O relatório “State of AI in 2024” apontou que 72% das empresas já adotam pelo menos uma solução de Inteligência Artificial (IA) em seus processos. O número impressiona, mas também deve ser um alerta: em meio à euforia da adoção dessas ferramentas, muitas organizações avançam sem ter clareza sobre o que, de fato, estão implementando — e, principalmente, se estão preparadas para isso. Para se ter uma ideia, a pesquisa “Unlocking Enterprise AI: Opportunities and Strategies” revelou que apenas 22% das empresas acreditam que sua infraestrutura de TI está preparada para suportar essas aplicações.
Nesse cenário, muitas empresas, ao sentir a pressão de se posicionar frente à nova era digital, têm buscado automações com IA simplificadas, criadas com poucos cliques via códigos abertos localizados na internet. No entanto, embora essa frente tenha dado autonomia para as áreas de negócio acelerarem sua produtividade, é imprescindível não cometer o erro de ignorar uma infraestrutura sólida, capaz de conferir governança e segurança para os dados imputados nas soluções.
O middle market e a inovação
Esse movimento de mercado ocorre especialmente com um grupo que movimenta boa parte da economia: as empresas de médio porte, que estão entre as gigantes e as startups. Com times enxutos e especializados, essas organizações já superaram o estágio inicial de maturidade, mas ainda enfrentam limitações estruturais, que podem impactar a operação.
Isso porquê, é comum encontrar equipes de TI focadas em demandas operacionais, como manutenção de sistemas legados, suporte técnico e resolução de problemas. A inovação, embora desejada, acaba sendo constantemente adiada. Surge, então, o desafio: como adotar IA, se falta prioridade e estrutura para viabilizar esse movimento?
O resultado é a implementação precipitada de soluções tecnológicas sobre bases frágeis. Este erro estratégico é comum e, infelizmente, não desperdiça apenas recursos, mas também pode minar a confiança em projetos futuros.
O impacto da governança de dados
Entre os principais obstáculos à adoção eficaz de IA está o acúmulo de tecnologias desintegradas e dados sem padrão. Nesse contexto, a governança de dados deixa de ser uma boa prática para se tornar um pré-requisito inegociável.
Padronizar nomenclaturas, assegurar a integridade das informações, definir critérios claros de acesso e garantir a qualidade dos dados são etapas fundamentais. Essa base torna-se necessária para que modelos e soluções tecnológicas entreguem resultados confiáveis. Sem esse alicerce, a inovação se torna instável, sujeita a erros, retrabalho e decisões equivocadas.
TI como área estratégica
Para transformar a IA em diferencial competitivo, chegou o momento de a área de TI deixar de ser apenas suporte técnico para se posicionar como líder na implementação de soluções, no teste de ferramentas e na definição das diretrizes, construindo um processo maduro de avanço do uso de tecnologia nas empresas.
Para que isso seja possível, consultorias especializadas e parceiros tecnológicos desempenham papel essencial no diagnóstico de sistemas, na estruturação de dados e na construção de infraestruturas adequadas à realidade de cada empresa.
Um olhar externo, experiente e imparcial, ajuda a enxergar o que está invisível para quem está imerso no dia a dia da operação. É esse apoio que acelera, com segurança, o caminho rumo à adoção consciente da Inteligência Artificial.
Mais do que escolher a ferramenta da vez, é preciso estruturar o terreno em que essa inovação irá se desenvolver. Para as empresas que desejam adotar IA de forma estratégica e duradoura, driblando os desafios de maneira consciente, o verdadeiro questionamento não é “qual tecnologia usar”, mas sim “como começar do jeito certo”. Um olhar para dentro, crítico e estruturado, é o que define quem, de fato, está pronto para evoluir digitalmente.
*Eronider Junior é Chief Revenue Officer da SoftwareOne no Brasil, provedora global de soluções de ponta-a-ponta para softwares e tecnologia de nuvem.
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