A corrida pela adoção de inteligência artificial tem levado empresas a um movimento apressado e, muitas vezes, desordenado. Na tentativa de não ficar para trás em uma realidade cada vez mais orientada por dados, organizações investem em ferramentas, plataformas e modelos sofisticados sem, no entanto, resolver uma questão básica: a estruturação dos próprios dados.

Antes de pensar em treinar modelos, é necessário que a empresa olhe para dentro e estabeleça processos claros de coleta, armazenamento e governança da informação. Padronizar fluxos, garantir consistência e construir um histórico confiável não são etapas “burocráticas”; são, na realidade, o alicerce de qualquer estratégia de IA bem-sucedida. Sem isso, o resultado tende a ser previsível: modelos imprecisos, vieses indesejados e decisões pouco confiáveis.

Segundo dados da Pesquisa de Inovação Semestral (PINTEC Semestral) 2024: Indicadores temáticos: Tecnologias digitais avançadas, teletrabalho e cibersegurança (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE), cerca de 89% das empresas industriais brasileiras utilizaram tecnologias digitais avançadas em suas atividades. Apesar do interesse crescente, a adoção ainda esbarra em desafios estruturais, como a ausência de dados organizados e prontos para uso.

Esse desafio se torna ainda mais evidente em aplicações que envolvem imagens. Diferentemente de dados estruturados, como tabelas e registros numéricos, dados visuais exigem volume e diversidade ainda maiores para que os modelos consigam aprender padrões com precisão. Técnicas como geração de dados sintéticos, viabilizadas por IAs generativas, e estratégias de data augmentation ganham relevância.

Essas abordagens permitem ampliar artificialmente a base de dados, criando variações de imagens ou até novos exemplos inteiramente gerados por algoritmos. Na prática, isso ajuda a contornar limitações de volume e diversidade, grandes gargalos em projetos de visão computacional. No entanto, é importante destacar que essas técnicas não substituem dados reais de qualidade. Elas atuam como complemento, não como solução isolada.

O problema é que muitas empresas invertem essa lógica, começando pela ferramenta, pelo modelo, pela promessa de automação, ao invés de começar pela base. Esse desalinhamento compromete os resultados e gera frustração e desperdício de recursos.

Adotar IA, sim, é uma decisão tecnológica, mas que exige maturidade organizacional, cultura orientada a dados e, sobretudo, paciência para construir fundamentos sólidos. Hoje, somente 2% das empresas brasileiras estão em estágio avançado de maturidade analítica e uso de dados (PwC e Fundação Dom Cabral), reforçando que, em um cenário onde tudo parece urgente, o maior diferencial competitivo é justamente fazer o básico bem-feito.

*André Sih é Founder & Managing Partner da Fu2re.