Empresas brasileiras enfrentam desafios na implementação de IA avançada por falta de estrutura de dados
A adoção de inteligência artificial (IA) nas empresas brasileiras avança para modelos sofisticados, como agentes autônomos e copilotos corporativos, mas esbarra em problemas estruturais. Especialistas alertam que a falta de organização de dados e processos básicos compromete a eficácia dos sistemas, resultando em respostas de baixa qualidade e desmotivação para investimentos futuros.
IA avançada exige bases sólidas
Empresas brasileiras estão acelerando a implementação de inteligência artificial (IA) para além de chatbots e automações simples, adotando sistemas capazes de tomar decisões, interpretar contextos e interagir com clientes em múltiplos canais. No entanto, segundo Fernando Migrone, vice-presidente de Marketing da Zendesk para a América Latina, o maior obstáculo não é a tecnologia em si, mas a falta de preparação interna das companhias. "Todo mundo quer implementar IA. Mas antes disso, a empresa precisa olhar para dentro e entender se o básico está organizado", afirma Migrone. A ausência de dados estruturados e processos organizados resulta em respostas de baixa qualidade, já que a eficácia da IA generativa depende diretamente da qualidade dos dados de entrada.
Pressão por velocidade agrava problemas
A pressão do mercado por inovação rápida leva muitas empresas a tentar integrar IA em operações ainda fragmentadas, com bases de dados desconectadas e baixa maturidade digital. Esse cenário se intensificou após a pandemia, quando a transformação digital deixou de ser um diferencial para se tornar uma necessidade de sobrevivência. Além disso, os consumidores passaram a exigir experiências mais rápidas e integradas, aumentando a demanda por soluções tecnológicas. Migrone destaca que, sem uma base sólida, os resultados da IA tendem a ser insatisfatórios, desmotivando investimentos futuros e limitando o potencial de crescimento das empresas.