A IA não precisa de dados perfeitos: o equívoco que custa anos às empresas – Acabe com o mito da migração

O fim da preparação interminável: como a IA finalmente está agregando valor real

A inteligência artificial possui um enorme potencial, mas na prática empresarial, muitas vezes degenera em uma ilusão dispendiosa. A razão é tão simples quanto fatal: as empresas, sem perceber, transformam suas ambiciosas iniciativas de IA em gigantescos projetos de migração de dados, que consomem muitos recursos. O objetivo inicial de alcançar resultados comerciais rápidos e mensuráveis ​​se transforma em uma luta prolongada pela infraestrutura de dados perfeita e pela consolidação impecável em data warehouses centrais. Enquanto bilhões são investidos em preparação, dois terços das empresas permanecem presos na fase piloto – e a verdadeira criação de valor fica em segundo plano.

Este artigo revela por que a adesão rígida a uma estratégia que prioriza a infraestrutura geralmente leva ao fracasso e por que uma migração completa de dados não é necessariamente um requisito para o sucesso da IA. Ele descreve uma mudança de paradigma muito necessária: aqueles que planejam de trás para frente, partindo de resultados de negócios concretos e confiando no acesso federado a dados, não precisam esperar a conclusão de megaprojetos de TI que levam anos para serem concluídos. Aprenda como manter os dados onde estão, fornecer à IA apenas o contexto específico de que ela precisa e alcançar sucesso mensurável por meio de "vitórias rápidas" direcionadas em um curto período de tempo. É hora de mudar o foco da busca pela perfeição dos dados e direcioná-lo para a criação pragmática de valor para a IA.

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Escapando da armadilha dos dados: Pensando na IA a partir da perspectiva do resultado

O maior obstáculo para a IA é a migração de dados

Os projetos de IA geralmente fracassam não por causa da tecnologia em si, mas porque degeneram em meros projetos de infraestrutura de TI. A consolidação de todos os dados é erroneamente considerada um requisito obrigatório.

Pensar a partir do resultado (engenharia reversa)

Em vez de perguntar como preparar todos os dados para a IA, a questão essencial é: De que contexto de dados específico a IA precisa aqui e agora para gerar um resultado comercial concreto?

Contexto em vez de cópia (Acesso Federado)

A IA não precisa de todo o data warehouse. Tecnologias como acesso federado a dados, virtualização de dados e RAG (Geração Aumentada por Recuperação) permitem manter os dados em seus sistemas de origem e reunir o contexto apenas no momento da consulta. Isso economiza muito tempo e custos.

Operação paralela em vez de parada total

A migração de dados a longo prazo (processos ETL para relatórios, histórico, etc.) pode e deve continuar. No entanto, a iniciativa de IA não precisa esperar por isso, podendo acessar os dados existentes e distribuídos em paralelo.

Agilidade supera o perfeccionismo

Tentar construir um esquema de dados abrangente é ineficiente. Modelos de contexto orientados a domínio e específicos para casos de uso (semelhantes à abordagem de malha de dados) são significativamente mais promissores.

O poder das “vitórias rápidas”

Para reconquistar a confiança, muitas vezes perdida, das partes interessadas, os projetos de IA devem demonstrar rapidamente um retorno sobre o investimento (ROI). Um caso de uso inicial ideal (alta frequência, base mensurável, dados existentes) oferece resultados tangíveis em poucas semanas, justificando assim investimentos adicionais.

Por que as empresas investem bilhões em infraestrutura em vez de finalmente agregar valor?

A transformação digital dos últimos anos produziu um padrão paradoxal que permeia todos os setores. As empresas investem somas significativas em inteligência artificial, mas, na maioria dos casos, a criação de valor real fica aquém das expectativas. A razão raramente reside na tecnologia em si, mas sim na forma como as organizações abordam o caminho para a IA. Em vez de se concentrarem em resultados de negócios mensuráveis, as iniciativas de IA gradualmente se transformam em projetos massivos de infraestrutura de dados que ganham vida própria e perdem de vista seu propósito original. O que começou como uma iniciativa estratégica para alavancar a IA muitas vezes termina em anos de migração de dados sem qualquer retorno visível sobre o investimento.

