No IACX 2025, fica evidente que transformar dados em valor real é um desafio que vai muito além da tecnologia – exige “curadoria, contexto e decisões humanas estratégicas”, como destaca Alexandre Caramaschi, CEO da AI Brasil.
No painel “Da coleta à decisão: como a IA transforma dados em estratégia“, executivos de grandes empresas compartilharam como constroem jornadas de dados que começam na captura bruta e avançam até modelos preditivos que sustentam decisões críticas de negócio.
“Não adianta ter muito dado se você não sabe o que perguntar para ele. A pergunta certa é o que transforma informação em valor”, destaca.
Para o executivo, o ponto de inflexão é quando as áreas deixam de ver dados como responsabilidade de um time técnico e passam a usar essas informações como “ativo de negócio”. Caso do Grupo Elo, que usa dados georreferenciados somados à IA que permitem decisões preditivas com impacto direto na experiência do cliente.
“A IA nos ajuda a entender o contexto e a antecipar necessidades. Isso só é possível com uma base de dados bem estruturada e confiável”, afirmou Guilherme Pereira, CEO da companhia.
Confiabilidade e evolução
No geral, todos concordam que o caminho não é simples: consolidar fontes, garantir governança e manter a qualidade da informação são passos essenciais para chegar a análises robustas. “Você só consegue confiar no modelo preditivo se confia no dado que o alimenta. E isso exige disciplina, investimento e cultura”, reforçou Henrique Albuquerque, superintendente de dados e IA do Bradesco.
No Bradesco, essa confiança tem sido colocada à prova com a evolução da BIA, a assistente virtual do banco. “A BIA só pôde se tornar mais precisa e proativa porque evoluímos na governança e na qualidade dos dados. Hoje, ela consegue ir além do transacional, entregando recomendações baseadas em contexto e comportamento”, explicou o especialista.
Para Fábio Criniti, diretor de Data & Analytics do Grupo Heineken, o grande desafio está em unir a coleta inteligente à ativação dos dados no tempo certo. “Capturar dados não é difícil. O mais complexo é transformar esse dado em ação que faça sentido para o cliente no momento em que ele precisa”, pontuou.
Para o executivo, foco é essencial: “Não dá pra abraçar todos os dados. O esforço do time tem que estar onde vai gerar valor para o negócio e para o consumidor”.
Habilidades da era da IA
Na avaliação de Fábio Marcolino, VP de Inteligência Artificial e Data do Grupo OLX, lidar com dados na era da IA exige mais do que conhecimento técnico. “Um bom profissional de dados precisa ser capaz de traduzir complexidade em clareza. Isso significa entender o negócio, fazer as perguntas certas e contar boas histórias com os dados”, disse.
Ele também destacou a importância da adoção de uma visão interdisciplinar: “Não é só sobre saber programar ou construir modelos. As empresas precisam de pessoas que conectem o raciocínio lógico com o olhar crítico, estratégico e que saibam navegar entre o técnico e o humano com naturalidade”.
Para Valter Andrade, diretor de Dados e IA da VISA, o uso inteligente de dados passa também pela capacidade de identificar padrões que ainda não foram formalizados. “A análise preditiva é poderosa quando conseguimos reconhecer comportamentos emergentes antes mesmo que se consolidem como tendência”, afirmou.
Nessa perspectiva, é aí que o gestor considera que entra um diferencial competitivo. Cruzar sinais sutis do mercado com inteligência analítica para antecipar decisões estratégicas.
“Não é sobre prever o futuro com precisão matemática, mas sim ganhar tempo para reagir melhor, com base em evidências e contexto. É preciso sair do hype e focar no que realmente gera valor com os dados”, alertou Valter.
