No último ano, tive a oportunidade de interagir com CIOs e CDAOs de diversos setores e regiões, desde comunidades de nível executivo da Gartner até parcerias estratégicas com clientes e mesas-redondas executivas. Apesar das diferenças em maturidade, tamanho e setor, os temas são notavelmente similares.
- As organizações sentem pressão para avançar mais rápido com a IA
- Elas enfrentam desafios para escalar a IA e o analytics em toda a empresa, mantendo a confiança e a governança enquanto promovem a inovação
- Muitos têm dificuldades para realizar a promessa da IA com impacto significativo nos negócios
O verdadeiro desafio por trás da IA em larga escala
Most organizations are not facing a lack ambition or access to technology. They are struggling because AI exposes long-standing gaps in how data, analytics, and decision-making operate inside the business.
Só centralizar os dados em uma plataforma para alimentar IA não basta, por si só, para criar soluções eficazes em IA. Nenhuma das duas opções são ferramentas pontuais nem copilotos independentes de IA. Os sistemas de IA bem-sucedidos exigem dados de qualidade fundamentados no contexto e na lógica de negócios apropriados, e essas bases são frequentemente negligenciadas durante o desenvolvimento.
O que mais ouço dos líderes de negócios é um senso cauteloso de urgência:
- A IA promete velocidade, mas líderes de TI e financeiros temem perder o controle ou a compreensão.
- A IA promete escalabilidade, mas os analistas, já sobrecarregados, enfrentam dificuldades para reinventar o trabalho ou, pior, rejeitam a IA por medo de perderem o emprego.
- A IA promete insights, mas as equipes de negócios têm dificuldade para interpretar os resultados da IA e não conseguem ver nem confiar em como os resultados são produzidos.
É por isso que muitas iniciativas de IA travam após os primeiros pilotos. Os modelos podem funcionar, mas as bases organizacionais e operacionais, não.
Por que a IA liderada pelas empresas é importante
Um dos sinais mais claros vindos das comunidades de CDAO e CIO da Gartner é: a IA não pode ser propriedade exclusiva da TI.
A TI tem uma função fundamental em segurança, arquitetura e governança, mas a IA só entrega valor quando é moldada pelas pessoas mais próximas aos negócios. Os analistas, operadores e líderes de departamento que entendem os dados, as definições, o contexto e as decisões importantes são essenciais para soluções em IA bem-sucedidas.
Ampliar a IA envolve capacitar os trabalhadores do conhecimento do dia a dia com a habilidade de preparar dados, definir lógica e operacionalizar insights, enquanto oferece proteções que promovem a confiança empresarial.
É também aí que muitas organizações enfrentam dificuldades. Elas ou centralizam demais, retardando a inovação, ou descentralizam sem nenhum plano, o que pode gerar riscos. As organizações que estão vendo impacto significativo nos negócios com a IA estabelecem uma estrutura de governança e um modelo operacional que facilitam a inovação em larga escala na ponta graças aos trabalhadores do conhecimento, enquanto monitoram e gerenciam processos críticos.
Um recente relatório de uma pesquisa da Alteryx destaca uma mudança que já está em curso. Líderes de negócios e de TI esperam que, nos próximos três anos, a responsabilidade pelos fluxos de trabalho de IA aumente em 11% dentro de cada linha de negócios, afastando-se da TI centralizada.
Os fundamentos do analytics nativo de IA
Em vários setores, as organizações que estão ganhando ritmo compartilham algumas características comuns:
Elas tratam a prontidão dos dados como capacidade fundamental da IA
AI-ready data is not just clean data. It is data enriched with business context, consistent definitions, and transparent logic. When AI systems operate on governed, explainable foundations, trust accelerates instead of erodes.
Elas elevam a função do analista graças a uma cultura de inovação
Rather than replacing analysts, AI increases their importance. Analysts become the architects of the logic, rules, and signals that make meaning of AI systems and agents. When that logic is visible, reusable, and governed, organizations can scale insight without scaling risk.
Elas conectam insight à ação, transformando pilotos em produção de forma consistente
A IA só gera valor quando os insights trazem resultados. Isso exige a fusão de analytics, automação e IA. As recomendações não precisam mais ser extrapoladas dos dashboards, mas podem ser originadas de ações automatizadas, controladas por acionadores, que são facilmente compreendidas e explicadas pela empresa.
This is what it means to move toward AI-native and agentic analytics — not just adding AI on top of existing processes but redesigning how data and decisions flow across the organization.
Dos princípios à prática
Esses temas não são teóricos; vemos acontecer todos os dias com clientes que estão indo além da experimentação e entrando em uma escala operacional real.
Um exemplo é a Copa Airlines.
Em vez de tratar analytics e IA como iniciativas isoladas, a Copa se concentra em empoderar equipes em toda a empresa com analytics e automação governadas e repetíveis. Ao padronizar fluxos de trabalho, incorporar governança e deixar os analytics acessíveis a todos os departamentos, eles podem escalar com confiança, sem sacrificar a confiança nem o controle.
A experiência deles reflete o que muitos CIOs e CDAOs estão descobrindo agora: o caminho para a IA em larga escala passa por pessoas, processos e plataformas juntos.