Nos últimos tempos, o discurso sobre inteligência artificial (IA) tem se tornado onipresente, especialmente nas grandes empresas. Muitas delas se declaram “data-driven” — ou seja, guiadas por dados — como um selo de modernidade e preparação para o futuro. Contudo, esse conceito, embora importante, não garante que uma organização esteja efetivamente pronta para tirar proveito da IA. Na verdade, acreditar que ser data-driven pode ser uma armadilha.

O equívoco comum: dados são só o começo

Ser uma empresa data-driven significa coletar, armazenar e analisar dados para embasar decisões. Até aí, tudo bem. Mas a IA vai além disso: ela exige não apenas dados, mas que sejam de qualidade, contextualizados e integrados em processos reais do negócio, para que os modelos de aprendizado possam gerar valor concreto.

Mais do que volume, é a qualidade e o contexto dos dados que determinam o sucesso da IA. Não basta acumular grandes volumes de informações internas — é essencial que esses dados estejam atualizados, consistentes e, sobretudo, conectados com os objetivos do negócio. Além disso, cruzar essas informações com dados de mercado amplia a perspectiva analítica, evita decisões baseadas em uma visão restrita e permite que a organização se alinhe às dinâmicas externas que realmente influenciam seus resultados.

Veja também: Executivas do Bradesco falam sobre como acelerar a inovação com IA e a importância da infraestrutura na estratégia digital

O desafio da cultura organizacional e da interdisciplinaridade

Um dos principais riscos na jornada da IA é tratar o tema apenas como uma evolução tecnológica, ignorando os aspectos humanos e organizacionais que sustentam sua adoção real. Estar pronto para a inteligência artificial passa, necessariamente, por construir uma cultura que democratize o acesso aos dados, permitindo que as áreas de negócio também os utilizem para tomar decisões — sempre com responsabilidade, respeitando critérios de governança, segurança e qualidade.

Isso inclui fomentar a tomada de decisão com base em métricas, análises preditivas e modelos estatísticos, além de valorizar, nos fóruns estratégicos da empresa, os insights orientados por dados. Para que isso se torne prática cotidiana, é essencial investir em capacitação e promover a alfabetização em dados (Data Literacy) em todos os níveis da organização.

Novos papéis, como os data stewards, data champions e citizen data scientists, surgem justamente para sustentar esse movimento, atuando como pontes entre a área técnica e o negócio, garantindo que o uso de dados seja amplo, estratégico e alinhado à realidade operacional. Sem esse ecossistema cultural e colaborativo, iniciativas de IA tendem a se tornar modismos isolados, com pouco impacto prático e alto risco de fracasso.

Modelos de IA sem propósito claro: o desperdício invisível

Muitos projetos de IA começam com entusiasmo e recursos, mas acabam gerando “modelos no vazio”,  ou seja, soluções técnicas sem aplicação prática definida. O risco é investir tempo e dinheiro em protótipos que não respondam a perguntas relevantes ou que não se conectem com os fluxos operacionais da empresa.

Portanto, antes de qualquer iniciativa, é essencial garantir que a IA esteja guiada por perguntas de negócio claras, que identifiquem onde ela pode realmente fazer a diferença. Caso contrário, a IA será apenas um custo adicional, sem retorno palpável.

Preparação real: mais do que tecnologia, alinhamento estratégico

Estar preparado para utilizar IA e alcançar resultados reais passa por um conjunto de fatores que vão além de dados e tecnologia:

• Governança clara e ética dos dados;

• Integração da IA com processos e sistemas existentes;

• Capacitação das equipes para interpretar e agir com base nos insights gerados;

• Estrutura organizacional que favoreça a inovação contínua.

Esses elementos exigem um planejamento cuidadoso e um olhar estratégico.

Além de construir bases sólidas internamente, é fundamental reconhecer que poucas organizações conseguem, sozinhas, navegar com segurança no complexo processo de implantação da inteligência artificial.

A jornada rumo à maturidade em IA exige uma avaliação profunda dos dados do negócio, uma compreensão clara das necessidades específicas e uma visão estratégica alinhada à realidade operacional da empresa.

É justamente aí que entra o papel das parcerias com empresas especializadas. Essas parcerias trazem não apenas conhecimento técnico avançado, mas também experiência prática para diagnosticar com precisão a qualidade dos dados, identificar oportunidades reais de aplicação da IA e desenhar soluções que se encaixem nos processos existentes — evitando desperdícios e frustrações.

Contar com parceiros capacitados significa acelerar o aprendizado, mitigar riscos e garantir que a implantação da IA seja realmente orientada para gerar valor concreto. Dessa forma, a transformação deixa de ser uma aposta incerta e se torna uma iniciativa estruturada, baseada em diagnóstico rigoroso e execução colaborativa.

