Entre empresas que já iniciaram um programa, 76% planejam investimentos altos ou moderados em inteligência artificial; percentual cai para 52,2% nas organizações que ainda não começaram a estruturar a Governança de Dados
Empresas que já iniciaram um Programa de Governança de Dados demonstram maior disposição para investir em inteligência artificial nos próximos anos. É o que mostra a edição de 2026 da pesquisa ‘O cenário atual dos profissionais no mercado de Gestão de Dados’, desenvolvida pela BLR DATA, consultoria pioneira em Governança de Dados no Brasil.
O levantamento, que reuniu 231 respondentes de diferentes setores da economia, aborda perfil profissional, escolaridade, experiência, empregabilidade, percepção do mercado, adoção de Governança de Dados e investimentos em inteligência artificial. Os percentuais apresentados nos recortes por porte foram calculados com base nas respostas válidas de cada pergunta.Entre os participantes que atuam em organizações nas quais a Governança de Dados já foi iniciada, 76% informaram que a empresa planeja um nível alto ou moderado de investimento em IA. Entre aqueles que trabalham em organizações que ainda não começaram um programa, esse percentual cai para 52,2%.
A diferença indica uma associação entre a capacidade de organizar e governar os dados e a disposição das empresas para ampliar projetos, equipes e orçamentos relacionados à inteligência artificial.
Os resultados não permitem concluir que a Governança de Dados seja, isoladamente, a causa de um investimento maior em IA. Entretanto, mostram que as duas agendas aparecem com mais frequência nas mesmas organizações.
Essa relação também aparece quando se observa a existência de um plano para a evolução da maturidade em Governança de Dados. Entre as empresas que já seguem um plano, 78,7% indicaram investimentos altos ou moderados em inteligência artificial. Nas organizações que ainda não seguem um planejamento formal, o percentual foi de 61,6%.
O resultado sugere que empresas capazes de estabelecer prioridades, responsabilidades e etapas para o desenvolvimento da Governança de Dados também apresentam maior propensão a tratar a IA como uma iniciativa contínua, e não apenas como um conjunto de projetos pontuais.
Para Bergson Lopes Rêgo, fundador e sócio-diretor da BLR DATA, essa associação é relevante porque a adoção da inteligência artificial depende de condições que vão além da escolha de ferramentas e modelos. Qualidade, disponibilidade, segurança, integração e entendimento dos dados influenciam diretamente a capacidade de desenvolver soluções confiáveis e sustentáveis. “A empresa pode experimentar inteligência artificial sem possuir uma Governança de Dados estruturada, mas terá mais dificuldade para escalar os projetos, controlar riscos e manter resultados consistentes. Quando as responsabilidades e os processos relacionados aos dados já estão mais claros, a organização consegue tomar decisões de investimento com mais segurança”, afirma Lopes.
Um dado que chama a atenção é que mais da metade dos respondentes de empresas que ainda não iniciaram um programa de Governança de Dados indicou investimentos altos ou moderados em IA.
O resultado mostra que muitas organizações estão avançando com inteligência artificial antes de estabelecer uma estrutura mais formal para a gestão dos dados. Essa decisão pode acelerar a experimentação, mas também pode transferir problemas já existentes para soluções mais complexas.
Dados incompletos, inconsistentes ou mal compreendidos se tornam um problema quando são utilizados por uma ferramenta de IA. Em alguns casos, os efeitos podem se ampliar porque as soluções passam a reproduzir esses problemas em maior velocidade e escala.
“A adoção da IA pode funcionar como um estímulo para que as organizações revisem suas práticas de Gestão e Governança de Dados. À medida que os projetos avançam, tornam-se mais evidentes as limitações relacionadas à qualidade, à integração, à documentação e à definição de responsabilidades”, explica Lopes.
A estrutura necessária depende do porte, do setor, da complexidade dos casos de uso e do nível de risco envolvido. Organizações que utilizam IA em processos críticos, decisões sobre clientes ou atividades reguladas precisam de controles mais rigorosos do que empresas em uma fase inicial de experimentação. De qualquer forma, é preciso considerar alguns elementos, que são relevantes em diferentes contextos: definir responsáveis pelos dados, estabelecer critérios mínimos de qualidade, controlar acessos, documentar as fontes utilizadas e avaliar os resultados produzidos pelos modelos.
Isso não significa que toda empresa precise concluir um amplo programa de Governança de Dados antes de começar a utilizar IA. As duas iniciativas podem avançar paralelamente, desde que os casos de uso sejam acompanhados por controles compatíveis com os riscos e com a importância dos dados envolvidos.
“O erro é imaginar que a IA pode ser escalada apenas com investimento em tecnologia. Quanto mais relevante for o seu uso, maior será a necessidade de compreender a origem dos dados, sua qualidade, as permissões de acesso e os impactos de decisões automatizadas. A Governança de Dados cria parte dessa base. O desafio, portanto, é garantir que a velocidade de adoção da tecnologia seja acompanhada pela evolução da capacidade de gerenciar os dados que a sustentam”, finaliza Lopes.
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