Há uma conversa que acontece repetidamente em projetos de IA em empresas: depois de meses de planejamento e investimento, o projeto trava. Não por falta de modelo adequado, não por falta de talento técnico — por dados ruins. Inconsistentes, incompletos, espalhados em sistemas que não conversam, com definições diferentes em departamentos diferentes para a mesma métrica.
O problema não é novo. O que mudou é o custo de não resolvê-lo. Quando analytics significava relatórios mensais, dados mediocres produziam relatórios mediocres que ninguém questionava muito. Quando IA agêntica começa a tomar decisões operacionais baseada nesses dados, dados mediocres produzem decisões erradas em escala e em velocidade.
O que “qualidade de dados” realmente significa na prática
Não é apenas sobre dados corretos vs. incorretos. É sobre cinco dimensões que precisam ser endereçadas simultaneamente: acurácia (os valores refletem a realidade), completude (os campos relevantes estão preenchidos), consistência (a mesma entidade é representada da mesma forma em sistemas diferentes), temporalidade (os dados estão atualizados o suficiente para o uso pretendido) e acessibilidade (quem precisa dos dados consegue acessá-los na forma e velocidade que precisam).
A maioria das empresas tem problemas em pelo menos três dessas dimensões. E tem mapeado esses problemas em documentos de diagnóstico que nunca viraram projetos de correção porque “limpeza de dados” compete com projetos mais glamourosos por orçamento e atenção da liderança.
Por que isso virou questão estratégica, não apenas técnica
Dados proprietários de alta qualidade são o único ativo de IA que não pode ser comprado ou copiado. Modelos podem ser licenciados. Infraestrutura pode ser contratada. Talento pode ser contratado. Mas os dados históricos específicos do seu negócio — transações, comportamento de clientes, dados operacionais, feedback — só existem dentro da sua organização, e só têm valor se estiverem limpos e acessíveis.
Empresas que investiram anos em qualidade de dados têm hoje uma vantagem que leva anos para competidores replicar, independentemente de quanto eles invistam em tecnologia de IA. É a definição de vantagem sustentável — e é subestimada porque é silenciosa e difícil de demonstrar em apresentações de board.
Por onde começar
Identificar os três processos de negócio que mais se beneficiariam de decisões baseadas em dados melhores. Mapear os dados que esses processos precisam. Auditar a qualidade atual. O resultado vai ser uma lista de problemas específicos e prioritizáveis — muito mais útil do que um projeto genérico de “melhoria de qualidade de dados” que nunca termina.
