A inteligência artificial (IA) tomou o centro das atenções na transformação digital das empresas, mas um novo estudo aponta uma lacuna significativa entre as expectativas e a realidade da adoção dessa tecnologia. Um relatório recente da Harvard Business Review Analytic Services, em parceria com a Cloudera, revela que a maioria das organizações ainda carece de uma infraestrutura de dados madura o suficiente para implementar projetos de IA em grande escala.
Intitulado “Taming the Complexity of AI Data Readiness”, o estudo se baseou em uma pesquisa com 231 profissionais envolvidos nas decisões sobre dados e inteligência artificial em suas empresas. Os resultados mostram um problema estrutural no ecossistema tecnológico das empresas: embora a adoção da IA esteja avançando rapidamente, a infraestrutura de dados necessária para sustentá-la ainda é insuficiente.
Os dados do relatório revelam que apenas 7% das empresas afirmam que seus dados estão completamente prontos para a implementação de IA. Outros 15% consideram que estão quase prontos, enquanto 51% indicam que estão parcialmente preparados e 27% reconhecem que seus dados não estão prontos ou apenas estão começando a se preparar.
Esse cenário é comum em muitas organizações, onde a experimentação com IA se intensifica, mas a qualidade, governança e disponibilidade dos dados não acompanham essa evolução. O problema não reside na falta de dados, visto que empresas modernas geram grandes volumes de informações. O verdadeiro desafio é transformar esses dados dispersos em ativos utilizáveis para algoritmos de inteligência artificial.
Um dos principais obstáculos identificados pelo estudo é a fragmentação dos dados dentro das organizações. Mais da metade dos entrevistados (56%) apontam os silos de dados e as dificuldades de integração de diferentes fontes como os principais empecilhos para a preparação dos dados para IA. Além disso, 44% indicam a falta de uma estratégia clara de dados como um problema relevante, enquanto 41% mencionam questões de qualidade ou viés nos dados.
Com apenas 23% das organizações possuindo uma estratégia de dados definida para a adoção de IA e 53% desenvolvendo uma, a governança de dados emergiu como uma prioridade estratégica. Aspectos como proteção de dados sensíveis, qualidade dos dados e controle do ciclo de vida dos mesmos são cada vez mais reconhecidos como essenciais para garantir a confiabilidade e a conformidade dos sistemas de IA.
Em termos de infraestrutura, a pesquisa revelou que 51% das empresas utilizam a nuvem como o principal ambiente para o armazenamento de dados, 28% combinam ambientes híbridos, e apenas 11% operam exclusivamente em sistemas locais. O interesse por arquiteturas onde os algoritmos são executados próximos aos dados também está crescendo, visando reduzir latências e melhorar a segurança.
Por fim, o estudo destaca a crescente busca por inteligência artificial agêntica, que pode automatizar tarefas complexas de gestão de dados, como limpeza e detecção de inconsistências. Isso pode reduzir significativamente o trabalho manual associado à preparação de dados, um dos maiores custos em projetos de IA, e transformar a gestão de dados em um ativo estratégico essencial para a competitividade empresarial.
O relatório conclui que o sucesso das iniciativas de inteligência artificial dependerá da capacidade das organizações em construir ecossistemas de dados confiáveis, acessíveis e bem governados, marcando uma mudança na percepção sobre a gestão de dados ao longo dos anos.
