Desafios de dados persistem enquanto empresas aceleram a adoção de IA
Os desafios de dados continuam sendo um dos maiores obstáculos para quem quer escalar inteligência artificial de verdade nas empresas. E esse não é um problema que está diminuindo com o tempo — pelo contrário, ele está ficando mais evidente à medida que mais organizações tentam colocar IA para funcionar em escala.
Um novo relatório conjunto da Snowflake e da Omdia jogou uma luz bem interessante sobre esse cenário: 79% das organizações enfrentam múltiplos desafios técnicos e relacionados a dados no momento em que tentam avançar com IA. E o dado que mais chama atenção não é esse. É o fato de que, mesmo diante de tantos obstáculos, mais de 90% dessas mesmas empresas já estão usando dados para treinar modelos de IA.
Ou seja, a corrida pela adoção de IA está acontecendo agora, com ou sem infraestrutura de dados no ponto certo. Isso levanta uma questão que vale muito a pena entender melhor: usar dados é a mesma coisa que ter dados confiáveis o suficiente para que a IA raciocine bem? A resposta curta é não. E é exatamente aí que mora o problema que a maioria das empresas ainda não resolveu.
O que está travando as empresas de verdade
Quando o relatório da Snowflake e da Omdia aponta que quase 8 em cada 10 organizações enfrentam múltiplos desafios técnicos e de dados ao tentar escalar IA, isso não é surpresa para quem está dentro do setor. O que surpreende é a velocidade com que as empresas seguem em frente mesmo assim. A pressão competitiva para adotar IA é tão grande que muitas organizações estão construindo soluções em cima de uma base de dados que ainda não está pronta para suportar esse nível de complexidade. É como tentar construir um prédio de 30 andares em cima de um terreno que ainda não foi preparado adequadamente.
Os três problemas mais citados pelas empresas participantes do estudo são bem conhecidos por times de dados e engenharia:
- Quebrar os silos de dados de IA — citado por 65% dos respondentes como algo desafiador
- Medir e monitorar a qualidade dos dados de IA — apontado por 62% como desafiador ou muito desafiador
- Preparar os dados para que estejam prontos para IA — também citado por 62% dos participantes
Esses problemas não são novos. Eles existem há anos. Mas quando você coloca uma camada de IA em cima deles, os erros se amplificam de um jeito que pode comprometer toda a estratégia. Um modelo treinado com dados ruins não entrega resultados ruins de forma óbvia — ele entrega resultados ruins de forma convincente, e isso é muito mais perigoso.
Outro ponto que o relatório destaca é a velocidade com que as equipes precisam se mover. As lideranças de negócio estão exigindo resultados com IA em prazos cada vez menores, enquanto as equipes técnicas sabem que resolver silos de dados, melhorar pipelines e garantir rastreabilidade leva tempo. Essa tensão entre velocidade e qualidade é real, e ela está no centro da maioria dos projetos de IA que travam ou entregam menos do que prometem.
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Baris Gultekin, Vice-Presidente de IA da Snowflake, resumiu bem essa aparente contradição: as empresas não estão esperando até que tudo esteja perfeitamente limpo e pronto, porque simplesmente não podem se dar a esse luxo. Mas usar dados não é a mesma coisa que ter contexto utilizável. O modelo faz o trabalho dele, mas está raciocinando sobre um retrato incompleto ou inconsistente do negócio.
Silos de dados: o inimigo silencioso da IA
Os silos de dados aparecem repetidamente como um dos maiores vilões da adoção de IA nas empresas. E faz todo sentido. Quando os dados ficam presos em sistemas isolados — sejam eles CRMs, ERPs, plataformas de marketing ou bancos de dados legados — a IA simplesmente não consegue enxergar o quadro completo. Ela raciocina com base em fragmentos, e fragmentos levam a conclusões incompletas. Para modelos de linguagem e sistemas de IA generativa, isso é especialmente crítico, porque eles dependem de contexto amplo para gerar respostas úteis e precisas.
O problema dos silos não é puramente técnico — ele também é organizacional. Diferentes times constroem e mantêm seus próprios repositórios de dados com lógicas distintas, formatos variados e sem padronização entre eles. Quando chega a hora de consolidar tudo isso para alimentar um modelo de IA, o trabalho de limpeza, transformação e integração pode ser monumental. E muitas vezes esse trabalho é subestimado no planejamento inicial do projeto, o que gera atrasos, frustrações e, eventualmente, resultados de IA que ficam muito abaixo das expectativas criadas.
