*Por Bergson Lopes
Durante muito tempo, os dados foram tratados nas empresas como um assunto mais próximo das áreas técnicas, associados a sistemas, relatórios, integrações, indicadores, plataformas analíticas e, mais recentemente, à inteligência artificial. Essa visão fazia sentido quando o uso dos dados estava mais concentrado na operação e na geração de informações gerenciais. A nova realidade dos negócios, porém, exige uma compreensão mais ampla sobre o papel dos dados dentro das organizações.
Dados influenciam diretamente a capacidade de uma empresa crescer, inovar, reduzir custos, mitigar riscos, personalizar experiências, aumentar a produtividade e sustentar decisões estratégicas. Por isso, discutir dados apenas sob a ótica da tecnologia limita seu potencial. Ter uma estratégia de dados deixou de ser apenas uma alternativa e passou a fazer parte das necessidades corporativas, já que interfere na forma como a empresa decide, executa, aprende e gera valor.
Nesse contexto, um Programa de Dados e IA pode funcionar como método para organizar objetivos, prioridades, responsabilidades, modelos de governança, frentes de atuação, entregas, indicadores de evolução e mecanismos de acompanhamento. Não basta declarar que dados são importantes, criar iniciativas isoladas, contratar especialistas ou implantar plataformas. Sem uma estrutura definida, essa jornada passa a depender de esforços dispersos, lideranças locais e profissionais que sustentam a evolução dos dados com conhecimento tácito, relações informais e esforço individual.
Algumas empresas ainda seguem sem uma estratégia de dados ou sem um programa minimamente estruturado, muitas vezes por pressa, pressão por resultados, necessidade de entregas rápidas ou pela falta de uma visão mais ampla da liderança sobre o que significa evoluir em dados e inteligência artificial. A consequência pode aparecer com o tempo. O que inicialmente parecia ser um caminho mais rápido acaba se transformando em uma jornada mais cara, lenta e difícil de sustentar, com retrabalhos, aumento de custos, dependência de pessoas específicas, rotatividade, projetos que não escalam, iniciativas que fracassam e perda gradual de credibilidade perante as áreas de negócio.
A ausência de estratégia raramente impede que uma empresa comece a trabalhar com dados. Muitas organizações criam painéis, contratam tecnologias, desenvolvem modelos, montam bases, estruturam times e lançam projetos. O problema surge quando essas iniciativas não possuem direção, alinhamento com a estratégia corporativa ou clareza sobre a geração de valor. Há movimento, mas não necessariamente avanço, além de investimentos cujo retorno nem sempre é percebido.
Em organizações complexas, diferentes áreas costumam ter percepções distintas sobre o que significa gerir dados, quais problemas devem ser priorizados, quem deve se responsabilizar por eles e quais resultados podem ser esperados. Para alguns executivos, dados significam relatórios melhores. Para outros, representam automação de processos, governança, conformidade, inteligência artificial, eficiência operacional, experiência do cliente ou novas receitas. Essas perspectivas podem coexistir, desde que estejam organizadas dentro de uma visão comum e coerente com a estratégia corporativa.
Ter um Programa de Dados e IA estruturado também ajuda a gerir expectativas. Nesse cenário, o CDAIO, sigla para Chief Data and Artificial Intelligence Officer, assume um papel relevante por atuar em uma iniciativa que precisa envolver a alta gestão e decisões que atravessam diferentes áreas da organização. O CDAIO pode conduzir esse movimento ao reunir uma visão corporativa sobre dados, inteligência artificial, governança, tecnologia, riscos, inovação e valor de negócio. Sua atuação contribui para retirar o tema de uma discussão exclusivamente técnica e conectá-lo aos objetivos estratégicos da empresa.
Se a organização busca crescimento, eficiência, transformação digital, melhoria da experiência do cliente, redução de riscos, inovação ou uso mais intensivo de inteligência artificial, os dados precisam contribuir diretamente para essas prioridades. Isso exige clareza sobre quais decisões precisam ser melhoradas, quais processos dependem de dados confiáveis, quais indicadores devem ser padronizados e quais oportunidades podem ser capturadas a partir de um uso mais eficiente da informação.
Como os problemas normalmente são muitos, é comum que a organização crie uma lista extensa de iniciativas, todas aparentemente urgentes. A estratégia, no entanto, pressupõe escolhas, priorização, sequência, conversas difíceis e critérios claros de execução. Isso precisa ser traduzido em uma jornada estruturada, com próximos passos definidos, responsáveis, mecanismos de governança e acompanhamento contínuo. Declarar intenção não é suficiente. É necessário estabelecer o que será feito, em que sequência, por quem, quais entregas são esperadas e como o progresso será avaliado.
Quando projetos de dados falham, entregas não escalam, indicadores são questionados ou as áreas não percebem valor, o programa perde credibilidade. A empresa passa a enxergar dados como mais uma promessa que não se concretizou. Esse desgaste pode comprometer o engajamento das lideranças justamente no momento em que a organização precisa avançar.
Se dados e inteligência artificial já fazem parte do conjunto de tecnologias que deverá sustentar as ambições estratégicas de uma empresa, a liderança não pode tratá-los como iniciativas paralelas ou exclusivamente técnicas. É necessário avaliar se a forma como essa jornada está sendo conduzida contribui, de fato, para os objetivos corporativos. Quando essa conexão não é evidente, o problema pode não estar nos dados em si, mas na ausência de uma estratégia capaz de colocá-los, de forma coordenada, responsável e mensurável, a serviço do negócio.
*Bergson Lopes é fundador e sócio-diretor da BLR DATA, vice-presidente da DAMA Brasil, especialista em Gestão e Governança de Dados e autor de dois livros sobre o tema.