De acordo com a previsão da Gartner de dezembro de 2025, os gastos globais com inteligência artificial atingirão aproximadamente US$ 1,8 trilhão em 2025 e deverão crescer para US$ 4,7 trilhões até 2029. Ao mesmo tempo, a Pesquisa Global da McKinsey de 2025 sobre o estado da IA ​​mostra que 88% das empresas pesquisadas já utilizam IA em pelo menos uma função de negócios, mas quase dois terços ainda estão na fase experimental ou piloto. Apenas cerca de 6% das empresas se qualificam como as chamadas empresas de alto desempenho em IA, onde mais de 5% do EBIT é atribuível à IA. Esses números ilustram uma discrepância fundamental entre o dinheiro investido em IA e o valor gerado. Analisar essa discrepância revela um problema estrutural que vai muito além de questões técnicas.

Como o projeto de infraestrutura engoliu a iniciativa de IA

A linha de raciocínio que leva as empresas a essa situação parece plausível à primeira vista. A IA precisa de dados. Os dados estão fragmentados em inúmeros sistemas. Portanto, precisam ser consolidados. A consolidação exige migração. A migração exige transformação. A transformação exige governança. A governança exige programas de qualidade de dados. Cada decisão individual nessa cadeia é razoável por si só. Mas, em conjunto, elas transformam uma iniciativa de IA em um programa de infraestrutura de dados que leva anos até que um único resultado de IA se torne visível.

Esse fenômeno é surpreendentemente evidente nos dados. De acordo com o Relatório de Migração de Dados de 2025 da Caylent, apenas 6% das empresas pesquisadas relataram ter concluído seus projetos de migração mais complexos dentro do prazo. Quase metade dos entrevistados sofreu mais de cinco horas de inatividade durante migrações críticas, resultando em problemas na experiência do cliente, perda de receita e atrasos operacionais. Uma análise de mais de 500 avaliações de empresas revela que aproximadamente 73% dos projetos de migração de dados falham devido a planejamento inadequado, falhas de governança e falta de conhecimento específico da plataforma. Atrasos de até 150% no cronograma não são a exceção, mas a regra.

Esses projetos de migração desenvolvem uma dinâmica própria. Atraem equipes dedicadas, geram seus próprios indicadores-chave de desempenho (KPIs) e conquistam patrocinadores no nível da diretoria, que apostam sua reputação na conclusão do projeto. Os casos de uso originais de IA são adiados para a próxima fase, depois para o período pós-migração e, finalmente, desaparecem silenciosamente das discussões de planejamento. Ninguém planeja esse resultado. Ele surge de uma série de pequenas decisões, cada uma justificável individualmente, mas que, em conjunto, resultam em uma alocação estratégica inadequada de recursos e atenção.

Um cenário típico ilustra o problema. A reunião trimestral de revisão de negócios começa como nos últimos dois anos. A equipe de transformação de dados apresenta seu progresso. A migração está 73% concluída. As métricas de qualidade de dados melhoraram em seis domínios. A arquitetura do data warehouse passou pela última auditoria. O patrocinador executivo acena com aprovação para os gráficos de marcos. Então, alguém faz a pergunta que todos têm evitado: Quando a IA entrará em operação? Segue-se um silêncio. Alguém menciona a fase dois. Outra pessoa aponta para as dependências. O cronograma original, que prometia insights baseados em IA em dezoito meses, tornou-se uma nota de rodapé em um projeto de infraestrutura de dados que ganhou vida própria.

O desperdício bilionário de preparativos inacabados

A dimensão econômica desse problema é significativa. A Gartner prevê que, até o final de 2026, organizações sem dados prontos para IA terão mais de 60% de seus projetos de IA fracassando e sendo abandonados. A Harvard Business Review estima a taxa geral de fracasso de projetos de IA em 80%, quase o dobro da taxa de fracasso de projetos de TI que não envolvem IA. De acordo com uma pesquisa de 2025 da S&P Global Market Intelligence, 42% das empresas abandonaram a maioria de suas iniciativas de IA, um aumento drástico em relação aos 17% do ano anterior. Em média, as organizações descartaram 46% de suas provas de conceito de IA antes mesmo de chegarem à produção.

