A inteligência artificial já entrou nas empresas brasileiras. O problema é que, na maioria delas, a base de dados que a IA precisa para funcionar ainda não está pronta.
Um estudo da IDC para a ABES, com 107 tomadores de decisão de TI de empresas com mais de 100 funcionários, mostra que 95% das empresas pesquisadas já usam IA, mas só 48% dizem ter dados bem estruturados e governados. Outras 49% trabalham com dados parcialmente estruturados e com lacunas, e 3% veem a gestão de dados como um gargalo significativo (ABES, 06/08/2026).
Na amostra, a adoção avançou mais rápido que a preparação. Esses percentuais não representam necessariamente todas as empresas brasileiras.
Adoção alta, maturidade baixa
Esse descompasso aparece em outras pesquisas. A 36ª Pesquisa Anual do Uso de TI da FGVcia (FGV EAESP), com 2.672 médias e grandes empresas, indica que 80% dizem usar IA, mas 75% admitem que o uso ainda é limitado, em tarefas pontuais (FGV EAESP, jun./2025).
Usar IA em algumas tarefas é diferente de ter IA integrada à operação e à estratégia. Dados, processos e preparação das equipes estão entre os fatores que ajudam a separar uma coisa da outra.
O alerta global
O tema não é exclusividade brasileira. O Gartner prevê que, até 2026, as organizações vão abandonar 60% dos projetos de IA sem dados prontos para IA ("AI-ready"). Na mesma publicação, 63% das organizações dizem não ter, ou não saber se têm, práticas de gestão de dados adequadas para IA (Gartner, 26/02/2025). O número de 60% é uma previsão, mas o diagnóstico por trás dele é atual.
A IA não organiza a casa
Existe uma expectativa comum de que a IA vai resolver a bagunça dos dados. Na prática, acontece o contrário. A IA depende de uma base pronta. Se os dados estão duplicados, incompletos, espalhados em planilhas e sistemas que não conversam, o resultado será impreciso, caro e arriscado.
Por isso, antes de escolher a ferramenta, é preciso responder quatro perguntas básicas:
- Quais dados existem? Onde estão, em quais sistemas e em que formato.
- Com que qualidade? Se são completos, atualizados e consistentes.
- Quem é dono? Qual área responde por cada conjunto de dados.
- Quem pode acessar? Com quais regras de segurança e de conformidade com a LGPD.
Sem essas respostas, qualquer projeto de IA começa apoiado em suposições.
Dados também são um tema de pessoas
Governança de dados não é só tecnologia. Envolve papéis, responsabilidades e cultura. Uma base bem estruturada exige que líderes entendam o valor dos dados, que equipes saibam registrar e usar informação com cuidado e que exista um processo claro para manter tudo em ordem.
É aqui que muitas iniciativas tropeçam: investem na ferramenta e esquecem de preparar quem vai usá-la e quem vai cuidar da base.
A IA não é a salvação
A IA sozinha não é a salvação. Sem conscientização, treinamento e um assessment honesto do ponto de partida, nenhuma tecnologia rende o que promete, seja sistema, IA, controles, governança ou segurança da informação.
O diagnóstico vem antes da IA
Na ORN4B, o diagnóstico de dados e processos vem antes da IA, dentro de uma sequência clara: inspirar, capacitar, diagnosticar, planejar e transformar.
Inspirar: a liderança entende por que dados são o ponto de partida.
Capacitar: as equipes aprendem a tratar dados como ativo.
Diagnosticar: mapeamos dados, qualidade, donos e acessos.
Planejar: definimos prioridades, casos de uso e regras de governança.
Transformar: a IA entra sobre uma base confiável, com segurança e resultado.
Vamos conversar
Sua empresa já sabe se os dados estão prontos para IA? Comece pelo diagnóstico. Preencha o formulário de contato da ORN4B e vamos conversar sobre o próximo passo da sua empresa.