Você sabia que, de acordo com estimativas destacadas pela RAND Corporation, mais de 80% dos projetos de IA falham, muitas vezes por problemas que começam na base de dados?
Este número chama a atenção porque mostra que, em muitos casos, o fracasso não está no potencial da tecnologia, mas na falta de preparo da operação para sustentá-la. Para entender esse cenário, pesquisadores da RAND ouviram 65 cientistas de dados e engenheiros experientes, que identificaram causas recorrentes como baixa qualidade dos dados, infraestrutura inadequada, falhas de comunicação e escolha incorreta do problema a ser resolvido.
Nesse aspecto, um fator é incontestável: o mercado avançou rápido na conversa sobre inteligência artificial, mas nem sempre no mesmo ritmo quando o assunto é estrutura. Muitas empresas aceleram a adoção de IA sem antes garantir integração entre sistemas, governança dos dados, critérios claros de segurança e capacidade de escalar a solução com consistência.
Além da estrutura técnica, há um ponto que vem ganhando peso nas decisões sobre IA: a governança. Em projetos que lidam com dados sensíveis, como nos setores jurídico e de saúde, a discussão não pode se limitar à performance da ferramenta. É preciso considerar:
- critérios de LGPD
- risco de compartilhamento indevido de informações
- rastreabilidade das decisões e
- controle sobre onde os dados são processados e armazenados.
Em muitos casos, isso torna indispensável avaliar arquiteturas self-hosted, capazes de oferecer mais domínio sobre a operação, reduzir exposição e atender exigências regulatórias com mais segurança.
Esse contexto também torna mais relevante a análise entre build x buy. Ou seja, entender quando faz sentido desenvolver internamente uma solução de IA e quando é mais vantajoso contratar uma tecnologia pronta.
A escolha não deve considerar apenas prazo ou custo inicial, mas também aderência ao negócio, maturidade da infraestrutura, requisitos de segurança, necessidade de customização e capacidade de governança no longo prazo.
Sem essa avaliação, a empresa corre o risco de acelerar a adoção de IA sem garantir controle, conformidade e sustentabilidade operacional, especialmente em ambientes onde a proteção de dados e a confiabilidade das respostas são inegociáveis.
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O problema não é só a IA. É o nível de prontidão da operação
A adoção de IA exige mais do que contratar uma ferramenta. Demanda uma infraestrutura de dados preparada para integrar fontes, processar informações com qualidade, garantir rastreabilidade e sustentar decisões com confiança. Dessa forma, antes de contratar IA, é preciso olhar para custos ocultos, definição prévia de indicadores e capacidade real de sustentar o projeto ao longo do tempo.
Em outras palavras, não basta perguntar qual solução de IA deve-se utilizar. É preciso entender se a empresa está pronta para gerar valor com ela.
Onde os projetos costumam travar?
Em muitos casos, o projeto começa com expectativa alta e pouco diagnóstico. O resultado é uma iniciativa que parece promissora no início, mas encontra gargalos quando precisa lidar com múltiplas fontes de dados, sistemas legados, regras de compliance e exigências de performance no ambiente real.
Abaixo, uma visão dos pontos que mais comprometem o avanço dessas iniciativas:
| Fator Crítico | Efeito no Projeto |
| Dados de baixa qualidade | Reduz a precisão das respostas e gera retrabalho |
| Fontes não integradas | Impede visão unificada e dificulta automação |
| Falta de governança | Aumenta risco operacional, jurídico e reputacional |
| Infraestrutura limitada | Prejudica escala, performance e disponibilidade |
| KPIs indefinidos | Dificulta comprovar ROI e orientar evolução |
Esse cenário fica ainda mais desafiador diante do crescimento acelerado do volume de informações. Segundo levantamento da IDC, o volume global de dados chegou a 175 zettabytes em 2025, dos quais 80% desses dados seriam não estruturados.
Isso reforça um ponto central: sem organização, integração e inteligência sobre a base de dados, a IA tende a ampliar a complexidade em vez de resolver o problema.
Infraestrutura de dados é o que separa teste de resultado
Quando a empresa não tem clareza sobre suas fontes críticas, seus fluxos de integração e seus critérios de governança, a IA vira uma promessa difícil de sustentar. O projeto até pode impressionar em uma apresentação, mas sofre para entregar previsibilidade, segurança e escala no dia a dia.
Esse é um erro comum em jornadas de evolução digital: investir primeiro na solução e só depois descobrir que a estrutura não acompanha. Sem uma base consistente, até boas iniciativas acabam comprometidas por retrabalho, baixa confiabilidade e dificuldade de provar retorno.
Planejamento para conhecer melhor sobre a oferta de IA
Segundo estudo da Gartner (2025), 60% dos projetos de GenAI são abandonados ainda na fase de prova de conceito. Além disso, um relatório do IBM Institute for Business Value (2023) revelou que o ROI médio de iniciativas corporativas de IA é de apenas 5,9%, abaixo do esperado para investimentos de grande porte.
“Isso mostra que, para o comprador, um bom planejamento e conhecer sobre a oferta de IA que está sendo apresentada é fundamental para o sucesso do projeto”, destacou o COO da Digisystem, Eduardo Valverde, durante palestra que ministrou sobre este tema em outubro do ano passado, durante o 22º Fórum de Compras & Sourcing, realizado em São Paulo.
O primeiro passo é entender o nível de maturidade da sua empresa
Antes de avançar com novos projetos de IA, vale responder uma pergunta simples: a infraestrutura de dados da sua empresa está realmente preparada para sustentar essa evolução?
É justamente para ajudar nessa reflexão que a Digisystem acaba de desenvolver o Assessment de Maturidade Digital. Essa ferramenta permite identificar o estágio atual da organização, revelar gargalos que podem limitar iniciativas de inovação e indicar caminhos mais consistentes para evoluir com tecnologia, dados e IA de forma segura.
Faça o assessment agora mesmo, gratuitamente, e descubra o que pode estar impedindo seus projetos de deixar o campo da possibilidade e ganhar aplicação real: https://www.digisystem.com.br/assessment-maturidade