A Gartner também prevê que pelo menos 30% dos projetos de IA generativa serão abandonados após a fase de prova de conceito devido à baixa qualidade dos dados, controles de risco inadequados, custos crescentes ou valor comercial incerto. A Pesquisa de Insights de CDO da Informatica de 2025 identifica claramente os maiores obstáculos ao sucesso da IA: qualidade e maturidade dos dados (43%), falta de maturidade técnica (também 43%) e escassez de pessoal qualificado (35%).

Esses números evidenciam um equívoco fundamental que prevalece em muitas organizações. O problema não é que os casos de uso de IA estejam falhando. O problema é que a migração se tornou a tarefa em si, em vez do meio para um fim. Consolidar todos os dados em um data warehouse central tornou-se um fim em si mesmo, enquanto o valor comercial original se perde em segundo plano. Enquanto isso, o investimento em dados prontos para IA está explodindo. A Gartner prevê que o mercado de dados para IA crescerá de US$ 134 milhões em 2024 para US$ 14,6 bilhões em 2029, representando uma taxa de crescimento anual composta de 155%. O dinheiro está fluindo, mas está indo na direção errada se o provisionamento de dados for abordado como um projeto monolítico e preparatório, em vez de um processo iterativo.

Pense em termos de resultado, em vez de planejar a partir da perspectiva da infraestrutura

A abordagem alternativa começa com uma pergunta fundamentalmente diferente. Em vez de perguntar como preparar os dados para a IA, deve-se perguntar de que contexto a IA precisa para gerar um resultado de negócio específico. Essa inversão de perspectiva altera toda a arquitetura do projeto.

A maioria dos casos de uso de IA requer contexto de três a cinco sistemas, e não um portfólio de dados totalmente migrado. Os requisitos de contexto são específicos. Uma IA para análise de contratos precisa de contratos, aditivos, partes envolvidas e obrigações. Ela não precisa de todo o data warehouse. Uma IA para atendimento ao cliente precisa de históricos de interações, dados de produtos e registros de gerenciamento de casos. Ela não precisa de todas as tabelas em todos os sistemas de origem.

O caminho de dados mínimo necessário é quase sempre mais restrito do que o escopo do projeto de migração. A migração é otimizada para todas as consultas futuras concebíveis. A IA precisa do contexto certo para casos de uso específicos no aqui e agora. Esses dois requisitos são fundamentalmente diferentes, e tratá-los como equivalentes é precisamente o mecanismo pelo qual os projetos de infraestrutura absorvem as iniciativas de IA.

Ao analisar o resultado da IA ​​de trás para frente, muitas vezes descobrimos que os dados necessários já estão acessíveis. Não precisam ser movidos. Precisam apenas ser conectados, organizados para o caso de uso e disponibilizados em tempo de execução. O gerenciamento eficaz de dados de IA começa com essa constatação: primeiro, defina o resultado; em seguida, encontre o caminho mais simples para o contexto que possibilita esse resultado.

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Acesso federado a dados como um modelo arquitetônico alternativo

A IA sem migração de dados não é um atalho. Trata-se de uma arquitetura diferente que reflete como a IA realmente funciona em ambientes de produção. Três princípios fundamentais caracterizam essa abordagem.

Primeiramente, o acesso federado conecta a IA aos sistemas de origem onde os dados residem, sem a necessidade de centralização prévia. Os dados do CRM permanecem no CRM. Os documentos permanecem no repositório de documentos. Os dados operacionais permanecem no ERP. A camada de IA pode acessar tudo isso sem precisar esperar pela sincronização. O acesso federado aos dados mantém os dados em sua localização original, utiliza técnicas de virtualização para fornecer uma visão unificada e permite insights em tempo real sob demanda. Diferentemente do armazenamento de dados tradicional, onde os dados são fisicamente movidos para um local central, o acesso federado elimina os riscos e custos associados à duplicação de dados e melhora a eficiência operacional.

