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O avanço da IA generativa já é uma realidade no Brasil. De acordo com a pesquisa Estado da Inovação e IA 2025, da Dell Technologies, 94% dos líderes empresariais reconhecem o impacto transformador da tecnologia em seus setores, enquanto 88% já observam ganhos expressivos em ROI e produtividade. Ainda assim, há uma lacuna crítica. As organizações afirmam que suas equipes precisam desenvolver novas habilidades para liberar todo o potencial dessa inovação. Nesse cenário de aceleração, torna-se ainda mais evidente que o valor não está apenas em ter acesso a dados, mas em interpretá-los com inteligência humana.
Nos últimos anos, o entendimento sobre o papel estratégico dos dados evoluiu rapidamente. Hoje, há consenso de que eles são fundamentais para impulsionar a transformação digital e gerar vantagem competitiva. No entanto, essa valorização pode levar a um risco comum: decisões excessivamente baseadas em dados, tomadas de forma automática e sem espaço para contexto, experiência humana ou intuição — uma limitação especialmente relevante no momento em que o uso de IA se intensifica.
A própria literatura acadêmica alerta para isso. Um artigo do Journal of Innovation in Polytechnic Education (2024) afirma que “os dados podem indicar uma direção, mas nem sempre revelam o caminho certo”. Ou seja, mostram o que está acontecendo, mas não necessariamente explicam o porquê ou o que fazer a partir dali. A bibliografia sobre Data-Informed Decision Making, compilada pelo National Center for Principled Leadership & Research Ethics, reforça que o julgamento humano permanece essencial para uma interpretação profunda e responsável dos dados.
Adotar uma cultura orientada por dados (data-informed) significa tratar dados como insumos valiosos, e não como ordens. É a combinação entre métricas, experiência, sensibilidade contextual, ética e pensamento crítico que gera decisões verdadeiramente estratégicas. Essa abordagem se torna ainda mais relevante diante do crescimento explosivo de dados impulsionado pela IA generativa. Empresas brasileiras já lidam com desafios como expansão de infraestrutura, privacidade e otimização de custos, enquanto buscam conectar a IA diretamente aos objetivos de negócio. Soluções escaláveis e ferramentas avançadas de ciência de dados vêm desempenhando um papel essencial nesse processo, ampliando a capacidade de transformar dados brutos em inteligência acionável.
A sustentabilidade também desponta como prioridade. Com a maioria dos executivos identificando a IA como uma ferramenta crítica para eficiência energética, soluções de data centers já incorporam práticas de otimização alinhadas a uma transformação digital mais sustentável e competitiva. Outro movimento importante é a chegada iminente dos agentes pessoais e da IA agentiva: muitas lideranças enxergam oportunidades significativas nesse modelo, embora apenas uma parcela das organizações se considere madura em soluções de IA generativa. Várias já envolvem equipes de ciência de dados no treinamento de modelos internos, indicando que muitos projetos ainda estão em fase piloto.
Nesse contexto, garantir “humanos no loop” é fundamental. A tecnologia deve potencializar a inteligência das equipes, não substituí-las. A combinação entre algoritmos avançados, validação humana e capacidade de interpretar nuances aumenta a confiabilidade, reduz vieses e gera decisões mais sólidas.
Em um mercado brasileiro diverso, dinâmico e culturalmente complexo, dados são essenciais, mas não infalíveis. Liderar com inteligência contextual torna-se imprescindível. O futuro não pertence a quem tem mais dados, mas a quem sabe interpretá-los com profundidade e humanidade. Na era da IA, é justamente o fator humano que se torna mais valioso do que nunca.
Luis Gonçalves é presidente da Dell Technologies para a América Latina.
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