Em uma série recente de mesas redondas com CIOs e CDOs de diversos setores, notamos um padrão.
Todos eles estão sob pressão para concretizar todas as promessas da inteligência artificial, especialmente com relação à IA generativa. Os executivos estão ansiosos.Os orçamentos estão aumentando.As ideias de uso estão se expandindo. Mas quando perguntamos: "O que está atrapalhando?", a resposta nas salas foi unânime: "Não são os modelos, mas o fato de não confiarmos nos dados que estamos fornecendo a eles". Alguns são curtos e grossos: "Estamos apostando na GenAI, mas nossa governança não está pronta, e isso faz dela um risco".
Isso deixou claro que a corrida da IA não se vence nem se perde nos algoritmos, mas na disponibilidade dos dados.
A lacuna de dados que não dá para ignorar
Embora as empresas estejam aumentando seus investimentos em IA generativa, menos da metade delas se sente realmente pronta para escalar essa tecnologia a toda a companhia. A distância entre a ambição e a realidade está se ampliando. Na verdade, um recente estudo da McKinsey descobriu que quase 80% das empresas implantaram a IA generativa de alguma forma, mas aproximadamente a mesma porcentagem não relata nenhum impacto material nos seus resultados. É o "paradoxo da IA generativa": ampla adoção, mas ROI limitado.
E não é porque as organizações carecem de casos de uso ou entusiasmo. É porque os dados que alimentam a IA:
- Estão fragmentados em silos
- Não têm contexto empresarial fundamental
- São mal governados ou desgovernados
- São inexplicáveis e difíceis de auditar
- Custam muito para preparar e validar
As ferramentas de IA não dão conta de resolver esses problemas. Elas partem do pressuposto de que os dados estão prontos. Elas os consomem, mas não os preparam, não os protegem, nem verificam sua confiabilidade. É aí que a maioria das empresas trava. E é essa lacuna que a Alteryx está ajudando a fechar.
A experiência prática mostra que obstáculos ocultos como gerenciamento de contexto, integração de ferramentas, e conformidade podem facilmente consumir de 30% a 50% do tempo de um projeto de IA generativa. Muitos pilotos promissores nunca chegam a ver a luz do dia porque preocupações com riscos e custos estrangulam a escalabilidade.
O nascimento do AI Data Clearinghouse
Para seguir em frente, muitas organizações estão adotando uma nova postura: o AI Clearinghouse.
Ele não é um produto ou sistema novo disponível para compra. É a capacidade de garantir que todos os conjuntos de dados que alimentam suas iniciativas de GenAI estejam limpos e sejam explicáveis, governados e enriquecidos com a lógica do negócio antes mesmo de chegarem aos modelos. Na Alteryx, ajudamos empresas a desenvolver essa capacidade.
À medida que a IA autônoma ganha força, as apostas se tornam mais altas. Esses sistemas não apenas respondem, eles iniciam ações de forma autônoma. Isso torna a explicabilidade, a auditabilidade e a governança fundamentais, não opcionais.
O AI Data Clearinghouse assegura que os sistemas de inteligência artificial não apenas recebam dados limpos, mas também operem com eles de maneira segura, controlada e rastreável. Como a McKinsey aponta, os agentes de IA têm o potencial de transformar a inteligência artificial generativa de uma ferramenta reativa em um colaborador proativo e orientado por metas, mas somente se estiverem operando com dados confiáveis e bem governados.
Com a Alteryx como central de dados, as organizações podem:
- Conectar-se a dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
- Limpar e unificar conjuntos de dados entre diferentes sistemas
- Aplicar controles de acesso, trilhas de auditoria e verificações de viés
- Enriquecer os dados com a expertise e juízo humanos
- Alimentar os LLMs e os agentes de IA em ascensão com dados prontos para inteligência artificial. Assim, você gerencia automaticamente a preparação da janela de contexto, a recuperação de dados relevantes e os passos de validação necessários para que os agentes autônomos operem dentro dos limites aprovados
- Integrar totalmente conjuntos de dados governados em plataformas de IA/ML, como Databricks, Snowflake, Azure ML e ferramentas empresariais de LLM, acelerando o tempo de produção dos investimentos atuais na nuvem
Fazer tudo isso sem escrever código, mantendo a TI totalmente no controle, resulta em uma base de dados governada que promove uma IA responsável e explicável.
