A lacuna que derruba a IA e como preenchê-la com dados confiáveis

A inteligência artificial deixou de ser promessa e já está moldando a forma como empresas atuam no mercado. No entanto, enquanto algumas organizações colhem resultados impressionantes, outras se deparam com falhas, frustrações e riscos.

A verdade é simples: IA não falha por causa dos modelos — ela falha pela falta de dados confiáveis, governados e ricos em contexto. Como destacou a Alteryx no artigo Mind the Gap: Why AI Fails Without Trusted Data, a lacuna entre o entusiasmo com IA e os resultados reais está diretamente ligada à governança e qualidade dos dados.

Sem uma base sólida, a IA se torna uma caixa-preta que gera desconfiança, alucinações e decisões erradas. Porém, com dados bem estruturados, governados e interpretáveis, a IA deixa de ser risco e se transforma em vantagem competitiva.

Por que a IA falha sem dados confiáveis?

Alguns pontos críticos revelados pela pesquisa da Alteryx:

• • Governança não é opcional: sem ela, a IA não escala nem atende exigências de auditoria e compliance.
  • Executivos exigem transparência: modelos “caixa-preta” não são aceitos em áreas críticas.
  • Falta de contexto gera alucinações: sem enriquecer os dados, modelos de linguagem (LLMs) produzem respostas genéricas ou incorretas.
  • O público e o mercado estão atentos: apenas soluções transparentes, auditáveis e com humanos no loop ganham confiança.

Em resumo, a confiança é o combustível da IA. Sem confiança nos dados, não há confiança no resultado.

O custo de ignorar a LACUNA

Estudos recentes¹ confirmam os riscos de não investir em dados confiáveis para IA:

• • 65% dos líderes afirmam que alucinações da IA abalam a confiança corporativa
  • 41% apontam privacidade e 39% segurança como maiores barreiras para adoção em escala, enquanto 34% destacam qualidade e confiabilidade dos resultados
  • Apenas 38% das empresas têm diretrizes éticas claras para IA, o que aumenta o risco de mau uso ou falhas reputacionais
  • Casos como o da Zillow, que perdeu bilhões após erros em seus modelos de precificação imobiliária, mostram que sem dados confiáveis e governança, os riscos são reais e caros.
    
    

Cinco caminhos para fechar a LACUNA dos dados e preparar a IA 

A Alteryx consolidou cinco pilares² que ajudam empresas a transformar dados brutos em inteligência pronta para IA, reduzindo riscos e ampliando resultados:

1. 1. Unificar dados dispersos: sistemas fragmentados geram falhas e silos. Ao integrar ERPs, CRMs, bancos de dados e SaaS em uma camada confiável, as equipes têm menos retrabalho e mais consistência para análises e modelos.
      
      
   2. Governança e aprovações colaborativas: dados prontos para IA exigem validação contínua. Com workflows rastreáveis, papéis de aprovação e acessos definidos, é possível garantir conformidade e transparência desde o início.
      
      
   3. Enriquecer dados com contexto: sem contexto, a IA alucina. Com metadados, regras de negócio e sinais específicos de cada área, os modelos aprendem com informações relevantes e oferecem respostas explicáveis.
      
      
   4. Orquestrar workflows em escala: a IA precisa de dados atualizados e contínuos. Orquestração de pipelines via APIs e automação garante repetibilidade, confiabilidade e escalabilidade.
      
      
   5. Tornar dados pesquisáveis e explicáveis: cada saída deve ser auditável. Estruturas semânticas, tags e integração com RAG (retrieval-augmented generation) permitem que a IA forneça respostas acompanhadas de evidências e trilha de auditoria.
      
      

Quer entender na prática? Assista ao vídeo abaixo:

Casos reais que mostram o impacto de dados confiáveis 

Durante o Inspire 2025, conferência anual de usuários da Alteryx realizada em Irvine, Califórnia, no dia 14 de maio de 2025, a empresa anunciou os vencedores do Customer Excellence Awards² — uma premiação que reconhece clientes que estão impulsionando inovação e transformação de negócios através de dados.

Os premiados representam organizações e líderes que estão acelerando a adoção de IA empresarial e resolvendo desafios críticos em parceria com a Alteryx. Ao transformar dados em insights acionáveis, esses clientes estão gerando eficiência, crescimento e confiança na IA.

🏆Prefeitura de Salvador (Brasil) – Categoria Alteryx For Good

A Prefeitura de Salvador foi reconhecida pelo uso de IA, machine learning e NLP para automatizar recomendações e decisões no sistema de saúde pública.

O projeto trouxe ganhos significativos:

• • • Aumento de eficiência no atendimento;
    • Redução de perdas de receita;
    • Padronização de decisões;
    • Processamento mais rápido de recursos de pacientes.

Esse é um exemplo poderoso de como dados confiáveis e governados podem ser aplicados para impacto social direto, beneficiando a população e fortalecendo serviços públicos essenciais.

🏆Alvarez & Marsal Tax, LLC – Categoria Ingenuity

A Alvarez & Marsal foi premiada pela criação de um framework inovador que conecta LLMs seguros ao Alteryx via API.

Com isso, a empresa conseguiu:

• • • Extrair dados estruturados de fontes não estruturadas (como documentos fiscais e relatórios);
    • Acelerar processos de migração de sistemas;
    • Classificar dados operacionais com segurança, acurácia e eficiência.

Esse caso mostra como o enriquecimento de dados com contexto e governança permite que a IA seja aplicada em cenários críticos, como o tributário, com total confiabilidade e rastreabilidade.

Como a NORDICA pode ajudar nos primeiros passos

Construir uma base sólida de dados confiáveis é o primeiro movimento estratégico para que a inteligência artificial gere valor real, e é aqui que a NORDICA entra como parceira.

No "Guia Sem Mistério: Descubra os fundamentos essenciais para preparar sua empresa para a automação e o uso estratégico de IA", mostramos de forma prática como dar esses passos iniciais com segurança e clareza. A partir de aulas e cases reais, ajudamos empresas a transformar conceitos em ação.

Com o apoio da NORDICA e das soluções Alteryx, sua equipe aprende a:

Preparar e limpar dados, estruturando informações de forma confiável para análises futuras; Integrar e transformar múltiplas fontes de dados, aplicando até mesmo análises geoespaciais para enriquecer insights; Aplicar modelagem preditiva assistida (Auto ML), antecipando tendências e apoiando o planejamento estratégico; Explorar insights com IA embarcada, revelando padrões e causas raiz para decisões mais inteligentes.

Quer avaliar a prontidão dos seus dados para IA e iniciar essa jornada? Fale com a NORDICA e descubra como transformar automação e inteligência artificial em vantagem competitiva para o seu negócio.

Conclusão

IA confiável não nasce de modelos mais sofisticados — nasce de dados confiáveis, governados e enriquecidos com contexto.

É aí que a lacuna se fecha: dados bem estruturados geram IA explicável, auditável e capaz de entregar resultados reais para o negócio.

Quer avaliar a prontidão dos seus dados para IA? Entre em contato com nossa equipe e descubra como estruturar sua estratégia de dados governados para transformar IA em vantagem competitiva.

Referências:

¹ https://www.alteryx.com/pt-br/blog/mind-the-gap-why-ai-fails-without-trusted-data

² https://www.alteryx.com/pt-br/products/capabilities/ai-clearinghouse

³ https://www.techradar.com/pro/ai-and-machine-learning-projects-will-fail-without-good-data