Portanto, estar pronto para a IA não é um feito que acontece isoladamente. É um caminho que se constrói com expertise compartilhada, confiança e colaboração estratégica — ingredientes essenciais para que a inteligência artificial se transforme em um verdadeiro motor de inovação e crescimento.

Jorge Sellmer, CRO da Objective.

Inscreva-se em nosso canal do Whatsapp e tenha acesso as principais notícias do mercado.

Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais

The post Ser data-driven não basta: os riscos de achar que está pronto para a IA first appeared on Diario Tech News.

A crescente adoção da Inteligência Artificial (IA) pelas empresas está transformando profundamente o mercado de trabalho. O movimento, que já atinge diferentes setores da economia, traz ganhos expressivos de produtividade e eficiência, mas também levanta questões urgentes sobre empregabilidade, qualificação e o papel humano na era digital.

Esse cenário remete a um momento histórico de transição semelhante: a Revolução Industrial. Naquela época, a substituição da mão de obra artesanal por máquinas a vapor gerou temor e resistência. Os chamados “luditas” — trabalhadores que viam seus empregos ameaçados — chegaram a destruir equipamentos em protesto. Hoje, a IA ocupa o papel das máquinas industriais, mas com uma velocidade de adoção jamais vista, e o medo volta a aparecer: será que novas tecnologias vão roubar os empregos humanos?

A história mostra que, apesar de muitas profissões terem desaparecido, outras tantas surgiram. Os empregos não acabaram; transformaram-se. O mesmo cenário se desenha agora. A diferença é que hoje temos acesso a dados, conhecimento e meios para antecipar e planejar essa transição com mais responsabilidade e inclusão.

Empresas que adotam IA de forma estratégica conseguem escalar operações, aumentar sua produtividade e abrir espaço para novas frentes de atuação — o que, por consequência, gera a necessidade de novas funções, cargos mais qualificados e oportunidades que antes não existiam.

De acordo com estudo da Mckinsey, “com a tecnologia podendo automatizar até 30% das atividades em todas as profissões até 2030, os trabalhadores sentem que necessitam mais de competências cognitivas, como pensamento crítico, criatividade e capacidade de tomar decisões, do que de habilidades técnicas — mesmo entre criadores e heavy users.”

Já o estudo da PwC revela que “os setores mais expostos à IA estão registrando um aumento de quase cinco vezes (4,8x) na produtividade do trabalho. Esse aumento pode gerar crescimento econômico, salários mais altos e melhores padrões de vida”.

O desafio, portanto, não está na tecnologia em si, mas na capacidade da sociedade de se adaptar a ela. Governos, empresas e instituições de ensino precisam atuar em conjunto para promover a requalificação da força de trabalho e reduzir o risco de exclusão digital. Logo, é essencial reconhecer que os profissionais do futuro precisarão ir além das competências técnicas.

Segundo dados da Brasscom, as principais habilidades exigidas no Brasil até 2025 estarão fortemente alinhadas a soft skills — com destaque para resiliência, flexibilidade e agilidade (83%), pensamento analítico (70%), liderança e influência social (67%), pensamento criativo (64%) e curiosidade com foco em aprendizado contínuo (63%).

Olhando além, entre 2025 e 2030, habilidades como IA e Big Data (93%), alfabetização tecnológica (69%) e cibersegurança (64%) tendem a crescer em relevância. Portanto, a requalificação profissional não pode se restringir ao ensino de novas tecnologias, mas precisa abraçar uma abordagem mais holística — que valorize competências humanas, estimule a aprendizagem contínua e prepare as pessoas para lidar com a constante transformação do mercado de trabalho.

A tecnologia não pode ser um inimigo ou impeditivo na geração de empregos, pelo contrário, tem que ser a grande aliada para cooperar com o ser humano na supressão de suas limitações, apoiando em serviços meramente autômatos para abrir espaço a geração de trabalho inteligente e sensível apenas aos cérebros humanos.

Por fim, é essencial que a IA seja aplicada com responsabilidade ética. Tecnologias que tomam decisões precisam ser transparentes, auditáveis e livres de vieses que possam reproduzir desigualdades históricas. O futuro do trabalho será moldado por tecnologias cada vez mais inteligentes — mas, para que ele seja verdadeiramente promissor, deve ser orientado por valores profundamente humanos.

Jorge Sellmer, CRO da Objective.

Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais

The post IA tem o poder de escalar negócios e gerar empregos, não ao contrário… Ah, para quem está preparado first appeared on Diario Tech News.