Em segundo lugar, os modelos de contexto específicos para cada caso de uso definem o que cada aplicação de IA precisa especificamente. Em vez de construir um esquema universal que tente abranger tudo, o sistema define as entidades, os relacionamentos e os sinais específicos relevantes para cada caso de uso individual. Esse princípio está alinhado com o conceito de arquitetura de malha de dados, onde equipes orientadas a domínios gerenciam seus respectivos dados de forma independente e mantêm padrões de governança personalizados que refletem requisitos de negócios específicos.

Em terceiro lugar, a montagem em tempo de execução reúne o contexto no momento da decisão, em vez de antecipadamente por meio de pipelines em lote. Quando a IA precisa responder a uma pergunta, ela compila o contexto relevante de todas as fontes, onde quer que esse contexto esteja. Sem atraso de sincronização. Sem snapshots desatualizados. Dados atualizados, reunidos sob demanda. Esse princípio amadureceu tecnologicamente com a proliferação da Geração Aumentada por Recuperação (RAG). As arquiteturas RAG permitem que os sistemas de IA recuperem informações externas relevantes no momento da consulta e as incorporem ao contexto, em vez de dependerem exclusivamente de conhecimento pré-treinado. Até meados de 2026, mais de 66% das implementações de IA generativa em empresas utilizarão arquiteturas RAG.

A implementação prática dessa arquitetura é evidente em ambientes empresariais reais. A Biblioteca de Aprendizado de Máquina Federado da SAP, por exemplo, aproveita a arquitetura de federação de dados do SAP DataSphere para expor de forma inteligente dados SAP e não SAP para aprendizado de máquina, sem exigir replicação ou movimentação de dados. Empresas como a Downer, uma das maiores provedoras de serviços integrados da Austrália, implementaram uma plataforma federada de dados e IA que combina agilidade descentralizada com governança centralizada, permitindo que as unidades de negócios inovem de forma independente, enquanto compartilham dados corporativos de maneira integrada e segura.

Comparação entre virtualização de dados e processamento em lote

A escolha entre acesso federado por meio de virtualização de dados e consolidação tradicional baseada em ETL não é binária, mas sim uma questão de alinhamento com os requisitos da respectiva carga de trabalho. A virtualização de dados proporciona tempos de resposta mais rápidos ao consultar conjuntos de dados menores e distribuídos. No entanto, com o aumento do volume de dados e a complexidade das transformações necessárias, o ETL pode ser mais eficiente devido à sua capacidade de processar grandes conjuntos de dados utilizando regras de transformação predefinidas.

A principal desvantagem da virtualização de dados é que ela troca a consolidação física pela integração lógica. Você obtém dados mais recentes, pois as consultas acessam os sistemas de origem diretamente, e evita o custo e a complexidade de copiar todos os dados para um único data warehouse. Ao mesmo tempo, você se torna dependente da disponibilidade e do desempenho de cada sistema subjacente. Para consultas analíticas complexas na faixa de petabytes, data warehouses com agregações pré-computadas e armazenamento colunar superam as consultas federadas em redes por um fator de dez ou mais.

A solução inteligente é usar ambas as abordagens de forma complementar. O ETL lida com o processamento de dados estruturados e históricos para geração de relatórios e garante a consistência. A virtualização de dados permite o acesso ágil a dados em tempo real ou distribuídos para consultas urgentes. Ao integrar uma nova fonte de dados, a modificação dos fluxos de trabalho de ETL pode levar dias ou semanas. A virtualização de dados permite a integração imediata de fontes de dados temporárias ou experimentais. Essa abordagem híbrida otimiza desempenho, custo e flexibilidade igualmente.

O caminho mais curto para resultados mensuráveis ​​em IA

A lógica econômica por trás da abordagem orientada a resultados é convincente. A duração média de um projeto de IA segue um padrão conhecido: três meses de planejamento, seis meses de desenvolvimento, seis meses de testes e três meses de implantação, totalizando dezoito meses até o retorno do investimento (ROI). De acordo com a Gartner, em média, apenas 48% dos projetos de IA chegam à produção, e o caminho do protótipo de IA à produção leva oito meses. Apenas 35% dos projetos de IA chegam a estar prontos para produção.

