Entenda porque a IA é muito mais do que um modelo de aprendizado de máquina
Redação
O sucesso em inteligência artificial (IA) depende da integração entre estratégia de negócio, dados de qualidade e evolução das equipes. Com a onda de adoção de IA nas empresas brasileiras, cresce também o número de projetos que prometem muito e entregam pouco. A regra dos 80/20 persiste desde os anos 90 do business intelligence: a maior parte do esforço está na preparação dos dados, não na modelagem. E ignorar isso é a principal causa de fracasso. Enquanto o mercado ainda debate qual modelo ou ferramenta adotar, verdadeiro gargalo das empresas está na qualidade dos dados, na governança e na incapacidade de conectar tecnologia a objetivos de negócio reais.
Diego Nogare –
A implementação de projetos robustos de inteligência artificial (iA) exige uma visão mais ampla do que a simples escolha de um modelo de aprendizado de máquina. A IA depende de uma estratégia estruturada que integra três pilares principais: objetivos de negócio bem definidos, dados de qualidade e evolução contínua das equipes.
Ainda é comum que gestores iniciem essa jornada acreditando que a adoção do algoritmo mais moderno seja suficiente para garantir o sucesso de um projeto. No entanto, a prática de mercado demonstra o contrário.
Os dados constituem a base indispensável de qualquer sistema de IA. Sem informações confiáveis e bem estruturadas, até os modelos mais sofisticados tendem a gerar resultados irrelevantes ou enviesados.
No melhor dos cenários, isso resulta em perdas financeiras decorrentes de iniciativas que não entregam valor. Por isso, o ponto de partida deve ser sempre a definição clara de um problema de negócio específico.
A partir dessa etapa, cabe à equipe técnica avaliar se os dados disponíveis possuem volume, qualidade e relevância suficientes para sustentar a solução ...
Artigo atualizado em 26/05/2026 02:35.
