Quail Group: empresas fracassam com IA por bagunça nos dados, não por causa dos modelos

A maioria das empresas empaca com IA não por modelos fracos ou falta de orçamento. Segundo os autores da Quail Group, o problema é mais profundo: as empresas não entendem quais dados realmente importam e, com IA, só escalam mais rápido a própria confusão.

O problema não são os modelos

O mercado ainda espera que novos investimentos tragam automaticamente mais inteligência e eficiência. Mas o quadro é outro. Em artigo para o TNW, os autores citam o State of Enterprise AI 2026: os gastos globais com IA podem chegar a US$ 2,52 trilhões, mas só 14% dos diretores financeiros veem retorno mensurável. Outro sinal preocupante: em 2025, 42% das empresas abandonaram a maior parte de seus pilotos de IA. Isso parece menos uma série de erros pontuais de implantação e mais uma lacuna sistêmica entre ambição e execução real.

Os autores contestam a explicação popular de que tudo se resume a dados "sujos". Limpeza importa, mas sozinha rende pouco se os dados não estiverem ligados a decisões concretas, integrados entre si e adequados ao trabalho diário. Muitas empresas acumularam dashboards, relatórios e sistemas de rastreamento que criam aparência de transparência. Ainda assim, as equipes muitas vezes não conseguem explicar por que uma métrica mudou, como ela afeta o resultado e que ação deveria seguir.

Como o caos cresce

A escala agrava o problema. O volume de dados cresce mais rápido que a capacidade das empresas de interpretá-los. As equipes medem tudo o que podem, mas nem sempre entendem para quê. Resultado: dezenas de métricas disputam atenção, as definições divergem entre departamentos, os eventos são registrados de formas diferentes e os relatórios dependem com frequência de ajustes manuais. Nesse ambiente, é difícil formar uma visão única do negócio: cada um trabalha com fragmentos, e os fragmentos raramente batem.

Quando a IA entra sobre essa base, a ambiguidade não some, e se espalha mais rápido. Sistemas treinados com entradas contraditórias não resolvem a ambiguidade, eles a amplificam. Segundo os dados citados no texto, 61% dos líderes de dados dizem que melhorar a qualidade dos dados ajuda a levar iniciativas de IA à produção, mas 50% ainda consideram a qualidade e o acesso aos dados barreiras sérias. Também preocupa a distância entre confiança e compreensão: 65% dos executivos acreditam que os funcionários confiam nos dados para IA, embora 75% admitam, ao mesmo tempo, lacunas de habilidades com dados.

"IA e automação amplificam o estado dos dados em que se apoiam."

Por onde começar

Os autores não acreditam que ferramentas mais convenientes resolvam o problema sozinhas. Se os processos internos já são confusos, os donos das métricas não estão definidos e os próprios sinais são mal descritos, qualquer novo sistema de IA vai rodar sobre a mesma névoa organizacional. Por isso, sugerem começar não por novos modelos nem por mais um dashboard, mas por reconstruir a lógica de tomada de decisão. Um começo prático é este:

• Identificar as perguntas que o negócio tem mais dificuldade de responder hoje
• Designar responsáveis pelos dados e métricas-chave
• Padronizar processos para que os eventos sejam registrados da mesma forma
• Remover indicadores supérfluos e manter os sinais ligados a ações
• Montar uma camada de dados coesa e prática para o dia a dia

Há ênfase especial no lado humano. Mesmo dados bem estruturados não trarão benefício se a equipe não souber aplicá-los nas decisões diárias. Por isso, a gestão de mudanças não é um adicional opcional, mas parte da própria estratégia de IA. As empresas precisam ensinar as pessoas a distinguir sinais relevantes do ruído de fundo e agir com segurança a partir deles, em vez de apenas consumir cada vez mais relatórios.

O que isso significa

A ideia central do artigo é simples: a IA não cura o caos organizacional automaticamente. Se a empresa não tem clareza em processos, responsabilidades e dados, os novos modelos só vão acelerar a produção de conclusões duvidosas. Sairão na frente os que primeiro organizarem seus sinais e só depois escalarem a automação.