Por que sua empresa precisa de uma estratégia de dados antes de falar em IA

Por que sua empresa precisa de uma estratégia de dados antes de falar em IA

E se eu te dissesse que implementar IA sem uma estratégia de dados é como construir um arranha-céu sem fundação?

Soa insano? Porque é.

Mas essa é exatamente a realidade de muitas empresas até mesmo de grande porte, que querem aplicar Inteligência Artificial antes de entender, de fato, que tipo de dado possuem, onde estão esses dados, em que estado eles se encontram, e para que finalidade eles existem.

A promessa da IA parece irresistível: automação, escala, precisão, redução de custos. Mas toda essa sofisticação é sustentada por algo muito mais simples (e negligenciado): dados organizados, acessíveis, confiáveis e conectados à estratégia do negócio.

O erro mais caro (e comum) que vejo no mercado

Empresas investindo em IA, mas:

• Com bases duplicadas e contraditórias

• Sem integração entre sistemas

• Sem saber a origem ou a qualidade dos dados que alimentam os modelos

• Sem clareza de quais decisões os dados precisam sustentar

  
  

E aí o resultado é previsível: Modelos que não performam, projetos que não escalam, dinheiro que vai embora.

O que é de fato uma estratégia de dados?

Não é só sobre contratar um engenheiro de dados ou comprar uma ferramenta de BI.

Uma estratégia de dados verdadeira é um plano consciente e estruturado que conecta dados, pessoas, processos e decisões.

Ela envolve:

✔️ Diagnóstico dos dados atuais (fontes, qualidade, silos)

✔️ Definição de objetivos de negócio guiados por dados

✔️ Estruturação do fluxo de dados — da coleta à governança

✔️ Cultura e capacitação: quem vai interpretar e usar os dados?

✔️ Métricas claras: como saber se a estratégia está funcionando?

Um exemplo real

Recentemente, fomos chamados por uma empresa do setor de varejo que queria um modelo de IA para previsão de demanda.

Ao iniciar o projeto, descobrimos:

• Três sistemas diferentes com informações de estoque (todos desatualizados)

• Bases de vendas sem padronização de data ou unidade

• Nenhuma documentação sobre o significado das colunas

  
  

A pergunta que fiz foi simples: “Com base nesses dados, você tomaria uma decisão de milhões?”

Eles recuaram. E fizeram o certo: pausaram a IA e focaram na estratégia de dados. Hoje, com a base limpa, integrada e atualizada, o modelo de previsão está em produção e os resultados superaram as expectativas.

Estratégia de dados primeiro. IA depois. Sempre!

A inteligência real começa antes da artificial. É quando você decide ser dono das suas decisões, dos seus dados, e do futuro da sua empresa.

Se você tem um projeto de IA em mente, ótimo. Mas antes de perguntar “qual modelo usar?”, pergunte:

“Meus dados são dignos da inteligência que estou prestes a aplicar?”

Se a resposta for “não sei”, então é aí que começa o trabalho de verdade.

E é aqui que podemos te ajudar.

📌 Diagnóstico

📌 Estruturação de estratégia de dados

📌 Preparação técnica e executiva para a era da Inteligência Artificial

Porque IA só faz sentido se estiver a serviço de decisões mais inteligentes. E isso começa com os dados.

Nos vemos no próximo artigo da série. 🖤