Antes do algoritmo, o alicerce: como preparar dados, decisões e governança para a era da IA

No recente Benchmark de Maturidade em Inteligência Artificial, um dos pilares com baixa pontuação foi dados e governança — um sinal claro de que o gargalo não está nos algoritmos, mas na base que deveria sustentá-los. É nesse contexto que surge a pergunta: como preparar dados, decisões e governança antes de escalar IA? 

Para aprofundar esse tema, conversamos com Leonardo Assis, especialista em estratégia, dados e transformação organizacional, doutor em Big Data Analytics pela UFRJ, CEO da Cadarn.   

IA sem propósito vira experimento caro 

Segundo Leonardo, um dos primeiros sinais de despreparo das empresas para a aplicação estratégica da tecnologia aparece logo na pergunta inicial: “Que resultado você espera da IA?”
Na maioria dos casos, a resposta é vaga: mais velocidade, mais eficiência, menos custo, mas sem clareza sobre qual valor será gerado para o negócio ou para o cliente. 

Esse vazio de propósito costuma se combinar com outro fator crítico: a lógica de curto prazo. Orçamentos anuais, metas trimestrais e pressão por retorno rápido entram em choque com a realidade da IA, que exige tempo de maturação, integração de dados e evolução progressiva. Não por acaso, muitos projetos morrem no meio do caminho, justamente quando surgem as primeiras fricções. 

Governança não é burocracia, é direção 

Quando bem desenhada, a governança de dados deixa de ser um entrave e passa a funcionar como elemento habilitador. O problema é que, em muitas organizações, ela aparece apenas no papel: cargos definidos, comitês criados, políticas documentadas — mas sem processos reais funcionando. 

Leonardo chama atenção para um erro comum: tentar implantar governança antes de entender o fluxo da informação. Sem mapear como os dados circulam, onde nascem, como são usados e quais realmente importam, a governança vira um checklist vazio. 

Governar dados, na prática, é fazer escolhas. É decidir o que é prioridade, o que será descartado e onde vale investir energia. Sem esse filtro, a complexidade só cresce — e a IA amplifica o problema em vez de resolvê-lo. 

Engenharia de dados: o alicerce invisível 

A engenharia de dados aparece como o verdadeiro alicerce dessa jornada. É ela que organiza, integra, limpa e estrutura a informação para que possa ser usada de forma confiável — tanto por pessoas quanto por sistemas inteligentes. 

Mais do que “colocar dados para dentro”, engenharia de dados é, muitas vezes, sobre tirar o excesso: eliminar legados desnecessários, sistemas pouco usados, informações redundantes. Em um dos exemplos citados por Leonardo, um departamento operava com dezenas de sistemas contratados — dos quais apenas uma fração era realmente utilizada. Só esse diagnóstico já gerou retorno financeiro imediato. 

Sem esse trabalho prévio, iniciativas de IA tendem a produzir respostas rápidas, mas frágeis — difíceis de criticar, auditar ou sustentar ao longo do tempo. 

Começar pequeno, aprender rápido 

Diante da pressão por resultado, Leonardo defende uma abordagem pragmática: começar por processos menores, internos e mais maduros. Áreas como finanças, jurídico, compras, marketing, inovação ou gestão de projetos oferecem caminhos mais seguros para gerar ganhos rápidos, justamente por operarem com fluxos padronizados e dados mais estruturados. 

Essas “pequenas vitórias” ajudam a criar aprendizado organizacional, confiança na tecnologia e maturidade para avançar. Tentar começar por grandes iniciativas transversais, que envolvem toda a empresa ou chegam direto ao cliente final, costuma elevar riscos e alongar prazos. 

Maturidade em IA vai além da tecnologia 

Ao falar de maturidade em IA, Leonardo reforça que tecnologia é apenas uma das dimensões — e, muitas vezes, não a mais crítica. Lacunas importantes aparecem em aspectos como pensamento crítico, capacidade analítica, cultura geral e experiência prática. 

IA exige gente capaz de questionar respostas, identificar inconsistências e contextualizar informações. Sem isso, o risco não é apenas errar — é errar rápido e com confiança excessiva. 

Nesse sentido, maturidade não está ligada a tempo de casa, mas à intensidade e diversidade das experiências. Profissionais e organizações que conseguem combinar repertório, análise e método extraem muito mais valor da IA — enquanto outros apenas aceleram problemas já existentes. 

Antes do algoritmo, a base 

A principal mensagem da conversa é clara: não existe atalho sustentável para a adoção de IA. Antes de investir em modelos, agentes ou automações sofisticadas, é preciso arrumar a casa — definir prioridades, organizar dados, estruturar decisões e construir governança real. Em paralelo, começar com pilotos e experimentações para aprendizagem em processos laterais com ganhos mais seguros. 

IA não substitui estratégia, nem corrige desorganização. Ela potencializa aquilo que já existe. E é justamente por isso que o alicerce importa tanto. 

Confira o conteúdo completo no vídeo: https://youtu.be/G7rUdHwQOt4

E, para acelerar sua esteira de maturidade em IA, conte com a gente!