A corrida da IA é vencida (ou perdida) na camada de dados

Sua estratégia de IA é tão forte quanto sua base de dados. Então, por que os dados essenciais para sua estratégia de IA ainda residem em silos funcionais — finanças, RH, vendas, cadeia de suprimentos, jurídico — cada um com seus próprios padrões, taxonomias e ferramentas? E por que sua capacidade de disponibilizar dados de alto valor continuamente para pessoas e sistemas de IA, de forma confiável e controlada, é tão baixa?

Essas questões permeiam o "Chief Data Officer Study 2025", do IBM Institute for Business Value. Dos 1,7 mil Diretores de Dados (CDOs) ouvidos — de 19 setores e 27 regiões — só 26% estão confiantes de que suas capacidades de dados podem suportar novos fluxos de receita habilitados por IA. Outro número igualmente preocupante: apenas 29% dizem ter métricas claras para medir o valor gerado por iniciativas de dados e IA. O diagnóstico é: as empresas querem IA, mas não têm dados prontos para IA. E, sobretudo, não sabem medir valor.

O que isso significa, na prática? Que a governança de dados precisa ser, de fato, a prioridade em 2026 — e não somente parte do discurso — como mostra o "2025 CDO Survey", da Deloitte. No relatório, 51% dos CDOs afirmam que governança é prioridade máxima, e 73% estão investindo em tecnologias de gestão e governança. Mas a mesma pesquisa mostra os obstáculos: 47% dizem que prioridades concorrentes impedem extrair valor dos dados, 48% citam limitações de orçamento e recursos como gargalo na adoção de IA, e 35% apontam que o déficit de competências freia a implementação da estratégia de dados.