*por Bergson Lopes

Durante muito tempo, os dados foram tratados nas empresas como um assunto mais próximo das áreas técnicas. Estavam 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. Mas a nova realidade dos negócios exige uma compreensão mais ampla sobre o papel dos dados na organização.

Dados influenciam diretamente a capacidade de uma empresa crescer, inovar, reduzir custos, mitigar riscos, personalizar experiências, aumentar 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 uma opção e passou a ser uma necessidade corporativa, pois interfere na forma como a empresa decide, executa, aprende e gera valor.

Assim, adotar um Programa de Dados e IA é um método para organizar objetivos, prioridades, responsabilidades, modelo 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. 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 insistem em seguir sem uma estratégia de dados ou sem um programa minimamente estruturado e, muitas vezes, fazem isso por pressa, pressão, necessidade de entregas rápidas ou, simplesmente, pela falta de visão estratégica da liderança sobre o que significa evoluir em dados e inteligência artificial. 

A consequência costuma ser pesada. O que parecia ser um caminho mais rápido acaba se transformando em uma jornada mais cara, lenta e difícil de sustentar. Surgem retrabalhos, custos, dependência de pessoas específicas, rotatividade, projetos que não escalam, iniciativas que fracassam e perda gradual de credibilidade perante as áreas de negócio.

Esse alerta é importante porque a ausência de estratégia raramente impede que a empresa comece a trabalhar com dados. Muitas organizações criam painéis, contratam tecnologias, desenvolvem modelos, montam bases, estruturam times e lançam projetos. E fazer tudo isso pode se tornar um problema se não houver direção, alinhamento com a estratégia corporativa e clareza sobre geração de valor. Há movimento, mas não necessariamente avanço e, pior, investimento que nem sempre tem seu retorno 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, automação de processos, governança, conformidade, inteligência artificial, eficiência operacional, experiência do cliente ou novas receitas. Todas essas perspectivas podem coexistir, desde que estejam organizadas em uma visão comum e coerente com a estratégia corporativa.

Ou seja, ter um Programa de Dados e IA bem estruturado ajuda a gerir expectativas e nesse cenário, o CDAIO, (Chief Data and Artificial Intelligence Officer) assume um papel fundamental, pois se trata de uma iniciativa que precisa vir da alta gestão, pois envolve decisões que atravessam toda a organização. O CDAIO deve puxar esse movimento por reunir uma visão corporativa sobre dados, inteligência artificial, governança, tecnologia, riscos, inovação e valor de negócio. Sua atuação ajuda a tirar o tema de uma discussão puramente técnica e a posicioná-lo como uma alavanca para os objetivos estratégicos da empresa.

Se a empresa busca crescimento, eficiência, transformação digital, melhor experiência do cliente, redução de riscos, inovação ou uso mais intensivo de inteligência artificial, os dados devem contribuir diretamente para essas prioridades. E 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, a organização tende a criar uma lista extensa de iniciativas, todas aparentemente urgentes. Mas a estratégia pressupõe escolhas, priorização, sequência, conversas difíceis e critérios claros de execução, tudo 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, com quais entregas esperadas e como o progresso será avaliado.

Quando projetos de dados falham, quando entregas não escalam, quando indicadores são questionados e quando as áreas não percebem valor, o programa perde credibilidade. A empresa passa a tratar dados como mais uma promessa não cumprida. Esse desgaste é perigoso, porque compromete o engajamento das lideranças justamente quando a organização mais precisaria avançar.

Se dados e inteligência artificial já fazem parte do arcabouço tecnológico que vai sustentar as ambições estratégicas da empresa, a liderança não pode tratá-los como iniciativas paralelas ou exclusivamente técnicas. É preciso avaliar se a forma como essa jornada está sendo conduzida contribui, de fato, para os objetivos corporativos e, 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.