos em resultados práticos sem depender de reestruturações tecnológicas lentas e custosas, especialistas apontam três frentes prioritárias:
- Abordagem orientada ao caso de uso: Em vez de tentar sanear toda a base corporativa de uma vez, priorize o mapeamento e a higienização estrita dos dados necessários para a iniciativa imediata.
- Definição de custódia e acessos: Estabelecer com clareza quem é o responsável pela atualização de cada conjunto de dados e quais níveis de permissão os modelos e usuários têm.
- Governança e rastreabilidade contínuas: Implementar logs de auditoria e controle de versão das bases para garantir que cada saída gerada por IA possa ser auditada até a sua fonte de origem.
