Dados fragmentados, silos internos e infraestrutura deficiente travam o potencial da inteligência artificial. Especialistas revelam o que realmente importa para gerar valor sustentável.
No videocast da MIT Technology Review Brasil, em parceria com Dell Technologies e Intel, executivos debateram um problema recorrente nas organizações brasileiras: investir pesado em modelos avançados de IA sem construir antes uma base sólida de dados e integração.
O resultado? Projetos que não saem do piloto ou entregam pouco retorno. Bruno Assaf, ISG Country Director da Dell Technologies no Brasil, e Fabiano Sabatini, Director of Alliances & Head of Edge AI da Intel para a América Latina, mediado por Carlos Aros, destacaram que a maturidade em IA vai muito além da escolha da tecnologia certa.
Por que a maioria das iniciativas de IA falha no caminho para a escala
Muitas empresas correm atrás de ferramentas generativas ou modelos sofisticados antes de resolver problemas básicos de dados. Fragmentação de informações, departamentos isolados e baixa qualidade dos dados criam um ambiente onde a IA não consegue entregar resultados consistentes.
Sem uma visão unificada, os modelos treinam com informações incompletas ou enviesadas. Isso compromete precisão, confiabilidade e, principalmente, o impacto nos negócios. A conversa reforça que o verdadeiro gargalo não está na falta de tecnologia, mas na falta de fundação.
Os pilares da maturidade em IA nas empresas
Construir maturidade exige abordagem estruturada. Aqui estão os elementos centrais discutidos pelos especialistas:
- Governança e qualidade de dados: Estabelecer políticas claras de coleta, armazenamento e uso de dados. Dados limpos, atualizados e acessíveis formam a base para qualquer aplicação de IA confiável.
- Integração entre sistemas: Eliminar silos que impedem o fluxo de informações. Plataformas modernas de dados ajudam a conectar fontes diversas em tempo real.
- Infraestrutura flexível e escalável: Capacidade computacional adequada, incluindo opções de edge computing para aplicações que exigem baixa latência.
- Cultura e pessoas: Envolver líderes e equipes não-técnicas desde o início. Treinamento contínuo e alinhamento estratégico evitam que a IA fique restrita ao departamento de TI.
Passos práticos para avançar na jornada de IA
- Avalie o estado atual dos dados Realize um diagnóstico completo: volume, variedade, velocidade e veracidade. Identifique lacunas e duplicidades que prejudicam iniciativas futuras.
- Defina uma estratégia de dados unificada Crie um data fabric ou lakehouse que permita acesso seguro e governado por toda a organização. Isso acelera experimentação sem comprometer compliance.
- Invista em infraestrutura híbrida Combine nuvem, on-premise e edge conforme a necessidade de cada caso de uso. Aplicações de manufatura ou varejo físico, por exemplo, se beneficiam enormemente de processamento próximo aos dados.
- Adote abordagem incremental Comece com casos de uso de alto valor e baixa complexidade para gerar quick wins. Use esses sucessos para justificar investimentos maiores e ganhar apoio interno.
- Monitore métricas de negócio, não só técnicas Foque em indicadores como redução de custos operacionais, aumento de receita, melhoria na experiência do cliente ou velocidade de tomada de decisão.
Desafios comuns no mercado brasileiro
No Brasil, questões como conectividade irregular em algumas regiões, regulamentações em evolução (LGPD) e escassez de talentos especializados complicam a jornada. No entanto, o ecossistema mais aberto — com maior disponibilidade de ferramentas open source e parcerias — está democratizando o acesso à IA.
Empresas que conseguem alinhar estratégia de dados com objetivos de negócio saem na frente. A transição para ambientes distribuídos exige mais maturidade em arquitetura, mas também abre portas para inovação mais ágil.
Casos onde a maturidade fez a diferença
Organizações maduras em IA conseguem:
- Personalizar experiências em escala
- Otimizar cadeias de suprimentos com previsões precisas
- Detectar fraudes em tempo real
- Automatizar processos sem perder controle humano onde necessário
Esses resultados não vêm de um único modelo poderoso, mas de um ecossistema bem orquestrado.
O papel da liderança na construção da maturidade
Líderes precisam entender que IA não é projeto de TI, mas transformação organizacional. Isso significa:
- Alocar orçamento consistente para dados e infraestrutura
- Quebrar barreiras entre áreas
- Medir progresso por valor gerado, não por número de PoCs
- Preparar a força de trabalho para colaboração com sistemas inteligentes
Tendências que estão moldando o futuro da IA corporativa
O debate também tocou na evolução para ecossistemas mais abertos e distribuídos. Modelos menores e especializados (small language models), execução em edge e integração nativa com sistemas existentes ganham relevância. Essa abordagem reduz custos, melhora privacidade e permite respostas mais rápidas.
Ao mesmo tempo, exigências sobre segurança, governança e sustentabilidade computacional crescem. Empresas que antecipam essas demandas constroem vantagem competitiva duradoura.
Como começar hoje mesmo
Não espere ter o ambiente perfeito. Identifique um problema de negócio concreto, reúna os dados relevantes, monte um time multifuncional pequeno e teste. O aprendizado obtido nesse primeiro ciclo vale mais que planos teóricos extensos.
A maturidade se constrói iterativamente, com ajustes constantes baseados em resultados reais.
Conclusão
A inteligência artificial só entrega seu potencial quando as empresas tratam dados, integração e infraestrutura como prioridades estratégicas — e não como detalhes técnicos. Aquelas que investem nessa base sólida estão posicionadas para extrair valor real e sustentável da tecnologia.
A conversa entre Dell, Intel e MIT Technology Review reforça: o caminho para a maturidade em IA passa por decisões difíceis sobre arquitetura e cultura, mas os resultados justificam o esforço
