Má qualidade de dados ameaça eficiência e custos de projetos de inteligência artificial

São Paulo – A sustentabilidade de projetos de inteligência artificial (IA) depende diretamente da qualidade dos dados que alimentam os modelos. Estimativa do Gartner indica que, até 2026, 60% das iniciativas nessa área correm o risco de fracassar por falhas na consistência, relevância ou confiabilidade das informações utilizadas. O alerta reforça a necessidade de controlar rigorosamente todo o ciclo de vida dos dados, desde a coleta até a aplicação em análises e tomadas de decisão.

Volume elevado não garante valor

O cenário corporativo atual é caracterizado por grande disponibilidade de dados, resultado de múltiplos sistemas operacionais, canais digitais e fontes externas. O acúmulo sem padronização, porém, criou repositórios repletos de registros redundantes, desatualizados ou de procedência incerta. Quando esses insumos são empregados em modelos de IA, há risco de obter saídas aparentes­mente adequadas no início do projeto, mas incapazes de sustentar decisões críticas em situações adversas ou estratégicas.

A comparação mais recorrente entre especialistas é com a alimentação de uma equipe de alto rendimento: se a dieta oferecer apenas fast food, o impacto negativo pode não ser imediato, mas surgirá gradualmente em forma de queda de desempenho, falhas e custos médicos. Aplicada à IA, a analogia ilustra a diferença entre algoritmos sofisticados e o “combustível” que realmente os impulsiona. A ausência de dados preparados, verificados e contextualizados compromete qualquer ganho obtido na camada tecnológica.

Consequências financeiras e operacionais

Modelos abastecidos com informações imprecisas exigem retrabalho de desenvolvimento, correções de análise e processos de higienização posteriores. Esses ajustes ampliam o tempo de projeto e elevam despesas em equipe, infraestrutura e suporte. O resultado é uma operação aparentemente inovadora, mas que gera custos invisíveis e reduz a competitividade no longo prazo.

Além disso, decisões baseadas em dados distorcidos podem impactar diretamente receitas, reputação e conformidade. Setores como finanças, saúde e varejo lidam com exigências regulatórias e metas de desempenho sensíveis a qualquer erro analítico. Nessas áreas, a confiabilidade das informações é tão relevante quanto a eficiência do algoritmo.

Cultura de curadoria e responsabilidade

Especialistas apontam que a raiz do problema raramente está na tecnologia de modelagem. A lacuna principal reside na ausência de processos contínuos de governança de dados – conjunto de políticas, papéis e controles destinados a assegurar integridade e relevância das informações. Para que a IA alcance objetivos de negócio, cada etapa do pipeline precisa de validação: origem, limpeza, enriquecimento, catalogação, versionamento e monitoramento.

Segundo Anderson Paulucci, CDO e cofundador da Triggo.ai, muitas organizações recorrem a bases prontas ou de fácil acesso para ganhar velocidade de entrega, deixando em segundo plano a qualificação sistemática dos registros. A tática costuma gerar resultados rápidos, mas eleva riscos e custos de manutenção à medida que os modelos entram em produção e exigem escalabilidade.

Gestão de dados como pilar estratégico

Iniciativas de melhoria de qualidade não se limitam a ferramentas de limpeza ou plataformas de integração. A mudança inclui:

• Definição de padrões de dados: Estabelecer formatos, dicionários e políticas de entrada.
• Auditoria contínua: Monitorar discrepâncias, redundâncias e obsolescência com métricas claras.
• Contextualização: Garantir que cada conjunto seja relevante ao problema de negócio que se deseja resolver.
• Capacitação: Engajar equipes técnicas e de negócios em boas práticas de coleta, documentação e uso.

Ao posicionar a governança de dados no centro da estratégia, companhias diminuem falhas, aceleram a geração de insights e preservam recursos. A próxima etapa de evolução da IA depende menos de modelos inéditos e mais da maturidade com que as organizações tratam, preservam e distribuem suas informações.

Com a proximidade do prazo apontado pelo Gartner, cresce a pressão para que lideranças de tecnologia, dados e negócios adotem planos de ação concretos. Sem esse movimento, as empresas correm o risco de manter investimentos significativos em algoritmos avançados, mas operando com a mesma ineficiência de quem abastece motores de alta performance com combustível adulterado.