Empresas brasileiras enfrentam gestão caótica de conteúdo não estruturado como principal obstáculo para a plena incorporação da IA agêntica, impactando produtividade e competitividade.
A corrida pela adoção da inteligência artificial generativa nas empresas brasileiras avança a passos largos, com o objetivo de impulsionar ganhos de produtividade e fomentar a inovação. Ferramentas sofisticadas, baseadas em grandes modelos de linguagem, já demonstram capacidade de redigir contratos, analisar dados complexos e interagir com clientes em português, operando frequentemente como agentes autônomos de IA, aptos a planejar, raciocinar e executar tarefas de forma independente.
Um estudo recente do Google, realizado no Brasil, revelou que uma parcela significativa de 62% dos altos executivos no país já utiliza agentes de IA em suas operações, superando a média global. Contudo, por trás do otimismo com essas novas ferramentas, emerge um desafio estrutural muitas vezes subestimado: a gestão desorganizada do conteúdo não estruturado dentro das organizações.
No cenário brasileiro, onde 78% das empresas ainda se encontram nas fases iniciais de maturidade em dados, conforme dados divulgados pela Beanalytics, a dificuldade em organizar e capitalizar informações dispersas – abrangendo desde e-mails até documentos digitalizados – ameaça comprometer os benefícios prometidos pela IA. Essa limitação, muitas vezes invisível, pode resultar em desaceleração de projetos, introduzir riscos de segurança e levar empresas brasileiras a perderem vantagem competitiva em um momento de rápida adoção da IA.
O gargalo dos dados não estruturados
Uma parcela considerável do conhecimento corporativo está contida em conteúdo não estruturado. Isso inclui textos livres, arquivos PDF, imagens, gravações de áudio e outros formatos que não se encaixam em bases de dados tradicionais. Estimativas globais indicam que aproximadamente 80% de todos os dados existentes são não estruturados, porém, as empresas conseguem aproveitar efetivamente apenas 20% do Big Data em suas tomadas de decisão.
Isso significa que a vasta maioria das informações com potencial valioso permanece à margem das análises e das ferramentas de IA, simplesmente por estar desorganizada ou inacessível. Mesmo organizações que investiram pesadamente em transformação digital se deparam com este dilema. Elas possuem repositórios extensos de documentos e registros, mas carecem de ferramentas adequadas para extrair insights acionáveis e de governança para canalizar esse conhecimento de forma confiável em seus sistemas de IA.
O principal impedimento para a escalabilidade da IA nas empresas não é estritamente técnico, mas sim organizacional. Sem uma gestão eficiente do conteúdo, os projetos de IA operam com limitações significativas em relação ao seu maior ativo informacional. Essa restrição desencadeia um efeito cascata: equipes permanecem sobrecarregadas com tarefas manuais, os agentes de IA atuam com um contexto incompleto e a esperada vantagem competitiva da IA não se materializa.
O problema não reside na escassez de dados; pelo contrário. Um estudo recente da norte-americana Komprise, publicado em dezembro, revelou que 74% dos líderes de TI e armazenamento já gerenciam ao menos 5 petabytes de conteúdo não estruturado, um aumento expressivo de 57% em relação a 2024. O desafio central reside em transformar essa massa caótica de informações em ativos prontos para serem utilizados pela IA.
Técnicas tradicionais oferecem um suporte limitado. Por exemplo, a digitalização de documentos em papel via OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) facilita a leitura, mas não garante a compreensão contextual. Um contrato escaneado pode se tornar pesquisável por palavras-chave, mas um agente de IA ainda pode ter dificuldade em discernir o significado de uma data inserida em um parágrafo – se ela se refere à assinatura, ao vencimento ou à renovação. Essas distinções são cruciais em operações legais e financeiras. Consequentemente, iniciativas de IA generativa frequentemente falham ou encontram dificuldades quando os dados de base não estão devidamente preparados.
Em 2025, um estudo da Fivetran constatou que 42% das empresas enfrentaram atrasos, baixo desempenho ou até mesmo o fracasso em mais da metade de seus projetos de IA devido a problemas relacionados à prontidão dos dados. Em suma, enquanto os executivos buscam resultados concretos da inteligência artificial, muitas equipes de tecnologia ainda se dedicam intensamente à organização da informação necessária nos bastidores. Essa disparidade entre a aspiração e a realidade representa um gargalo estratégico: para que as empresas usufruam plenamente do potencial da IA, é fundamental que primeiramente organizem seu acervo de dados.
Realidade e desafios nas empresas brasileiras
A adoção da IA generativa no Brasil apresenta um cenário desigual e repleto de obstáculos práticos. Um estudo global patrocinado pela SAS em 2024 indicou que apenas 46% das empresas brasileiras estavam utilizando ou implementando IA generativa, um percentual inferior à média mundial de 54%. Ademais, entre as empresas que adotaram a tecnologia, menos da metade conseguiu transitar da fase experimental para um caso de uso concreto; apenas 47% possuem aplicações de IA generativa em pleno funcionamento.
As razões para esse descompasso ficam evidentes nas entrevistas com executivos: a falta de expertise interna foi citada por 51% como o principal entrave para o avanço, um índice superior à média global, o que sinaliza uma escassez de profissionais qualificados no mercado brasileiro. A dificuldade em sair da fase de prova de conceito e migrar para a implementação prática também foi mencionada por 51% dos respondentes, evidenciando o conhecido hiato entre a demonstração de viabilidade e a escalabilidade da solução no cotidiano operacional. Isso sugere um volume considerável de experimentação em laboratório, mas uma menor quantidade de projetos consolidados que gerem valor contínuo.
Produtividade, eficiência e o caminho da competitividade
Superar o gargalo do conteúdo não estruturado transcende a esfera técnica, configurando-se como uma estratégia de negócio essencial para liberar o verdadeiro valor da IA. Os ganhos potenciais são substanciais. Empresas brasileiras que já trilham o caminho da IA generativa relatam impactos positivos concretos. O estudo da SAS apontou que 87% delas afirmaram ter reduzido custos operacionais e 76% observaram um aumento na retenção de clientes após a implementação de soluções de IA.
Esses resultados reforçam a ideia de que uma inteligência artificial adequadamente alimentada por dados confiáveis pode atuar como um catalisador para a eficiência e a inovação. É possível vislumbrar agentes de IA agilizando a triagem de milhares de contratos, identificando riscos em segundos – uma tarefa que demandaria dias para uma equipe humana – ou assistentes inteligentes resolvendo dúvidas de clientes de maneira personalizada, liberando os atendentes para lidar com casos mais complexos. Esses avanços significativos em produtividade só são alcançáveis quando a IA opera com informações completas e corretas. Caso contrário, os supostos ganhos podem se converter em retrabalho ou, na pior das hipóteses, em problemas inesperados.
Em última análise, o sucesso da adoção da IA autônoma dependerá menos de algoritmos complexos e mais de uma administração eficaz de um ativo já existente: os dados corporativos. Em um futuro próximo, a competitividade no mercado, tanto doméstico quanto global, será definida pela capacidade de cada organização em orquestrar a colaboração sinérgica entre humanos e inteligências artificiais. O desafio está posto: preparar hoje o terreno informacional para que a revolução da IA autônoma possa, finalmente, cumprir todo o seu potencial no contexto brasileiro.
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