Com o avanço acelerado da inteligência artificial, especialmente da IA generativa, empresas de todos os setores sentem a pressão para inovar. No entanto, muitas ainda ignoram um ponto fundamental: a organização e a qualidade dos seus próprios dados. Sem uma base sólida, a adoção dessas tecnologias pode gerar mais prejuízos do que benefícios. A empolgação com soluções rápidas tem levado empresas a negligenciar etapas essenciais como a governança de dados, o treinamento das equipes e o alinhamento com objetivos estratégicos.
Um levantamento recente do Google Cloud mostra que 66% das empresas que se prepararam adequadamente para adotar IA relataram ganhos de eficiência operacional. Além disso, 57% melhoraram a experiência do cliente e 49% aceleraram processos de inovação. Em contrapartida, 66% das organizações afirmam que ao menos metade dos seus dados são considerados "obscuros", ou seja, não são analisados ou compreendidos. Apenas 44% confiam totalmente na qualidade dos dados que possuem, o que compromete diretamente a tomada de decisões.
Para Caio Galantini, diretor executivo da HVAR, consultoria especializada em dados e inteligência artificial,esse é um dos principais desafios atuais do mercado. “Adotar inteligência artificial sem planejamento é como construir um prédio sem fundação. A tecnologia só traz resultados consistentes quando está apoiada em dados confiáveis, com processos claros de coleta, categorização e validação. Essa é a base para qualquer iniciativa que vise inovação e competitividade", afirma Caio.
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