*Artigo escrito por Luiz Felipe Mattos, arquiteto de Transformação Digital Sênior na ArcelorMittal FC LATAM e membro do Comitê Qualificado de Conteúdo de Inovação e Tecnologia de 2025 do Ibef-ES.
O Sonho
“Agentes de IA vão revolucionar os fluxos de trabalho das empresas.” Essa é a frase da moda nos pitchs de tecnologia, nos eventos de inovação e nas reuniões de diretoria. Muitos repetem com entusiasmo: “Vamos automatizar tudo com inteligência artificial!”. Mas poucos encaram a realidade: não é a IA, e sim os dados.
Empresas ao redor do mundo estão investindo pesadamente em soluções de IA generativa e agentes autônomos com a expectativa de:
- Automatizar tarefas e decisões;
- Integrar fluxos de trabalho com velocidade e precisão;
- Escalar operações sem aumentar proporcionalmente os custos.
Startups e grandes techs alimentam essa visão com demonstrações impressionantes. E, de fato, há casos reais:
- O Itaú Unibanco utiliza IA para acelerar a análise de crédito e prevenir fraudes, com ganhos de eficiência e assertividade.
- A B3 vem utilizando agentes e algoritmos de IA para automatizar a reconciliação contábil e aprimorar a acurácia de suas análises financeiras.
- A PwC investiu mais de US$ 1 bilhão em IA generativa para criar assistentes digitais que apoiam auditoria e consultoria em tempo real.
A Realidade
Apesar das promessas, muitas empresas ainda tropeçam na implementação. O motivo? Dados.
Agentes de IA só funcionam se tiverem uma base de dados estruturada, atualizada e com governança. Sem isso, os modelos alucinam, erram ou geram riscos de compliance. Os sintomas comuns são:
- Decisões com base em dados desatualizados;
- Conflito entre fontes de dados (o famoso “duas verdades sobre o mesmo indicador”);
- Falta de integração entre sistemas-chave;
- Falhas na rastreabilidade e na origem dos dados usados por modelos.
O Custo da Ilusão
Investir em IA sem cuidar da base de dados é como montar um foguete sobre areia movediça. O resultado pode ser:
- Frustração dos stakeholders;
- Atrasos em projetos críticos;
- Desconfiança nas ferramentas e retrocesso cultural;
- E o mais grave: decisões erradas com base em dados errados.
A Solução Começa na Base
Antes de investir em agentes, é essencial que as empresas façam o dever de casa:
- Estruturem bem seus dados;
- Criem pipelines confiáveis com validação automatizada;
- Implementem governança de dados e acesso contextualizado;
- Garantam integração entre sistemas críticos (ERPs, CRMs, plataformas de BI);
- E, acima de tudo, construam cultura orientada a dados.
Agentes de IA têm potencial real de transformar o core business de qualquer organização. Mas esse potencial só é alcançado quando sustentado por uma base de dados robusta, confiável e bem gerenciada. Agentes de IA podem até parecer o próximo grande salto. Mas, sem uma base de dados sólida, esse salto vira tropeço. No fim das contas, o sonho só vira realidade quando os dados deixam de ser invisíveis.
Este texto expressa a opinião do autor e não traduz, necessariamente, a opinião do Instituto Brasileiro de Executivos de Finanças do Espírito Santo.