Resolver silos de dados exige mais do que tecnologia. Exige uma mudança cultural dentro das organizações, com times diferentes dispostos a compartilhar dados, padronizar processos e aceitar que a propriedade dos dados não é exclusiva de um único departamento. Plataformas como a própria Snowflake foram criadas com esse objetivo em mente — centralizar o acesso aos dados sem necessariamente mover tudo para um único lugar, mas criando uma camada de acesso unificado que permite que a IA trabalhe com informações de múltiplas fontes de forma coerente e segura.
Qualidade de dados: a base que a IA precisa para funcionar
Existe uma frase que circula muito entre profissionais de dados: garbage in, garbage out. Ela resume bem o que acontece quando a qualidade de dados é ignorada em um projeto de IA. Se os dados de entrada são imprecisos, desatualizados, duplicados ou inconsistentes, o modelo vai aprender padrões errados e reproduzi-los em escala. O resultado é uma IA que parece funcionar, que responde com confiança, mas que está sistematicamente errada em aspectos que podem ter impacto real nos negócios.
O relatório reforça que 40% dos respondentes apontaram a qualidade de dados como uma preocupação principal, e 62% disseram que medir e monitorar essa qualidade é algo desafiador ou muito desafiador. São números que mostram que a maioria das organizações sabe que tem um problema, mas ainda não encontrou uma forma eficiente de resolvê-lo no ritmo que a adoção de IA exige.
Dados de alta qualidade exigem processos contínuos de monitoramento, validação, limpeza e enriquecimento. Exigem pipelines bem construídos, catalogação adequada e metadados bem documentados. Tudo isso custa tempo e recursos, e em muitas organizações esses investimentos foram adiados por anos porque os sistemas legados funcionavam bem o suficiente para as necessidades de relatório e análise tradicionais. Agora, com a IA exigindo um nível muito mais alto de confiabilidade nos dados, essas dívidas técnicas estão chegando com juros.
A boa notícia é que o mercado está respondendo com ferramentas cada vez mais sofisticadas para observabilidade de dados, detecção automática de anomalias e governança em tempo real. Plataformas modernas de dados já oferecem recursos nativos para rastrear a linhagem dos dados, identificar problemas de qualidade antes que eles cheguem ao modelo e garantir que as equipes tenham visibilidade sobre o que está sendo usado para treinar e alimentar a IA. Mas adotar essas ferramentas também requer maturidade organizacional, e é aí que muitas empresas ainda estão engatinhando. 🐢
Os números mostram que o problema está piorando
Um detalhe importante do relatório que não pode ser ignorado é que esses percentuais de dificuldade aumentaram em relação ao ano anterior. Ou seja, os problemas conhecidos estão persistindo e, em alguns casos, ficando piores. Isso indica que o ritmo de adoção de IA está crescendo mais rápido do que a capacidade das empresas de resolver seus problemas estruturais de dados.
Quando se fala sobre o quanto os dados realmente estão prontos para IA, os números são reveladores. Apenas 32% dos respondentes consideram seus dados estruturados como prontos para IA. Para dados não estruturados, esse número cai para 20%, com apenas 7% afirmando que pelo menos metade dos seus dados não estruturados estavam prontos. E esse número caiu em relação ao ano anterior, o que mostra uma tendência preocupante.
Dados não estruturados — como documentos, e-mails, áudios, vídeos e textos livres — representam a maior parte dos dados gerados pelas empresas hoje. Se a grande maioria desses dados não está pronta para alimentar modelos de IA, existe um gargalo enorme entre o que as empresas querem fazer com IA e o que elas realmente conseguem entregar de forma confiável.
Sistemas legados e interoperabilidade também pesam
Além dos problemas de qualidade e silos, o relatório identifica outras barreiras significativas. Problemas de interoperabilidade foram citados por 42% dos respondentes, o que faz sentido quando se considera que muitas organizações operam com dezenas de ferramentas e plataformas diferentes que não conversam bem entre si. A capacidade de fornecer dados em tempo real também foi apontada como um desafio por 42% dos participantes.
