Mais de 80% dos projetos de Inteligência Artificial fracassam e a culpa não é da tecnologia

Projetos de IA precisam transformar dados em ativos estratégicos para garantir resultados concretos para as empresas

A corrida das empresas pela Inteligência Artificial (IA) virou pauta obrigatória nas salas de onboarding, mas a realidade é menos glamourosa do que as postagens de linkedin sugerem. Pesquisas internacionais mostram que a maioria dos projetos não decola, e a razão central não é a IA em si, mas a qualidade dos dados que a alimentam.

Segundo um levantamento da RAND Corporation, mais de 80% dos projetos de IA falham, taxa quase o dobro da registrada em projetos tradicionais de TI. Já a consultoria Gartner estima que até 30% das iniciativas de IA generativa serão abandonadas ainda na fase de prova de conceito este ano. O motivo? Dados incompletos, mal estruturados ou simplesmente inexistentes.

Ambição em alta, prática em baixa

Um estudo da IDC, patrocinado pela Qlik, escancarou o abismo entre o discurso e a realidade corporativa. Quase 90% das empresas dizem ter revisado sua estratégia de dados por conta da IA generativa, mas apenas 26% conseguiram implementar soluções em escala. Pior: somente 12% confiam que seus dados estão prontos para sustentar decisões autônomas em seus sistemas de inteligência artificial.

Essa lacuna gera um paradoxo: as organizações correm para investir em ferramentas avançadas, companhias investem em softwares caríssimos, pressionadas pela moda do momento e pelo medo de ficar para trás, mas ignoram a etapa mais crítica: preparar os dados.

Mas os especialistas alertam que não basta ter dados “limpos”. É preciso garantir que estejam contextualizados, governados e rastreáveis, prontos para serem consumidos por modelos de IA.  Essa preparação inclui coleta estruturada, limpeza, validação e visualização dinâmica. O segundo passo: governança de dados, desafio que define regras de acesso, políticas de segurança e rastreabilidade, garantindo que a efetividade ande de mãos dados com a segurança

Sem essa base, a tecnologia não gera resultados consistentes. O fracasso do projeto Zillow Offers, nos EUA, que tentou usar IA para prever preços de imóveis e terminou em prejuízos bilionários, é citado por analistas como exemplo de como dados ruins comprometem até os sistemas mais sofisticados.

O papel de players especializados

Nesse cenário, empresas especializadas em soluções de dados surgem como aliadas estratégicas. A brasileira Toccato, por exemplo, atua transformando dados brutos em ativos organizados e estratégicos, e oferece automação.

“Sem dados organizados e governados, a Inteligência Artificial deixa de ser um projeto transformador e se torna apenas um experimento caro. A base de tudo é garantir que a informação seja tratada como ativo estratégico”, afirma Guilherme Tavares, CEO do Grupo Toccato.

É a diferença entre navegar em um mar de planilhas e ter uma bússola que mostra a direção certa. Com dashboards inteligentes e relatórios interativos, a companhia ajuda clientes a automatizar, filtrar e visualizar informações de forma estratégica, criando a base necessária para que projetos de IA realmente entreguem resultados.

Outro ponto é a adaptação às necessidades de cada negócio. Não existe um modelo único de organização de dados: cada setor tem particularidades, métricas e fontes de informação e necessitam de uma conexão bem estruturada entre tecnologia, processos e pessoas, áreas que garantem total funcionamento quando bem alinhadas com o propósito da empresa. Por isso a Toccato customiza o processo seja no varejo, na indústria, na saúde ou em serviços financeiros, assegurando a efetividade total por meio da estruturação de um bom relacionamento entre os principais eixos. Essa personalização é o que transforma o investimento em tecnologia em resultados palpáveis, sustentando projetos de IA que não param na teoria, mas entregam valor no dia a dia das empresas.