A Inteligência Artificial promete transformar negócios, automatizar processos e entregar insights em tempo real. Mas existe uma verdade que muitos ignoram: sem gestão de dados, a IA não funciona.
Muitas empresas desejam implementar soluções de IA para reduzir custos, melhorar decisões e personalizar experiências. No entanto, tentam “pular etapas” ao priorizar algoritmos antes mesmo de ter clareza sobre onde estão, como estão e para que servem os dados que possuem.
O que acontece quando a gestão de dados é ignorada?
Segundo Pompeu e Oliveira (2021), a falta de integração entre os processos de coleta e tratamento de dados é uma das principais barreiras para a implementação de tecnologias da Indústria 4.0, incluindo a IA. Borges et al. (2021) complementam que, sem dados estruturados e com qualidade, os algoritmos de IA geram resultados frágeis e decisões que podem prejudicar o negócio, em vez de otimizá-lo.
Além disso, a dependência de dados de baixa qualidade pode gerar vieses nos modelos, decisões equivocadas e um desperdício de recursos que poderia ter sido evitado com um plano de governança de dados robusto.
Dados são ativos estratégicos, não resíduos operacionais
Muitos gestores ainda veem os dados como um subproduto das operações, em vez de tratá-los como um ativo estratégico. Para que a IA entregue resultados concretos, é necessário:
- – Identificar quais dados são essenciais para os objetivos do negócio;
- – Garantir qualidade, padronização e integridade das informações;
- – Definir processos claros de coleta, armazenamento e atualização dos dados;
- – Implementar medidas de segurança e privacidade desde o início;
- – Capacitar equipes para utilizar os dados de forma analítica.
Esses passos constroem a base sólida para que a IA opere de forma confiável e realmente agregue valor ao negócio.
A IA depende de dados organizados, acessíveis e estratégicos
Sem dados bem geridos, qualquer projeto de IA se torna apenas uma “caixa preta” que fornece respostas sem contexto e sem confiabilidade. Já quando existe uma estrutura de dados robusta, a IA se transforma em uma ferramenta poderosa para reduzir desperdícios, prever demandas, personalizar o relacionamento com clientes e acelerar a tomada de decisões.
Borges et al. (2021) reforçam que, para colher os benefícios da IA na gestão de negócios, a governança de dados deve ser vista como etapa prioritária do processo de transformação digital.
Antes de pensar em IA, pense em dados
Vamos pensar em um contexto real?
Imagine que sua empresa deseja criar um agente dedicado ao relacionamento com clientes, capaz de responder dúvidas sobre produtos e serviços, recomendar novos itens com base no histórico de compras, informar sobre prazos de entrega ou status de pedidos e enviar lembretes e ofertas personalizadas.
Agora imagine que, na sua empresa, todas as vendas são registradas apenas na maquininha de cartão, sem CPF vinculado, sem controle de quais produtos foram vendidos para quem e sem qualquer integração com o cadastro de clientes.
Nesse cenário, você pode até implementar um agente, mas ele não saberá nada sobre o cliente, não poderá personalizar ofertas e nem acompanhar o histórico de relacionamento. O resultado? Uma IA genérica, sem inteligência, que não fideliza nem agrega valor.
Antes de investir em IA para relacionamento com clientes, sua empresa precisa:
- 1. Mapear os pontos de coleta de dados: Onde e como os dados dos clientes são registrados?
- 2. Organizar um CRM (mesmo que simples) para centralizar dados de vendas e clientes;
- 3. Atualizar e padronizar os cadastros de clientes, garantindo dados de contato válidos;
- 4. Integrar o histórico de compras ao cadastro de clientes, identificando padrões e preferências;
- 5. Garantir a segurança e privacidade dos dados, atendendo à LGPD.
Somente após estas etapas você deverá criar e treinar o agente com dados reais, estruturados e relevantes. Organizar seus dados é o passo zero antes de pensar em criar agentes, GPTs ou qualquer outra solução de inteligência artificial.
Implementar IA sem antes ter uma estrutura de dados clara é como tentar construir um arranha-céu sem fundação. Se sua empresa deseja avançar para a IA de forma responsável e eficaz, comece pela gestão de dados. Este é o passo que diferencia organizações que apenas seguem modismos daquelas que realmente transformam seus resultados por meio da tecnologia.
Referências
Borges, T. R., Santos, P. H. R., & Oliveira, L. M. (2021). Perspectivas futuras do uso da inteligência artificial em gestão de negócios. Revista Gestão & Tecnologia, 21(3), 52-68.
Pompeu, A. M., & Oliveira, A. N. C. (2021). Conceitos da Indústria 4.0 e seus principais desafios de implantação nas empresas contemporâneas. Multitemas, 26(64), 5-28. https://doi.org/10.20435/multi.v26i64.3355.