Projetos de IA alimentados por dados de baixa qualidade e confiança podem ser comparados a uma alimentação baseada em Fast Food
Por Anderson Paulucci
Imagine tentar manter uma equipe de alta performance alimentando-a todos os dias apenas com fast food. No início, a energia parece suficiente, mas com o tempo, os resultados caem, a saúde se deteriora e as falhas aparecem nos momentos mais críticos.
É exatamente isso que acontece com projetos de inteligência artificial alimentados por dados de baixa qualidade.
Por mais avançado que seja o algoritmo, sem informações consistentes, confiáveis e relevantes, dificilmente o projeto entregará o retorno esperado.
De acordo com o Gartner, até 2026, 60% dos projetos de IA correm o risco de falhar justamente pela falta de dados adequados que sustentem suas aplicações de forma eficaz. Ou seja: o problema quase nunca está na tecnologia, mas na base que a alimenta.
Investir em soluções de ponta sem cuidar da origem, estrutura e relevância dos dados é como instalar um motor de última geração e abastecê-lo com combustível adulterado.
Vivemos hoje a era do excesso informacional, onde volume não significa valor. Muitas empresas transformaram seus pipelines de dados em verdadeiros depósitos de informações redundantes, desorganizadas e de procedência duvidosa.
O resultado são modelos que parecem performar bem no início, mas falham justamente quando mais se precisa — em decisões estratégicas, cenários adversos ou situações sensíveis.
O impacto dessa realidade vai além das questões técnicas. Dados ruins comprometem diretamente a eficiência financeira dos projetos. Sem qualidade, a IA se torna uma solução cara, frágil e dispendiosa, consumindo tempo e recursos para corrigir análises, revisar resultados e contornar falhas.
Na prática, é como manter uma operação que parece ágil, mas gera prejuízos silenciosos e compromete a competitividade da empresa.
O desafio não está apenas nos dados brutos, mas na ausência de uma cultura de curadoria e responsabilidade sobre a qualidade da informação. Dados não devem apenas ser coletados, precisam ser tratados, validados e contextualizados para atender aos objetivos estratégicos.
É papel das lideranças garantir que as informações utilizadas sejam relevantes, atualizadas e livres de distorções. Sem esse rigor, as empresas seguem alimentando seus sistemas com conteúdos enviesados e de baixo valor.
E vale a provocação: quantas vezes seu time recorreu a bases de dados fáceis e acessíveis, deixando de lado o processo de higienização e qualificação, apenas para acelerar entregas? No curto prazo, isso parece resolver.
No médio e longo prazo, o desempenho cai, os riscos aumentam e o custo de manutenção dispara — como quem recorre ao delivery todos os dias, até que a conta, e as consequências, cheguem. A próxima grande revolução em IA não virá apenas de novos modelos, mas da maturidade na gestão e qualidade dos dados. Está na hora de colocar isso no centro da estratégia.
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