Um dado particularmente impactante diz respeito aos sistemas legados: 55% dos respondentes disseram que seus sistemas legados são incompatíveis com os requisitos modernos de IA, em comparação com 38% em outras indústrias. Isso mostra que certos setores estão significativamente mais atrasados na modernização da sua infraestrutura de dados, o que cria uma desvantagem competitiva real quando se trata de aproveitar o potencial da inteligência artificial.
Mesmo assim, as empresas estão usando dados para treinar IA
Apesar de toda essa falta de prontidão e da abundância de desafios, os números de adoção são impressionantes. 92% dos respondentes disseram que estão usando seus dados para treinar ou aumentar LLMs (modelos de linguagem de grande escala). Desses, 95% estão utilizando dados estruturados ou semi-estruturados, e 91% estão usando dados não estruturados.
Esses números mostram que a adoção de IA não está esperando a infraestrutura de dados ficar perfeita. As empresas estão avançando porque o custo de esperar parece maior do que o custo de seguir em frente com dados imperfeitos. E até certo ponto, isso faz sentido — projetos de IA podem revelar problemas de dados que jamais seriam descobertos em análises estáticas, e o aprendizado prático tem um valor enorme.
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Mas existe um risco real nessa abordagem. Como Gultekin explicou, o sucesso inicial está acontecendo, mas escalar é difícil porque a camada de contexto ainda não está completamente construída. As empresas que vão se destacar não serão as que correm atrás de modelos melhores, mas as que conseguem colocar seus dados em um lugar onde a IA pode raciocinar de forma confiável. Essa é uma distinção crucial que separa projetos de IA que geram valor sustentável daqueles que ficam presos em provas de conceito promissoras mas que nunca chegam à produção em escala.
Estar pronto para IA vai além de ter dados disponíveis
Uma das conclusões mais importantes que se pode tirar desse relatório é que estar pronto para IA não significa simplesmente ter dados armazenados em algum lugar acessível. Significa ter dados que são confiáveis, rastreáveis, bem documentados, governados e integrados de forma que a IA possa utilizá-los com contexto suficiente para gerar valor real. Esse é um padrão significativamente mais alto do que a maioria das organizações consegue atingir hoje, e reconhecer isso é o primeiro passo para avançar de forma mais sólida.
O fato de que mais de 90% das empresas já estão usando dados para treinar modelos de IA, mesmo sem resolver seus problemas estruturais de dados, mostra que a pressão por resultados está superando a cautela técnica. Isso não é necessariamente um erro, já que aprender na prática tem valor e projetos de IA podem revelar lacunas que não apareceriam de outra forma. Mas é um risco calculado que precisa ser gerenciado com consciência. Empresas que avançam sem uma estratégia clara para evolução da qualidade e governança dos dados tendem a chegar em um ponto onde os problemas acumulados tornam difícil escalar ou confiar nos resultados gerados pela IA.
O caminho mais inteligente parece ser um equilíbrio entre avançar com os projetos de IA e, ao mesmo tempo, investir de forma paralela e contínua na maturidade dos dados. Não precisa ser perfeito antes de começar, mas precisa melhorar enquanto avança. Organizações que conseguem manter esse equilíbrio são as que, no médio prazo, conseguem colher os benefícios reais da adoção de IA sem serem surpreendidas por falhas estruturais que comprometem a confiança nos sistemas que construíram. 🚀
O que esperar daqui para frente
O relatório da Snowflake e da Omdia serve como um lembrete importante: os desafios de dados não desaparecem só porque a IA chegou. Eles ficam mais visíveis, mais urgentes e mais custosos de ignorar. As empresas que entenderem isso mais cedo vão sair na frente não apenas na velocidade da adoção, mas na qualidade e na sustentabilidade dos resultados que conseguem gerar com inteligência artificial.
O cenário atual mostra uma indústria que está aprendendo na prática, cometendo erros previsíveis e, aos poucos, entendendo que a verdadeira vantagem competitiva em IA não está no modelo mais avançado ou na ferramenta mais cara. Está na capacidade de construir e manter uma base de dados sólida, governada e continuamente aprimorada. As organizações que fixarem essa camada de contexto, como Gultekin descreveu, serão as que vão transformar potencial em resultados reais e escaláveis. E essa corrida, ao que tudo indica, ainda está apenas no começo. 💡
