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O gargalo invisível da Inteligência Artificial: por que a maioria das empresas brasileiras falha em Governar seus Dados
À medida que a Inteligência Artificial deixa de ser um tema restrito aos departamentos de TI e passa a ocupar o centro das operações nas empresas brasileiras, um desafio menos visível começa a ganhar força. A disputa já não se resume à adoção de tecnologia, mas envolve algo que vem antes dela: a capacidade de sustentar esses sistemas com Dados minimamente preparados.
A IA hoje influencia desde a forma como empresas atendem clientes em escala até a velocidade com que novos produtos são testados e levados ao mercado. Em muitos casos, ela já está embutida em processos críticos do negócio, daqueles que definem margem, crescimento e até sobrevivência. Ainda assim, existe uma contradição difícil de ignorar: quanto mais sofisticadas ficam as ferramentas, maior a dependência de uma base de Dados que nem sempre acompanha esse ritmo.
Talvez o ponto mais incômodo esteja justamente aí. Um levantamento recente sobre o panorama global de maturidade digital mostra que 53% das organizações já usam IA de forma ativa em áreas como atendimento e inovação. O número parece expressivo, e de fato chama atenção, mas perde força quando colocado diante da prática. No dia a dia, os sistemas só funcionam bem quando os dados são confiáveis, organizados e compreensíveis. E isso ainda está longe de ser a regra.
É nesse cenário que os Dados não estruturados viram o verdadeiro ponto de tensão. E-mails, contratos, relatórios, vídeos, arquivos antigos espalhados por diferentes sistemas, tudo isso forma um acervo gigantesco que cresce continuamente dentro das empresas, mas que nem sempre é tratado como ativo estratégico.
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