Governança de Dados: Desafio para empresas que adotam IA

Apesar do crescente investimento em plataformas de análise e inteligência artificial (IA), muitas lideranças ainda enfrentam dificuldades em transformar dados em decisões consistentes. O paradoxo reside na abundância de informações e na carência de critérios claros para interpretá-las, verificar sua qualidade e garantir sua confiabilidade, um desafio que se acentua com a adoção de IA.

Um levantamento do Gartner, divulgado em fevereiro de 2025, aponta que 63% das organizações não possuem práticas adequadas de gestão de dados para inteligência artificial ou não têm certeza de que essas práticas existem. A pesquisa, realizada em julho de 2024 com 1.203 líderes de gestão de dados, revela uma contradição: enquanto a adoção de tecnologias analíticas acelera, a estrutura de dados para sustentá-las ainda é frágil.

A dificuldade em transformar dados em decisões

O problema se manifesta na rotina de executivos que precisam avaliar resultados comerciais, definir investimentos e rever estratégias. Diferentes departamentos podem apresentar indicadores conflitantes para a mesma pergunta devido a critérios distintos, atualizações em momentos diferentes ou bases de dados que não se comunicam. Isso resulta em uma visão fragmentada da realidade empresarial, onde a decisão final recai sobre a interpretação individual de cada gestor.

A dificuldade em comprovar o valor dos investimentos em dados também é um obstáculo. Uma pesquisa do Gartner com 504 líderes de dados e análise, divulgada em fevereiro de 2025, indicou que apenas 22% das organizações definiram e comunicaram métricas de impacto nos negócios para a maioria de seus casos de uso. Outros 30% apontaram a incapacidade de medir esse impacto como seu principal desafio.

Governança de Dados como solução estratégica

É nesse contexto que a Governança de Dados assume um papel estratégico, indo além da preocupação técnica. Sua função é estabelecer regras, responsabilidades e processos para garantir que as informações sejam compreensíveis, consistentes, rastreáveis e utilizadas de maneira adequada. Isso envolve definir responsáveis pela qualidade dos dados, padronizar conceitos entre departamentos e documentar a origem dos indicadores.

Ao conectar a qualidade da informação às prioridades corporativas, a Governança de Dados permite que executivos dediquem menos tempo a discutir divergências e mais tempo a interpretar resultados e tomar decisões. Ela cria condições para que as escolhas sejam baseadas em evidências mais consistentes, embora não elimine a incerteza inerente ao mercado.

O papel da tecnologia e os próximos passos

A tecnologia, como novas plataformas, pode integrar sistemas e automatizar verificações, mas não resolve sozinha conflitos de definição ou responsabilidades indefinidas. É essencial o alinhamento entre as áreas sobre conceitos e regras de negócio para evitar a automação da inconsistência. A governança exige a participação das lideranças e o compromisso das áreas que produzem, mantêm e utilizam os dados.

Com a expansão da IA, a governança ganha ainda mais importância. Ferramentas analíticas podem reproduzir falhas presentes nos dados de origem se estes não tiverem contexto suficiente ou foram coletados para finalidades distintas. A governança ajuda a estabelecer critérios para avaliar a adequação dos dados e documentar suas limitações.

O diferencial competitivo não está em acumular dados, mas em criar condições para que eles orientem decisões melhores. Substituir o "achismo" por evidências depende de gestão, critérios claros e responsabilidade sobre a informação, conectando a qualidade dos dados à estratégia empresarial.