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Não é possível alimentar a IA com tubulações desatualizadas. Sem a infraestrutura de dados correta, até mesmo a IA mais inteligente é apenas uma suposição.
Você conhece o velho ditado que diz que você pode levar um cavalo à água, mas não pode fazê-lo beber?
O mesmo tipo de lógica pode ser aplicado à adoção da IA pelas empresas modernas: Você pode implantar sistemas de IA, mas não pode forçá-los a usar os dados de que precisam para operar com eficiência.
Na verdade, sem uma infraestrutura de dados moderna, não é possível alimentar muito bem os sistemas de IA com dados relevantes. Por isso, os desafios relacionados à modernização da infraestrutura de dados estão entre as principais barreiras para a adoção bem-sucedida da IA por empresas de diversos setores, de acordo com nossa pesquisa recente sobre infraestrutura de dados e adoção de IA.
Vamos nos aprofundar no que a pesquisa revela sobre a função dos dados nas implementações de IA, juntamente com orientações sobre como as empresas podem resolver os obstáculos relacionados à infraestrutura de dados como parte de suas estratégias de IA.
O vínculo inextricável entre IA, dados e infraestrutura de dados
Os dados são importantes para as empresas há muito tempo. Mas na era da IA, eles se tornaram absolutamente essenciais.
O motivo é simples: Sem dados, as ferramentas e os serviços de IA podem fazer muito pouco. A IA não consegue identificar tendências e padrões relevantes, resumir informações ou gerar conteúdo novo sem ser capaz de analisar grandes quantidades de informações.
Para deixar claro, não estamos falando aqui principalmente dos dados genéricos usados para criar modelos de IA, que geralmente são pré-treinados em grandes quantidades de informações disponíveis publicamente. No contexto da adoção da IA empresarial, o tipo mais importante de dados são as informações específicas de cada empresa. A capacidade de alimentar esse tipo de dados nas soluções de IA é o que torna essas ferramentas capazes de fornecer insights de negócios exclusivos, acelerar os processos de negócios e assim por diante. Sem acesso a dados comerciais proprietários, as ferramentas de IA só podem responder a perguntas genéricas e não atender aos desafios exclusivos enfrentados por uma determinada organização.
Para garantir que as empresas possam conectar os dados proprietários aos sistemas de IA, a infraestrutura de dados entra em cena. A infraestrutura de dados consiste nas ferramentas e na tecnologia que uma organização usa para armazenar, processar e gerenciar seus dados. A manutenção de uma infraestrutura de dados eficiente e dimensionável - capaz de acomodar todos os tipos de dados, inclusive fontes de dados estruturados e não estruturados - é absolutamente crucial para garantir que as ferramentas e os aplicativos de IA possam se conectar aos dados de que precisam para operar.
Como a infraestrutura de dados desatualizada dificulta a adoção da IA
Infelizmente, as infraestruturas de dados que muitas empresas criaram na última década ou duas foram projetadas para a era pré-AI e não são suficientes quando se trata de alimentar ferramentas e serviços de IA.
As plataformas de dados convencionais costumam ser mais lentas no desenvolvimento e carecem de recursos robustos de qualidade e governança de dados incorporados. Além disso, as soluções tradicionais geralmente são projetadas apenas para suportar dados estruturados, o que torna difícil alimentar outros tipos de informações, como documentos e imagens, nos sistemas de IA. E elas podem envolver várias partes distintas, impedindo os esforços para mover os dados de forma rápida e econômica entre os vários locais onde estão armazenados e para as ferramentas de IA que precisam deles.
O Relatório de prontidão de IA do Indicium 2025 refletem a inadequação das plataformas de dados tradicionais para a era da IA. Quando questionados sobre o quanto estão preparados para usar dados em conjunto com aplicativos e sistemas de IA, quase metade dos entrevistados relatou níveis de confiança moderados a baixos.
Além disso, a pesquisa constatou que a preparação de dados para uso com ferramentas e aplicativos de IA é o principal motivo pelo qual as empresas estão buscando projetos de modernização de dados - destacando a prioridade que as organizações dão à capacidade de transformar dados usando uma metodologia que ofereça escalabilidade e feche a lacuna entre a empresa e sua tecnologia. Outros objetivos, como a redução dos custos de armazenamento, a melhoria da segurança dos dados e a aceleração dos processos, foram muito menos prováveis do que a IA como a força motriz por trás da modernização de dados atualmente.
Acelerando a infraestrutura de dados com a IA
O que, especificamente, as empresas estão realmente fazendo para enfrentar os desafios da infraestrutura de dados? A pesquisa fornece alguns insights claros.
As estratégias mais comuns incluíram a migração de plataformas de dados locais para plataformas de dados baseadas na nuvem, uma etapa adotada por 80,9% das empresas que buscaram projetos de modernização de dados. A implantação de data warehouses modernos, como Snowflake, Databricks, Redshift e BigQuery, também é uma tática de modernização de dados bastante difundida, adotada por 53,9% dos participantes da pesquisa.
É importante observar, no entanto, que a simples implantação de plataformas de dados modernas é apenas uma etapa da modernização dos dados. Igualmente importante é estabelecer uma metodologia firme de gerenciamento de dados e acompanhar a cultura organizacional que define como atender às necessidades de governança, qualidade e escalabilidade dos dados com a ajuda de ferramentas modernas. A simples mudança para soluções mais novas não moderniza automaticamente os processos de gerenciamento de dados.
Notavelmente, a implementação de plataformas de dados que visam especificamente o gerenciamento de dados centrado em IA, como Vertex e SageMaker, foi uma prática menos comum, com apenas 29,1% das empresas relatando o uso de soluções como essa. Isso provavelmente se deve ao fato de que, em vez de investir apenas em plataformas de IA, as empresas estão optando por estratégias holísticas de modernização de dados que podem ajudar não apenas na integração de dados em aplicativos e ferramentas alimentados por IA, mas também no aprimoramento da governança, da segurança e da escalabilidade dos dados em geral, não apenas no contexto da IA.
Para a grande maioria das empresas, investimentos como esses valeram a pena. Quando perguntados se os projetos de modernização de dados os deixaram em uma posição melhor para usar dados com ferramentas e aplicativos de IA, 95,1% das organizações disseram que sim.
Modernização de dados como a chave para o sucesso da IA
A principal conclusão é clara: criar uma infraestrutura de dados melhor é uma etapa essencial para aproveitar ao máximo a tecnologia de IA. Uma empresa pode implementar todas as ferramentas e serviços de IA que desejar. Mas sem uma plataforma de dados moderna e uma metodologia de gerenciamento capaz de garantir a governança, a qualidade e a velocidade, é improvável que ela obtenha muito valor.
A boa notícia é que, para as organizações cujas infraestruturas de dados estão desatualizadas, estar em dia com a era da IA está longe de ser impossível. Basta fazer investimentos em plataformas de dados modernas, metodologias e culturas de gerenciamento que centralizem e dimensionem a maneira como as empresas trabalham com as informações.
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