A adoção da Inteligência Artificial avança nas empresas, mas a maturidade da base que sustenta essa tecnologia ainda está longe de acompanhar o ritmo. Um levantamento recente da McKinsey mostra que 88% das organizações já usam IA regularmente em pelo menos uma função, mas a maioria ainda não conseguiu escalar esse uso em nível empresarial. Mais do que isso: 51% relatam já ter enfrentado ao menos uma consequência negativa associada à tecnologia, e a imprecisão aparece entre os riscos mais recorrentes.
Para Eliézer Mota, CEO da Genux Consult, consultoria brasileira dedicada a apoiar companhias que querem ampliar sua atuação com mais eficiência por meio de IA, esses dados reforçam que a tentativa de implantar soluções avançadas sobre bases fragmentadas, desorganizadas ou pouco confiáveis ainda é um problema em muitas empresas. “O efeito negativo nem sempre aparece como uma falha explícita. Muitas vezes ele surge como análise distorcida, indicador que não fecha, resposta imprecisa, retrabalho e perda de confiança da liderança nos dados. Quando isso acontece, a empresa corre o risco de tomar decisões mais rápidas, mas não necessariamente melhores”, afirma.
Na avaliação do executivo, a falsa sensação de maturidade costuma surgir quando a empresa já avançou em dashboards, automação e ferramentas analíticas, mas ainda convive com indicadores que não batem, relatórios que demoram a ficar prontos e baixa confiança da liderança sobre a informação disponível. Nesses casos, a tecnologia tende a operar sobre uma base instável.
A experiência prática da consultoria também mostra que o valor da IA depende da base que a sustenta. Em um case do setor financeiro, o uso de modelos preditivos em uma plataforma de data analytics ajudou a reduzir a inadimplência em 15%. Na indústria, a integração de dados e a automação de rotinas contribuíram para um ganho de 25% de eficiência nos processos. Em comércio exterior, dashboards interativos com dados B2B em tempo real apoiaram aumento de 38% no market share de um cliente.
Para Mota, o mercado ainda trata a IA, em muitos casos, como uma camada adicional de tecnologia, quando o desafio real está na base informacional. “Não basta adotar a ferramenta mais nova. Sem governança, integração e qualidade dos dados, a empresa corre o risco de automatizar inconsistências, acelerar interpretações erradas e comprometer decisões importantes”, diz.
O próprio estudo da McKinsey sugere que as empresas que mais capturam valor com IA não são apenas as que testam mais casos de uso, mas as que redesenham workflows, investem em infraestrutura de dados, definem processos de validação e criam condições para escalar a tecnologia com segurança. Na visão do executivo da Genux, essa é a discussão que precisa amadurecer. “IA sem base confiável não é atalho para inovação. É risco operacional com aparência de modernização”, diz.
