Mais da metade das organizações que implementam IA enfrentam desafios críticos de qualidade de dados, revela nova pesquisa

Uma pesquisa abrangente do setor que examina a adoção de IA empresarial revela um paradoxo significativo: enquanto 88% das empresas começaram a implementar soluções de inteligência artificial, 54% têm dúvidas sérias sobre a fiabilidade e precisão dos dados que alimentam esses sistemas. Essa lacuna entre a implementação generalizada de IA e as preocupações subjacentes aos dados representa um dos obstáculos mais prementes que as empresas enfrentam ao escalar suas iniciativas de inteligência.

A Crise da Fundação de Dados

As organizações que implementam IA em suas operações enfrentam um problema fundamental. Quando os executivos foram questionados sobre sua preparação de dados, apenas 50% expressaram confiança de que sua infraestrutura de dados está adequadamente preparada para as exigências da IA generativa e análises avançadas. Esse ceticismo reflete ansiedades mais profundas: quase metade dos líderes empresariais (46%) citam vulnerabilidades na segurança dos dados, enquanto 43% preocupam-se com violações de privacidade e 42% temem a exposição de informações sensíveis ou proprietárias.

Gary Kotovets, o executivo sênior de dados responsável pela estratégia de análise em uma empresa líder de inteligência de negócios, enfatiza que a eficácia da IA depende, em última análise, da qualidade dos inputs. “A precisão, explicabilidade e relevância dos outputs de IA estão diretamente ligadas à qualidade dos dados”, explicou, destacando por que as organizações devem estabelecer o que os profissionais do setor chamam de “dados dominados” — informações provenientes de repositórios limpos, validados, de fonte única, que passam por atualização e verificação contínuas.

A preocupação com a confiabilidade dos dados revela outro indicador crucial: apenas 52% das empresas acreditam possuir uma base de dados sólida capaz de suportar o sucesso da IA generativa. Enquanto isso, 26% das organizações pesquisadas relatam preocupações de que os sistemas de IA possam amplificar vieses existentes embutidos nos conjuntos de dados de treinamento.

Estágios de Implementação e Principais Obstáculos

As empresas que implementam IA estão distribuídas por vários estágios de maturidade. Os respondentes da pesquisa indicaram que estão explorando e pesquisando capacidades (29%), implementando ativamente soluções (25%), desenvolvendo produtos nativos de IA (24%) ou conduzindo programas piloto (10%). Apesar dessa atividade generalizada, o progresso tangível permanece desigual.

Os obstáculos mais significativos para uma integração bem-sucedida de IA concentram-se em dois desafios centrais: acesso a dados confiáveis, de nível empresarial (33%) e navegação pelo complexo cenário de requisitos éticos e regulatórios (33%). Outros obstáculos incluem estabelecer consenso interno sobre prioridades de negócio (31%), montar equipes com expertise relevante (31%), explicar os processos de tomada de decisão da IA aos stakeholders (28%), realizar avaliações de risco adequadas (27%), demonstrar retorno sobre o investimento (25%) e garantir transparência adequada nas operações algorítmicas (25%).

Entre as empresas que já implantaram soluções de IA, os ganhos mais visíveis surgiram da otimização de processos (42%), do co-piloto de trabalhadores humanos com assistentes de IA (39%) e do suporte a tarefas rotineiras (38%). Menos organizações alcançaram progresso mensurável em aplicações avançadas, como modelagem de cenários (18%) e eliminação de vieses de pessoal (13%).

Perspectivas para 2025: Agentes Autônomos e Adaptação Regulatória

À medida que as organizações olham para o futuro, três tendências tecnológicas emergentes dominam o cenário. A automação inteligente — sistemas que combinam lógica baseada em regras com aprendizado de máquina — lidera com 51% de interesse dos respondentes. Plataformas de IA conversacional seguem de perto (46%), enquanto capacidades multimodais e visuais de IA estão gerando atenção crescente (33%). Além disso, um quarto dos executivos está ativamente se preparando para os impactos decorrentes de novos frameworks de conformidade e governança regulatória que devem se consolidar ao longo do próximo ano.

A aplicação mais esperada de agentes autônomos de IA — sistemas capazes de executar tarefas complexas com intervenção humana mínima — é a automação de tarefas, identificada por 64% dos executivos pesquisados como seu caso de uso principal. Aumentar as capacidades humanas ocupa o segundo lugar (42%), seguido pelo fortalecimento dos processos de gestão de dados (36%) e análise de tendências de mercado (32%). A ênfase nas aplicações de gestão de dados reflete o reconhecimento da indústria de que agentes autônomos podem acelerar a limpeza, integração e fluxos de trabalho analíticos de dados.

As organizações continuam focadas em garantir que as capacidades emergentes de IA estejam alinhadas com objetivos de negócio específicos, mantendo explicabilidade, transparência e conformidade de risco — tudo isso enquanto constroem sobre bases de dados confiáveis que apoiem uma implementação responsável e ética em escala.