À medida que a inteligência artificial generativa (GenAI), grandes modelos de linguagem (LLMs) e agentes de IA (Agentic AI) se tornam amplamente populares, as organizações começam a repensar as suas estratégias de dados — e percebem que a maioria delas não foi projetada para este novo cenário. Embora os fundamentos de uma estratégia de dados continuem a ser importantes, o mundo atual, acelerado pela inteligência artificial (IA), exige uma abordagem mais sofisticada — uma estratégia capaz de acompanhar a escala, a complexidade e a velocidade com que as organizações operam, inovam e competem.
Uma estratégia de dados e IA bem-sucedida requer pensamento integrado entre dados, modelos, processos, plataformas e pessoas. Com novos riscos a surgir tão rapidamente quanto as oportunidades, muitas organizações estão a tentar recuperar o tempo perdido — não por falta de ambição, mas porque ainda não voltaram a analisar as suas bases considerando a IA.
Por que a convergência das estratégias de dados e IA é mais relevante do que nunca
Embora a maioria das empresas já tenha iniciativas de dados e IA em andamento, poucas reestruturaram as suas estratégias para o que vem pela frente. Um cenário fragmentado — que abrange ambientes multicloud, silos de dados, soluções pontuais de IA e governança ad hoc — pode rapidamente limitar a escala e o valor gerado. Por outro lado, uma estratégia unificada de dados e IA pode impulsionar agilidade operacional, promover inovação responsável e proporcionar experiências diferenciadas para o cliente.
Três tendências aceleram essa mudança:
- A ascensão da GenAI e de arquiteturas baseadas em agentes: Modelos tradicionais de integração de dados e análises não são suficientes para as constantes necessidades e em tempo real das aplicações generativas e das operações de LLM (LLMOps). Desde o RAG (retrieval-augmented generation) até frameworks personalizados de agentes, as empresas precisam de plataformas e modelos de governança criados para esses novos fluxos de trabalho nativos de IA.
- Governança deixou de ser opcional — agora é fundamental: Com regulamentações específicas para IA, como a Lei de IA da UE e padrões em evolução, como o NIST AI RMF e a ISO 42001, a governança deixa de ser um checklist de compliance para um princípio de design. Empresas visionárias tratam a governança de IA, gestão de riscos e cibersegurança como elementos centrais para escalar e conquistar confiança.
- O conceito de “land and expand” precisa de ir além de uma simples tática de vendas: A capacidade de começar pequeno (por exemplo, com um agente GenAI piloto para uso interno) e escalar rapidamente, por meio de padrões reutilizáveis, ferramentas modulares e governança integrada, é o que diferencia as organizações que lideram a transformação daquelas que apenas tentam acompanhá-la. Uma boa estratégia parte do seu contexto atual — mas nunca permanece nele.
Cinco recomendações para acertar na estratégia de dados e IA
Confira cinco recomendações comprovadas para estruturar uma estratégia de dados e IA robusta, alinhada às exigências de um cenário cada vez mais orientado por inteligência artificial.
1. Tornar a governança um princípio de design — não uma reflexão tardia
Comece a incorporar a governança em todo o ciclo de vida da IA: desde o consumo de dados até à monitorização de modelos. Isso envolve estabelecer políticas claras para qualidade, linhagem, rotulagem, controlos de acesso e aplicabilidade dos dados. Utilize frameworks modulares que integrem mecanismos de proteção específicos de IA (deteção de vieses, observabilidade de modelos, gestão de prompts) à governança geral de dados e segurança. Isso não se trata apenas de compliance — trata-se de confiança. E é a confiança que permite que as organizações escalem IA de forma segura, responsável e sustentável.
2. Investir numa base de dados e IA de nível empresarial
O sucesso da IA em escala exige mais do que modelos — requer plataformas, pipelines e processos projetados para sustentar operações de longo prazo. Isso inclui capacidades de MLOps e LLMOps, aceleradores reutilizáveis — como integração com bancos de dados vetoriais ou ferramentas de avaliação de modelos — e uma arquitetura robusta, capaz de suportar tanto operações centralizadas quanto colaborativas entre diferentes unidades, com governança integrada. Independentemente da adoção de soluções open source, comerciais ou híbridas, o essencial é orquestrar — e não apenas construir — a sua stack tecnológica, priorizando flexibilidade, portabilidade e responsabilidade ao longo de todo o ciclo de vida.
3. Tornar a operacionalização uma prioridade, não um plano futuro
O maior valor vem de iniciativas de IA que vão além das provas de conceito (PoCs) e que geram impacto real. Isso requer um modelo de entrega baseado em agilidade, automação e orquestração multifuncional. Inclua a operacionalização desde o início: projete já com monitorização, controlo de custos (FinOps), governança "human-in-the-loop" e controlo de cibersegurança.
Pense em MVP — mas com um caminho claro para escalar, acelerado por automação e repetibilidade. Ferramentas como matrizes de risco de IA, avaliações de maturidade e kits de teste de segurança ajudam a reduzir atritos e acelerar o tempo para criação de valor.
4. Preencher as lacunas de talentos, ferramentas e processos
Uma estratégia moderna de dados e IA deve ir além do fator tecnológico. Também é fundamental considerar o nível de prontidão cultural, o desenvolvimento de competências e o alinhamento dos processos. Crie centros de excelência ou departamentos específicos de IA que unifiquem a gestão de produtos, engenharia, dados e compliance. Incentive a colaboração utilizando plataformas partilhadas e mecanismos transparentes de avaliação.
Mais importante ainda: não subestime a gestão da mudança. Promover a adoção — interna e externamente — exige uma forte comunicação, construção de confiança e compromisso com uma aprendizagem contínua.
5. Dar prioridade a casos de uso por impacto, risco e prontidão
Com tanta atenção voltada para casos de uso de GenAI, a tendência é mergulhar diretamente nos casos mais inovadores. Mas nem todos têm o mesmo grau de importância — ou fase de maturidade. Estabeleça uma visão de portfólio avaliando os casos de uso pelo impacto no negócio, viabilidade técnica, complexidade de governança e postura de segurança.
Aplique frameworks reconhecidos para definir níveis de criticidade e ajustar a sua estratégia conforme necessário. Algumas aplicações de IA exigem red teaming e pen tests, enquanto outras podem ser administradas com controlo mais simples. O ponto central é: adapte o nível de exigência às necessidades de cada contexto.
Considerações finais
Ainda que os fundamentos de uma boa estratégia — como alinhamento dos objetivos do negócio, escalabilidade e adaptabilidade — continuem válidos, a forma de execução mudou. A IA traz novos poderes, mas também novas responsabilidades. As organizações mais resilientes e relevantes serão aquelas que integrarem a IA no núcleo dos seus dados, tecnologia e modelos operacionais — de forma segura, ética e em escala.
Ao acertar na estratégia de dados e IA, não está apenas a preparar o seu negócio para o futuro, está a construir as bases para liderar na era da IA.
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