O mercado corporativo vive um momento de virada de chave em relação a Inteligência Artificial. Após um período de corrida intensa pela adoção e por anúncios de projetos-piloto, a liderança das empresas começou a mudar o tom das cobranças. A pergunta central deixou de ser “como podemos implementar a IA” e passou a ser “qual é o retorno real que essa tecnologia está trazendo para a operação?”.
Essa mudança de perspectiva marca a transição da fase de pura experimentação para um momento de cobrança por maturidade. No Brasil, esse cenário ganha contornos ainda mais complexos: embora as empresas brasileiras demonstrem um apetite agressivo para adotar novas tecnologias de ponta, muitas delas ainda tentam escalar essas inovações sobre infraestrutura de dados e ambientes de informação profundamente fragmentados. O desafio, portanto, migrou rapidamente do campo técnico para o comercial.
O gargalo invisível da prontidão da informação
Essa nova cobrança por resultados coincide com o avanço dos chamados agentes de IA — sistemas capazes de executar tarefas e automatizar partes inteiras de processos corporativos com alto grau de autonomia. Ferramentas voltadas para atendimento, compliance, recursos humanos e suporte operacional começam a ocupar espaço nas organizações. No entanto, esses agentes trouxeram à tona uma provocação que muitas empresas negligenciaram no início da jornada: de onde vem o contexto e a qualidade que alimentam esses sistemas?
O erro mais comum é o investimento de cifras milionárias no consumo desgovernado de tokens nas plataformas mais avançadas de IA do mercado, acreditando que a tecnologia resolverá o problema por si só. Na prática, o que se observa é o oposto. As organizações tentam rodar modelos sofisticados em cima de bases de dados desorganizadas, inacessíveis ou sem governança. Os agentes de IA funcionam como um holofote: se a infraestrutura de dados for robusta, eles potencializam a eficiência; se for fragmentada, eles apenas potencializam alucinações e escalam os erros e os riscos de compliance.
Uma pesquisa¹ realizada pela Iron Mountain em parceria com o Financial Times Longitude reflete bem esse descompasso. 70% das organizações globais afirmam que ainda não conseguem integrar dados com velocidade suficiente para análises em tempo real, embora 34% já considerem a preparação de dados para IA como prioridade máxima em suas estratégias. Não por acaso, falhas crônicas na integridade dos dados geram perdas médias de US$ 389 mil por organização todos os anos. Por outro lado, empresas que tratam a gestão da informação como ativo estratégico registram um crescimento médio de receita de US$ 1,9 bilhão.
O que as lideranças precisam priorizar agora
Para romper essa barreira e transformar o investimento em IA em valor comercial tangível, as companhias precisam recalibrar suas prioridades urgentes, movendo o foco da tecnologia para a governança da informação. Segundo Rodolfo Roim, Diretor de Produtos e Soluções da Iron Mountain para a América Latina, o sucesso nesta nova etapa exige encarar a governança e a integração de dados não como um projeto de TI, mas como o alicerce do modelo operacional da companhia. “À medida que as empresas começam a testar e expandir agentes de IA nas operações, cresce a necessidade crítica de estruturar informações de forma eficiente. Dados confiáveis, acessíveis e bem governados são as únicas condições que permitem a esses projetos evoluir com consistência”, pontua o executivo.
Para o cenário brasileiro, onde a velocidade de implementação costuma atropelar as etapas de estruturação de processos, a recomendação da Iron Mountain é que os executivos mudem a abordagem imediatamente.
Em primeiro lugar, é preciso garantir a rastreabilidade e o contexto dos dados, assegurando que as informações que alimentam os sistemas de IA sejam limpas, auditáveis e atualizadas em tempo real. Além disso, as lideranças devem focar na eliminação de silos organizacionais, unificando a gestão de informações físicas e digitais para que os novos sistemas operem com uma visão completa e integrada do negócio. Por fim, torna-se indispensável um rigoroso alinhamento de expectativas, estabelecendo métricas claras de sucesso baseadas em resultados de negócios — como ganho de eficiência, mitigação de riscos e geração de receita —, e não apenas no volume de ferramentas adotadas.
Estamos no início de uma transformação profunda, onde a IA deixará de ser um diferencial competitivo para se tornar uma commodity operacional. O verdadeiro diferencial das empresas que liderarão o mercado nos próximos anos não será o algoritmo que elas utilizam, mas sim a qualidade, a segurança e a maturidade dos dados que elas possuem para alimentá-lo.
¹ Pesquisa global Iron Mountain em parceria com FT Longitude
Imagem: https://pt.vecteezy.com/foto/71601351-a-futuro-do-a-trabalhadores-e-artificial-inteligencia