IA: Dados corretos não garantem análise útil, alerta especialista
Destaques
- •88% das organizações já usam IA, mas qualidade da análise depende do contexto dos dados.
- •Setor financeiro exige interpretação de dados brutos para evitar visões equivocadas.
- •PMEs enfrentam desafios extras na consolidação e interpretação de informações financeiras.
A inteligência artificial avança a passos largos, mas a qualidade da análise gerada ainda esbarra em um gargalo: a interpretação dos dados. Segundo o AI Index Report 2026, da Universidade de Stanford, mesmo com 88% das organizações já utilizando IA, a falta de contexto e a inconsistência dos dados podem levar a conclusões equivocadas.
João Betenheuzer, CRO da Celero, reforça que dados brutos, por si só, não refletem a realidade econômica. No setor financeiro, por exemplo, uma simples entrada de valor pode significar diversas coisas, e sem uma camada de interpretação, a IA pode construir uma visão distorcida da empresa.
A questão se agrava para as PMEs, que lidam com dados fragmentados em diversas instituições. Mais dados não significam necessariamente mais inteligência; a chave está na capacidade de transformar informações transacionais em sinais que realmente auxiliem na tomada de decisão.
O risco, segundo Betenheuzer, não está apenas em uma IA errar uma resposta, mas em ela executar corretamente uma decisão baseada em uma leitura equivocada da realidade. A qualidade da representação sobre a qual a IA trabalha é fundamental para evitar consequências desastrosas. 📉
