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Antes da IA, dados e propósito

Por Mariane Lauer Depois de tanto falarmos em inteligência artificial (IA), chegar a um evento como o Web Summit Rio e ouvir, repetidamente, algo tão óbvio como “precisamos de dados para ter IA” causa a sensação de que estamos nos perdendo na euforia da tecnologia e esquecendo o básico. Em meio a uma onda de […]

Publicado: 06/12/2025 às 13:36
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3 minutos
Homem de óculos e camiseta vermelha observa atentamente uma grande tela transparente cheia de gráficos, métricas e dados digitais em tons de azul e laranja, representando análise de dados, métricas de negócios e tecnologia B2B
Construção civil — Foto: Reprodução

Por Mariane Lauer

Depois de tanto falarmos em inteligência artificial (IA), chegar a um evento como o Web Summit Rio e ouvir, repetidamente, algo tão óbvio como “precisamos de dados para ter IA” causa a sensação de que estamos nos perdendo na euforia da tecnologia e esquecendo o básico.

Em meio a uma onda de inovação, uma pergunta tão simples quanto primordial se impõe: como podemos esperar que a IA entregue resultados consistentes se ainda estamos explicando as “alucinações” de ferramentas como o ChatGPT? A resposta, frequentemente negligenciada, é que, sem dados organizados e de qualidade, a IA não entregará o que promete.

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Euforia da IA e falta de preparo

No painel “Lies, Damn Lies, and AIs”, Jim Webber, Chief Scientist da Neo4j, expôs uma questão essencial: a IA está, sim, mudando o mundo, mas muitos projetos acabam estagnados porque a base está falha. Ou seja: faltam dados.

É impressionante como, mesmo em um momento de tanta evolução tecnológica, muitas empresas seguem tentando aplicar inteligência artificial sobre bases frágeis, desestruturadas e confusas. Esse é o primeiro gap.

Superada a etapa de dados, destacou Webber, é preciso otimizar essas informações de forma que tanto máquinas quanto humanos as interpretem. Do contrário, teremos como resultado modelos inconsistentes e decisões de negócio baseadas em ilusões.

Capacidade de leitura

No marketing, os dados guiam estratégias, identificam oportunidades e personalizam experiências. Sem a capacidade de leitura analítica e a compreensão do comportamento e das emoções dos clientes, contudo, a comunicação torna-se fria e ineficaz.

Neil Patel, em um painel sobre marketing digital, resumiu bem essa ideia: “Quando você pensa em dados, eles realmente não mentem, mas os dados são apenas metade da história. Eles ajudam a guiar suas decisões, mas quando os dados falham na conexão emocional que você tem com seus clientes, o marketing fica incompleto.”

A IA precisa de dados sólidos, é verdade — mas também de propósito. De emoção. De entendimento profundo sobre quem está do outro lado da tela. Só assim ela pode ser uma ferramenta para construir campanhas relevantes, produtos desejados e marcas fortes.

IA sozinha não faz nada

Portanto, antes de falarmos sobre qual ferramenta de IA utilizar, precisamos voltar ao básico: arquitetura de dados, governança, qualidade da informação, capacitação das pessoas e clareza de objetivos.

A IA é uma ferramenta poderosa — mas é apenas isso: uma ferramenta. Sem dados bem estruturados, ela amplifica problemas em vez de resolvê-los. Sem visão estratégica, ela gera mais confusão do que valor. Por isso, antes de correr atrás da nova tendência, devemos perguntar: nossos dados estão prontos para sustentar o futuro que queremos construir?

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