Mas existe outra maneira. De acordo com um estudo da IDC, 92% das implementações de IA bem-sucedidas geram um retorno positivo sobre o investimento em até doze meses. 40% das empresas relatam um retorno positivo em até seis meses. A chave está em escolher o caso de uso inicial correto e evitar preparativos de infraestrutura excessivamente ambiciosos.

A estrutura para um rápido retorno sobre o investimento em IA baseia-se em quatro princípios. O primeiro caso de uso ideal caracteriza-se por alta frequência; a tarefa em questão é realizada diariamente ou semanalmente. Possui uma linha de base clara e o desempenho atual pode ser mensurado. Os dados já existem e o caso de uso tem dependências limitadas de outros sistemas. Se esses critérios forem atendidos, resultados mensuráveis ​​podem ser alcançados em poucas semanas.

O impacto de conquistas rápidas como essas vai muito além do retorno financeiro imediato. Uma empresa de telecomunicações implementou um chatbot com IA para as cinco dúvidas mais frequentes dos clientes sobre faturamento. Em 60 dias, a solução resolveu 35% das dúvidas sem intervenção humana, reduziu o tempo médio de resolução de 24 horas para 10 minutos e melhorou os índices de satisfação do cliente em 22%. Uma fabricante de médio porte implementou manutenção preditiva com IA em uma linha de produção crítica. O projeto piloto de 45 dias resultou em uma redução de 62% no tempo de inatividade não planejado, US$ 157.000 em perdas de produção evitadas e uma redução de 28% nos custos de manutenção. O assistente de IA da Klarna resolveu dois terços de todas as dúvidas dos clientes via chat no primeiro mês e reduziu o tempo médio de resolução de onze minutos para menos de dois minutos.

Por que a confiança das partes interessadas é a moeda mais difícil de obter

Essas vitórias rápidas têm uma função que vai além da mera redução de custos. Elas restauram a confiança das partes interessadas, que foi corroída ao longo de anos de projetos de infraestrutura sem resultados visíveis. Sucessos rápidos fornecem provas concretas e imediatas de que a IA gera valor para os negócios. Isso aumenta a confiança dos tomadores de decisão, reduz a resistência à adoção e abre caminho para investimentos maiores em IA.

Sucessos rápidos e bem-sucedidos criam ciclos de feedback positivos que aceleram a adoção da IA. O sucesso inicial gera entusiasmo e recursos para uma implementação mais ampla. A expansão da implementação cria valor adicional e aprendizado organizacional. Esse aprendizado possibilita aplicações mais sofisticadas e maiores benefícios. Os maiores benefícios justificam o aumento do investimento em recursos de IA.

Os dados da McKinsey reforçam esse mecanismo. As empresas de alto desempenho em IA — os 6% das empresas com contribuição mensurável da IA ​​no EBIT — têm três vezes mais probabilidade do que as demais de relatar que suas organizações pretendem usar IA para promover mudanças transformadoras. Essas empresas têm quase três vezes mais probabilidade do que as outras de redesenhar fundamentalmente os fluxos de trabalho, e esse redesenho intencional dos fluxos de trabalho demonstra uma das contribuições mais significativas para alcançar um impacto mensurável nos negócios. As empresas de alto desempenho implementam IA regularmente em mais funções de negócios do que seus pares e têm três vezes mais probabilidade de expandir o uso de agentes de IA.

Operação paralela em vez de dependência sequencial

O projeto de migração não precisa ser interrompido. Ele pode servir a propósitos que vão além da IA. Relatórios regulatórios, análises históricas ou painéis executivos no planejamento estratégico interno podem, de fato, exigir dados consolidados. O investimento na construção dessa base não será desperdiçado para esses fins.

Mas a IA não precisa esperar a migração ser concluída. As duas podem funcionar em paralelo. A migração continua em seu próprio cronograma para os fins a que se destina. A IA entrega resultados agora, com base nos dados existentes hoje.

A abordagem pragmática começa com a identificação de dois a três casos de uso de IA que possam gerar valor comercial mensurável. Em seguida, mapeia-se o contexto de dados específico necessário para cada caso de uso. Depois, verifica-se se esse contexto é diretamente acessível sem a necessidade de migração. Por fim, a IA é testada no caminho de dados viável mais restrito.

