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Hoje em dia, praticamente toda empresa usa inteligência artificial. Na maioria dos casos, isso acontece por meio de tecnologias prontas, como o Copilot, que oferecem as mesmas capacidades para todos os clientes.
Isso levanta uma pergunta importante: como uma empresa pode, de fato, se diferenciar na era da IA? Em vez de apenas adotar IA para acompanhar a concorrência, como as organizações podem usar essa ferramenta para conquistar uma verdadeira vantagem?
A resposta é simples, mas muitas vezes ignorada: dados proprietários. Embora grande parte da discussão sobre transformação com IA se concentre em temas chamativos, como qual fornecedor tem os melhores modelos ou como lidar com requisitos de conformidade em constante mudança, o que mais importa para o sucesso com IA é a capacidade de aproveitar ao máximo os dados exclusivos da própria empresa.
Veja por quê, e como tirar o melhor proveito dos dados proprietários dentro de uma estratégia moderna de IA.
O papel dos dados proprietários no sucesso da IA
Para entender por que os dados proprietários são o principal fator de diferenciação na transformação com IA, é preciso compreender primeiro como funcionam as tecnologias mais avançadas de IA generativa e agêntica.
Tudo gira em torno dos grandes modelos de linguagem, conhecidos como LLMs. Como criar e treinar esses modelos é extremamente complexo e caro, a maioria das empresas não desenvolve seus próprios LLMs. Em vez disso, elas contratam serviços de IA de fornecedores como OpenAI, Microsoft ou Anthropic, que oferecem acesso a modelos pré-treinados e prontos para uso.
O problema desses LLMs genéricos é que eles são treinados com dados genéricos. Funcionam muito bem com informações públicas. Mas, quando se trata de entender as necessidades, prioridades e operações específicas de uma empresa, eles ficam limitados, justamente por não terem sido treinados com dados internos.
É aqui que entram os dados proprietários. Com técnicas como o ajuste fino de modelos e a geração aumentada por recuperação de informações (RAG), é possível fornecer a um LLM pré-treinado dados adicionais, incluindo dados exclusivos de uma organização. Isso permite que o modelo gere conteúdos ou oriente decisões baseadas em agentes de uma forma que seria impossível sem visibilidade sobre o funcionamento interno do negócio.
Na prática, o Relatório de Maturidade em IA de 2025 da Indicium mostrou que 46% dos respondentes do setor de serviços financeiros afirmaram não estar prontos para usar IA devido à baixa qualidade dos dados ou à falta de governança. Os dados proprietários só se tornam um diferencial quando são precisos, bem governados e preparados para uso em IA.
É isso que diferencia empresas que usam IA para tarefas básicas e genéricas, como responder perguntas de clientes com base em informações públicas, daquelas que aplicam IA a necessidades complexas e sob medida, como resolver um problema específico de um cliente a partir de documentação interna de produtos.
Liberando o acesso aos dados proprietários para IA
Conectar grandes plataformas de IA a fontes de dados proprietários é relativamente simples. Por exemplo, empresas que usam o Microsoft Copilot conseguem configurar fontes de dados privadas com poucos cliques.
No entanto, se os dados proprietários disponibilizados para um modelo de IA não forem bem gerenciados e governados, é pouco provável que sustentem casos de uso mais avançados. Para serem eficazes, esses dados precisam atender a alguns critérios essenciais:
- Alta qualidade: os dados devem estar livres de erros, redundâncias e outros problemas que dificultem a interpretação correta pelo modelo.
- Disponibilidade: os dados precisam estar acessíveis de forma contínua, para que os serviços de IA possam consultá-los sempre que necessário.
- Segurança: é fundamental saber quais informações sensíveis os dados contêm e garantir que seja apropriado expô-las a serviços de IA de terceiros.
É justamente a falta desses requisitos que costuma comprometer os esforços das organizações. Com frequência, empresas simplesmente apontam suas plataformas de IA para sites do SharePoint, bases de documentação ou outros repositórios, sem estabelecer processos eficazes de gestão e governança. O resultado é que essas fontes personalizadas agregam pouco valor.
Os dados da pesquisa da Indicium reforçam esse ponto: 52% das empresas de serviços financeiros relataram ter infraestruturas obsoletas antes de iniciativas de modernização, evidenciando como muitas organizações correm para adotar IA sem antes resolver os problemas fundamentais.
Construindo plataformas de dados preparadas para IA
Para evitar esse cenário, as empresas precisam investir em plataformas de dados preparadas para IA. Em outras palavras, devem implementar ferramentas, processos e arquiteturas capazes de gerenciar seus dados de forma eficaz.
Uma plataforma de dados pronta para IA deve ser capaz de reunir todos os dados proprietários da organização e oferecer:
- Processamento de dados estruturados e não estruturados: independentemente do formato, como tabelas em bancos de dados, documentos em arquivos ou outros tipos, a plataforma deve conseguir gerenciar esses dados.
- Governança de dados: a plataforma precisa garantir controles adequados de qualidade, segurança e privacidade sobre os dados expostos a serviços de IA.
- Observabilidade: a organização deve conseguir entender como seus dados proprietários estão sendo usados, inclusive por serviços de IA de terceiros.
- Gestão de mudanças: à medida que dados e modelos de IA evoluem, a plataforma também deve evoluir, mantendo os serviços de IA sempre alinhados às informações mais recentes da empresa.
Essas capacidades são essenciais para que os dados proprietários realmente melhorem o desempenho das soluções de IA. Ao construir uma plataforma de dados que libere o valor dessas informações, a empresa abre espaço para uma série de novos casos de uso baseados em IA, deixando de ser apenas mais uma usuária da tecnologia e passando a se destacar de verdade na corrida pela adoção de IA.
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