Que a Inteligência Artificial entrou de vez na rotina das empresas, não é mais novidade para ninguém, concorda? Ocorre que há uma pergunta fundamental que poucos profissionais têm feito: você realmente confia nas decisões que a sua IA está tomando? A resposta, muitas vezes, está nos próprios dados — e eles não mentem.
Durante a 21ª Maratona de Supply Chain, realizada em abril, em São Paulo, o COO da Digisystem, Eduardo Valverde, levantou um ponto crítico para o público durante a sua palestra: a maioria das organizações ainda alimenta seus modelos de IA com dados que não foram adequadamente trabalhados, sem validação ou controles adequados.
Valverde citou, como exemplo, um estudo da McKinsey o qual revelou que 73% das empresas ainda operam seus dados a partir de planilhas. Isso explica porque muitos Assistentes virtuais saem do controle, porque surgem as chamadas “Alucinações ou falta de explicabilidade”, e porque cresce o receio em confiar na autonomia dessas tecnologias.
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“Fiz questão de reforçar que a Inteligência Artificial, seja no modelo ‘tradicional’ ou generativa, se alimenta de dados e, por isso, há a importância de implementar uma boa fundação de dados da sua companhia para torná-la uma ‘Smart Company’, ou seja, treinar os modelos fundacionais sobre os dados da sua companhia irá permitir que se gere diferencial competitivo a partir da união do melhor da IA com o melhor da sua empresa, os dados que só ela possui”, ressaltou Valverde.
A adoção da I.A. esbarra em um problema invisível: a falta de governança
Cada vez mais, as empresas buscam na Inteligência Artificial ganhos de eficiência, agilidade nas operações e vantagem competitiva. Contudo, ao ignorarem a base — seus próprios dados —, a IA acaba se transformando em uma aposta de alto risco.
Executivos querem agentes que ajudem os colaboradores, automatizem processos e antecipem cenários. Todavia, o que muitas vezes entregam são modelos genéricos, mal treinados e vulneráveis. A questão crucial aqui é: sem governança de dados, não há IA segura nem confiável.
A pergunta que falta: como estamos educando nossas IAs?
Treinar modelos de IA com base em dados da organização (usando técnicas como o RAG — Retrieval-Augmented Generation) é essencial. Mas, antes disso, é necessário estabelecer uma estratégia clara de Governança de dados e IA — e essa estratégia tem de ser organizacional, não apenas técnica.
Isso significa:
- Construa uma boa fundação de Dados Corporativos: este será o principal ativo da sua organização
- Adote modelos fundacionais de I.A. Gen ou tradicionais: saiba escolher o melhor modelo para o tipo de problema que quer resolver. Nem sempre você utilizará I.A. Generativa.;
- Crie agentes de IA voltados aos colaboradores, como copilotos internos, confiáveis e supervisionados.
- Treine os modelos: utilize os dados da sua organização para treinar e aperfeiçoar os modelos que pretendem adotar;
- Governe os Modelos de Dados e I.A: monitore os modelos sobre aspectos de explicabilidade, rastreabilidade, justiça, desempenho e eficácia.
Como sair do caos e construir IAs confiáveis?
A resposta está em um plano sólido de governança de dados. Só com uma fundação robusta é possível:
- Reduzir riscos regulatórios e de exposição de dados sensíveis;
- Garantir rastreabilidade e confiabilidade das informações usadas por modelos de IA;
- Transformar dados brutos em ativos estratégicos;
- Desenvolver uma IA realmente adaptada à cultura e aos objetivos da empresa/organização.
Governança de dados: por que escolher a Digisystem?
Como você pôde observar neste artigo, não se trata apenas de “adotar Inteligência Artificial”. O verdadeiro desafio é garantir que esta importante tecnologia tome decisões confiáveis, éticas e alinhadas com os objetivos do seu negócio. E isso começa por onde muitos ainda negligenciam: a governança de dados.
Sabia que a Digisystem é referência em soluções que integram tecnologia, estratégia e segurança para transformar os dados da sua empresa em inteligência real? Se a sua IA ainda opera sem informação, é hora de dar visibilidade a quem realmente entende do assunto.
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