Com IA acessível a todos, o diferencial da empresa passa a ser o dado
Marketing FinanceIT
Contratar uma ferramenta de inteligência artificial ficou mais fácil. Modelos, assistentes e plataformas estão ao alcance de empresas de diferentes portes, e o recurso que uma organização adota hoje pode estar disponível para o concorrente amanhã. A pergunta que sobra para a liderança é direta: se todos usam a mesma tecnologia, o que separa uma empresa da outra?
Essa foi a discussão de um painel promovido pela EY no Febraban Tech 2026, com executivos de bancos. A resposta aponta para algo que já está dentro de casa: os dados e as pessoas que os interpretam.
O que os executivos apontaram
Segundo a EY, os participantes avaliaram que, à medida que o acesso à IA se universaliza, os verdadeiros diferenciais competitivos passam a ser a qualidade dos dados e a capacidade dos profissionais que vão interpretá-los no dia a dia.
Telma Luchetta, sócia-líder de Tecnologia, IA e Dados para o setor financeiro da EY Brasil e mediadora do painel, resumiu a mudança: os dados deixaram de ser vistos apenas como matéria-prima da tecnologia e passaram a ser o fator capaz de trazer vantagem competitiva.
O título da publicação da EY indica a consequência prática: com a IA se tornando commodity, o foco passa a ser a qualidade dos dados para a tomada rápida de decisão. A ferramenta pode ser a mesma para todos; a base que a alimenta, não.
Onde as empresas ainda tropeçam
O diagnóstico do painel trouxe também um alerta. Segundo a executiva, a integração dos dados entre os diferentes departamentos e profissionais das organizações ainda carece de efetividade.
Na prática, isso costuma aparecer como áreas que mantêm bases separadas, com definições próprias, e indicadores que mudam de valor conforme quem os calcula. Nenhum modelo de IA corrige essa divergência sozinho.
Para Luchetta, "os dados precisam ser adicionados às discussões de estratégia de negócio desde o início". Dado, portanto, não é assunto para resolver depois que o projeto de IA já foi aprovado.
Ela citou ainda um estudo recente da EY com CDOs (Chief Data Officers), segundo o qual o nível de prontidão dos dados ainda deixa a desejar. É um sinal para quem planeja escalar IA sem antes olhar para a própria base.
O que significa ter dado pronto
A EY descreve a prontidão dos dados como tê-los limpos, estruturados, acessíveis e governados, de modo a gerar decisões confiáveis e alimentar também os sistemas de inteligência artificial.
Cada um desses atributos vira uma pergunta que a empresa pode fazer a si mesma. Os registros estão completos e sem duplicidade? Seguem um formato consistente? Quem precisa consegue acessá-los? Há regras claras sobre origem, responsáveis e uso permitido?
Quando a resposta é não, o modelo herda o problema. Um assistente que consulta uma base inconsistente devolve a mesma inconsistência, só que mais rápido e com aparência de certeza.
Primeiro passo: medir a maturidade da base
Antes de escolher a próxima ferramenta, vale avaliar em que estágio está a base de dados da empresa. Um diagnóstico de maturidade mapeia as fontes existentes, a qualidade de cada uma, o grau de integração entre sistemas e a governança aplicada.
Esse retrato evita dois erros comuns. O primeiro é investir em um piloto que depende de dados inexistentes ou pouco confiáveis. O segundo é subestimar o que já está disponível e adiar iniciativas que poderiam começar agora.
Integrar fontes também não exige, necessariamente, copiar tudo para um novo repositório. Plataformas de Logical Data Management, como a Denodo, criam uma camada lógica de acesso a fontes heterogêneas sem replicá-las, o que ajuda a construir a visão unificada de que a IA depende.
Segundo passo: priorizar com os dados que já existem
Com a maturidade mapeada, a priorização fica mais objetiva. Em vez de partir do caso de uso mais ambicioso, a empresa pode começar pelos que se apoiam nos dados que já estão em melhor condição.
Um critério prático é cruzar duas dimensões: o valor que o caso de uso gera para o negócio e a prontidão dos dados que ele exige. Alto valor com dados prontos vai para a frente da fila. Alto valor com dados frágeis vira projeto de estruturação, com responsável definido.
Essa abordagem conversa com o segundo diferencial apontado no painel, as pessoas. Começar por casos com dados confiáveis ajuda as equipes a interpretar resultados, ganhar confiança na ferramenta e desenvolver a capacidade analítica que a tecnologia sozinha não entrega.
Por onde começar
Para transformar o dado em diferencial, o caminho prático tem três movimentos: levar a discussão sobre dados para a mesa da estratégia, fazer um diagnóstico de prontidão da base atual e montar uma lista de casos de uso ordenada pelo valor e pela qualidade dos dados disponíveis.
A Financeit apoia esse percurso com o diagnóstico de prontidão para IA, que avalia maturidade, qualidade dos dados e governança e prioriza casos de uso, e com a estruturação de dados, que integra as fontes e prepara a base. Uma conversa com o time de especialistas é um bom ponto de partida para descobrir em que estágio a empresa está.