Engenharia de Dados: O Elos Perdido da IA que Pode Alavancar ou Afundar Negócios
Destaques
- •A qualidade dos dados é o gargalo para o sucesso da IA, não a tecnologia em si.
- •63% das empresas não têm práticas de gestão de dados adequadas para IA.
- •Investir em IA sem governança de dados é automatizar erros em alta velocidade.
A maioria das conversas sobre Inteligência Artificial foca em modelos e capacidade computacional, esquecendo a base de tudo: a engenharia de dados. Até agora vista como suporte, ela se tornou crucial para o valor gerado pela IA.
A corrida pela IA generativa acelerou investimentos, mas o sucesso depende da maturidade dos dados. Informações fragmentadas ou inconsistentes comprometem sistemas, aumentam riscos e diminuem o retorno. Segundo a IDC, os investimentos globais em infraestrutura de IA já ultrapassaram US$ 318 bilhões.
O Gartner aponta que 63% das organizações não possuem práticas adequadas de gestão de dados para IA, e estima que até 2026, 60% dos projetos de IA serão abandonados por falta de dados preparados.
A pergunta chave não é qual IA adotar, mas se os dados são confiáveis. Sem governança, a IA apenas automatiza erros em velocidade máxima.
A IA generativa pode adicionar até US$ 4,4 trilhões à economia global, mas o valor real virá da capacidade das empresas de transformar dados em ativos estratégicos. A engenharia de dados deixa os bastidores para se tornar agenda estratégica. 💰