A governança é o fator decisivo
De todas as mesas redondas, esta mensagem ficou clara: CIOs e CDOs estão fartos de IAs herméticas. Se não é possível explicar, não dá para confiar. Se não é possível governar, não dá para escalar.
É por isso que as empresas estão recorrendo a plataformas como o Alteryx. Nossa abordagem coloca a empresa no comando — permitindo que analistas e experts na área construam e executem fluxos de trabalho — enquanto o TI preserva a segurança, a linhagem e a conformidade dos dados.
É esse equilíbrio entre agilidade e controle que faz o modelo de AI Clearinghouse gerar tanta empolgação, especialmente à medida que a IA evolui de assistiva a autônoma, o que exige confiança e rastreabilidade em larga escala. O novo Alteryx AI Copilot, por exemplo, permite que os analistas usem linguagem natural para gerar fluxos de trabalho e insights analíticos, significativamente acelerando o processo de desenvolvimento. Mas cada fluxo de trabalho gerado pelo Copilot vem acompanhado de documentação integrada e explicações sobre cada passo, portanto, nada é um mistério.
Com vistas a sistemas mais autônomos, a Alteryx está introduzindo servidores MCP (Model Context Protocol) como parte da sua arquitetura de Clearinghouse. Pense nos servidores MCP como tradutores seguros entre os agentes de IA e seus sistemas corporativos. Eles permitem que esses agentes acessem os dados comerciais com segurança por meio de conectores padronizados, preservando controles rígidos de segurança e conformidade.
Dos pilotos aos resultados comprovados
Não se trata de simples teoria. Os clientes e parceiros da Alteryx já estão usando esse modelo para obter resultados mensuráveis:
- Um varejista global conseguiu economizar mais de US$ 90.000 por mês ao automatizar a declaração de impostos sobre plásticos usando dados de produtos prontos para inteligência artificial.
- Um fabricante multinacional reduziu o tempo necessário para processar e preparar dados financeiros não estruturados em 90%.
- Uma empresa automatizou a extração de faturas de 60.000 registros mensais, economizando mais de 500.000 euros em custos de processamento e licenciamento
- Um fornecedor de energia construiu um analisador de riscos geopolíticos que monitora milhares de artigos de notícia todos os dias usando LLMs, todos alimentados por pipelines de dados governados e selecionados
Essas não são provas de conceito, são iniciativas de IA generativa de nível de produção tornadas possíveis por dados confiáveis e governados com o uso do Alteryx.
O que aprendemos em campo
Seis conclusões surgiram repetidamente nas conversas com os líderes de dados empresariais:
- A IA é uma prioridade, mas a maioria das organizações não confia na qualidade e na governança dos seus dados.
- A governança não é mais uma escolha — sem ela, simplesmente é impossível escalar a inteligência artificial. Com o surgimento dos agentes autônomos, essa necessidade é ainda maior: estruturas de governança sólidas são essenciais para evitar riscos desenfreados ou a "dispersão de agentes".
- Os executivos exigem transparência e inteligências artificiais herméticas não são aceitáveis.
- O modelo de AI Clearinghouse, desenvolvido sobre camadas de dados selecionadas e governadas, é fundamental.
- Soluções de IA transparentes e explicáveis são as que sobrevivem aos projetos-pilotos.
- A IA responsável requer o envolvimento de pessoas e a Alteryx torna isso possível com fluxos de trabalho seguros e auditáveis.
Resumindo
A IA não fracassa devido aos modelos. Ela falha sem dados confiáveis, governados e ricos em contexto.
Essa é a lacuna que a Alteryx ajuda as empresas a preencher — com velocidade, simplicidade e escalabilidade. Vimos em primeira mão como a base de dados correta transforma a GenAI de um risco em uma vantagem competitiva. A IA confiável não apenas corta custos, ela também dá acesso a novos modelos de receita, fortalece a mitigação de riscos e acelera o tempo de obtenção de valor em todas as frentes, desde finanças e supply chain até o atendimento ao cliente.
Vamos agendar uma sessão executiva personalizada para avaliar seu preparo para a IA e mapear suas principais iniciativas para montar uma estratégia de dados de IA governada. Seus dados mostram o caminho, seja na IA agêntica, na automação orientada por LLM ou em copilotos específicos do domínio. O Alteryx ajuda você a alcançar esse objetivo. Você também pode assistir a este vídeo de demonstração para saber mais.