Por Lucas Martins de Oliveira, analista sênior de dados e consultor de engenharia analítica com 12 anos de experiência
Nunca foi tão fácil coletar, armazenar e visualizar informações dentro das empresas. Sistemas integrados, plataformas de Business Intelligence e ferramentas de inteligência artificial colocaram uma quantidade sem precedentes de dados à disposição dos gestores. Paradoxalmente, muitas organizações continuam enfrentando dificuldades para tomar decisões estratégicas com segurança. O problema deixou de ser a falta de informação. Hoje, o verdadeiro gargalo está na interpretação.
Nos últimos anos, empresas investiram milhões na construção de ambientes analíticos cada vez mais sofisticados. Porém, a simples presença de dashboards, indicadores e algoritmos não garantem melhores resultados. Em muitos casos, o excesso de informações cria um problema: a dificuldade de identificar o que realmente importa, e essa realidade já começa a aparecer até mesmo nos investimentos em inteligência artificial.
Segundo projeções da Gartner, mais de 40% dos projetos de IA agentic poderão ser abandonados até 2027 devido ao aumento dos custos e à dificuldade de demonstrar valor concreto para os negócios. O dado reforça uma conclusão importante: tecnologia, por si só, não resolve problemas de gestão.
Um dos erros mais comuns observados atualmente é a crença de que quanto mais dados uma organização possui, melhor será sua capacidade de decisão. Na prática, ocorre exatamente o contrário quando não existe clareza estratégica. O que gera valor não é o volume de informações, mas a capacidade de transformá-las em leitura de cenário, formulação de hipóteses, definição de ações e geração de resultados.
Outro fenômeno cada vez mais frequente é o excesso de indicadores e relatórios, já que muitas empresas passaram a medir praticamente tudo, mas sem estabelecer uma hierarquia clara entre métricas operacionais, táticas e estratégicas. Nesse ambiente, cada área acompanha seus próprios números e defende seus próprios resultados. Marketing observa geração de leads, vendas acompanha conversão, financeiro monitora margens, enquanto poucos conseguem visualizar a relação entre esses indicadores e compreender o desempenho do negócio como um todo.
O resultado é uma espécie de "poluição informacional", ou seja, ao invés de facilitar a tomada de decisão, dashboards em excesso podem aumentar a complexidade e gerar interpretações conflitantes. Quando um gestor precisa consultar dezenas de relatórios para entender se a empresa está avançando ou não, provavelmente o problema não é a falta de dados, mas a ausência de curadoria e contexto.
A dificuldade de interpretação também está relacionada à forma como muitas organizações conduzem suas análises. Frequentemente, o processo começa pelos dados disponíveis quando deveria começar pela pergunta que precisa ser respondida. Antes de analisar qualquer indicador, é necessário compreender qual decisão será tomada a partir daquela informação.
Um exemplo simples ajuda a ilustrar esse cenário: uma queda nas vendas pode estar relacionada à redução da demanda, a uma mudança de comportamento do consumidor, a falhas operacionais, à sazonalidade do mercado ou até mesmo a erros na coleta dos dados. O indicador aponta que algo aconteceu, mas não explica por que aconteceu. Sem contexto, a informação perde grande parte do seu valor.
É justamente nesse ponto que a experiência humana continua desempenhando um papel fundamental e indispensável. A inteligência artificial já demonstra enorme capacidade para identificar padrões complexos, processar grandes volumes de dados e automatizar análises em velocidades impossíveis para qualquer equipe humana. No entanto, ainda encontra limitações quando precisa interpretar nuances do mercado, mudanças comportamentais inesperadas ou fatores externos que não estão plenamente representados nas bases de dados.
Dados mostram o que aconteceu, modelos analíticos ajudam a estimar o que pode acontecer. Mas compreender por que algo aconteceu e decidir qual caminho seguir continua sendo uma responsabilidade essencialmente humana.
Por isso, acredito que a vantagem competitiva dos próximos anos não estará necessariamente nas empresas que acumularem mais informações, mas naquelas capazes de interpretar melhor os dados que já possuem. Organizações que conseguirem formular perguntas mais inteligentes, conectar informações ao contexto do negócio e agir com rapidez terão condições muito superiores de adaptação.
A inteligência artificial continuará acelerando análises, automatizando tarefas e ampliando a capacidade operacional das empresas, mas sem clareza estratégica, senso crítico e interpretação adequada, existe o risco de apenas automatizarmos a própria confusão. No fim das contas, o diferencial competitivo não estará em ter mais dados, mais dashboards ou mais tecnologia, estará na capacidade de transformar informação em entendimento, entendimento em decisão e decisão em resultado.
Imagem: https://pt.vecteezy.com/foto/52958468-moderno-dados-analytics-painel-de-controle-exibicao