Essa abordagem está alinhada com as conclusões da analista da Gartner, Haritha Khandabattu, que descreve uma mudança gradual do foco central na IA generativa para os facilitadores fundamentais que sustentam a implementação sustentável da IA, incluindo dados prontos para IA e agentes de IA. Os investimentos estão migrando de uma estratégia que prioriza a infraestrutura para uma arquitetura que prioriza dados e recursos. As organizações que tratam a prontidão dos dados como uma reflexão tardia são as que têm maior probabilidade de permanecer entre os 94% que nunca avançam além da fase piloto.

A reorganização da lógica de investimento

Os dados de gastos da Gartner revelam uma mudança radical na lógica de investimento. Embora a infraestrutura de IA continue sendo, de longe, a maior categoria de gastos, com US$ 965 bilhões em 2025, sua taxa de crescimento é comparativamente moderada, de 29% ao ano. A aceleração está acontecendo em outros setores: os dados de IA crescem a uma taxa de 155% ao ano, a cibersegurança de IA a 74% e os modelos de IA a 68%. O dinheiro segue os gargalos, não as manchetes.

No mercado de dados para IA, os fatores de crescimento são ainda mais claros. A geração de dados sintéticos está crescendo a uma taxa anual de 178%, passando de US$ 41 milhões para US$ 6,8 bilhões até 2029. Os conjuntos de dados prontos para IA — ou seja, dados pré-selecionados e estruturados para fluxos de trabalho de IA — estão crescendo a uma taxa anual de 136%. As empresas estão dispostas a pagar por atalhos para a produção. Este é um sinal claro de que o mercado valoriza a rápida preparação dos dados em detrimento de uma migração lenta e complexa.

As organizações vencedoras, aquelas que realmente colhem os frutos dessa transformação, investem nas capacidades que permitem que os sistemas de IA funcionem em escala empresarial: prontidão de dados, governança, integração e segurança. Elas invertem as proporções típicas de gastos, dedicando de 50% a 70% do seu tempo e orçamento à prontidão de dados — ou seja, extração, normalização, metadados de governança, painéis de controle de qualidade e controles de retenção. No entanto, essa prontidão de dados não é entendida como um projeto de migração monolítico, mas sim como um processo iterativo, orientado a casos de uso.

Do perfeccionismo de dados ao pragmatismo da IA

A principal conclusão desta análise pode ser resumida em um princípio: o objetivo nunca foi uma infraestrutura perfeita. O objetivo era alcançar resultados com IA e, felizmente, isso não exige uma consolidação completa de dados. As equipes que reconhecem isso deixam de tratar a migração como um pré-requisito e passam a enxergar os resultados da IA ​​como a métrica que realmente importa.

Os dados falam por si. 88% das empresas utilizam IA, mas apenas um terço começou a escalá-la. 73% dos projetos de migração falham devido a problemas de implementação, e não à tecnologia em si. 42% das empresas terão abandonado a maior parte de suas iniciativas de IA até 2025. Ao mesmo tempo, os 6% melhores demonstram que o caminho para o sucesso reside em metas ambiciosas, fluxos de trabalho reformulados e rápida expansão, e não na conclusão de projetos de migração.

Isso representa um claro apelo à ação para CIOs e CTOs. A questão não é mais como consolidar todos os dados antes da implementação da IA. A questão é qual contexto de dados específico é necessário para o próximo caso de uso de IA e como esse contexto pode ser fornecido da maneira mais rápida e econômica possível. Acesso federado, modelos de contexto específicos para cada caso de uso e montagem em tempo de execução são as ferramentas arquitetônicas que viabilizam essa abordagem. Elas substituem o paradigma da preparação completa pelo paradigma da criação iterativa de valor.

As empresas que enxergam a IA não como uma beneficiária secundária de projetos de infraestrutura, mas como uma força motriz na determinação das necessidades de dados, serão as que progredirão mais rapidamente da fase piloto para a fase de escalonamento. O projeto de migração pode continuar, mas a IA não precisa esperar.

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