Quail Group: empresas falham com AI não por causa de modelos fracos, mas pela confusão de dados

A maioria das empresas enfrenta dificuldades com IA não por causa de modelos fracos ou falta de orçamento. Segundo os autores do Quail Group, o problema é mais profundo: os negócios não entendem quais dados realmente importam e, portanto, com a ajuda da IA simplesmente amplificam sua própria confusão mais rapidamente.

Não é questão de modelos

O mercado ainda tem muitas expectativas de que novos investimentos automaticamente tragam mais inteligência e eficiência. Mas o cenário é diferente. Em um artigo para TNW, os autores citam o State of Enterprise AI 2026: os gastos globais com IA podem atingir US$ 2,52 trilhões, mas apenas 14% dos diretores financeiros veem retorno mensurável. Outro sinal preocupante—42% das empresas em 2025 abandonaram a maioria de seus pilotos de IA. Isso não parece ser erros isolados de implementação, mas uma lacuna sistêmica entre ambições e execução real.

Os autores contestam a explicação popular de que tudo se resume a dados "sujos". A limpeza é importante, mas por si só alcança pouco se os dados não estão vinculados a decisões específicas, não são unificados entre sistemas e não são adequados para o trabalho diário. Muitas empresas acumularam painéis, relatórios e sistemas de rastreamento que criam uma ilusão de transparência. Enquanto isso, as equipes frequentemente não conseguem explicar por que uma métrica mudou, como ela afeta os resultados ou qual ação deveria seguir.

Como o caos cresce

O problema é agravado pela escala. O volume de dados cresce mais rápido do que a capacidade das empresas de interpretá-lo. As equipes medem tudo o que podem medir, mas nem sempre entendem o porquê. Como resultado, dezenas de métricas competem por atenção, as definições divergem entre departamentos, os eventos são registrados de forma diferente e os relatórios frequentemente dependem de ajustes manuais. Em tal ambiente, é difícil montar uma imagem unificada do negócio: cada um trabalha com fragmentos, e os fragmentos raramente se alinham.

Quando a IA é aplicada em cima dessa base, a confusão não desaparece—ela se propaga mais rápido. Sistemas treinados em dados de entrada contraditórios não eliminam ambiguidade; eles a amplificam. De acordo com dados citados no artigo, 61% dos líderes de dados dizem que melhorar a qualidade dos dados ajuda a mover iniciativas de IA para produção, mas 50% ainda consideram qualidade de dados e acesso barreiras sérias. Particularmente preocupante é a lacuna entre confiança e compreensão: 65% dos líderes acreditam que os funcionários confiam nos dados para IA, enquanto 75% simultaneamente reconhecem lacunas em habilidades de gerenciamento de dados.

"IA e automação amplificam a condição dos dados em que se baseiam."

Por onde começar

Os autores não acreditam que o problema será resolvido simplesmente com ferramentas mais convenientes. Se os processos dentro de uma empresa são inicialmente pouco claros, os proprietários das métricas não estão definidos e os sinais em si estão mal documentados, qualquer novo sistema de IA operará sobre o mesmo nevoeiro organizacional. Portanto, eles propõem começar não com novos modelos e não com outro painel, mas reconstruindo a lógica de tomada de decisão.

O início prático fica assim:

• Encontre as perguntas que seu negócio mais dificuldades tem para responder hoje
• Designe proprietários para dados e métricas-chave
• Padronize processos para que eventos sejam registrados consistentemente
• Remova indicadores desnecessários e mantenha sinais vinculados a ações
• Construa uma camada de dados coesa que seja conveniente para o trabalho diário

Ênfase especial é colocada no aspecto humano. Até mesmo dados bem estruturados não ajudarão se a equipe não entender como aplicá-los nas decisões diárias. Portanto, o gerenciamento de mudanças aqui não é um complemento opcional, mas parte da própria estratégia de IA. As empresas precisam ensinar as pessoas a distinguir sinais significativos do ruído de fundo e agir sobre eles com confiança, não simplesmente consumir cada vez mais relatórios.

O que isto significa

O ponto principal do artigo é simples: IA não cura automaticamente o caos organizacional. Se uma empresa não tem clareza em processos, responsabilidade e dados, novos modelos apenas acelerarão o resultado de conclusões questionáveis. Os vencedores serão aqueles que primeiro trazem ordem para seus sinais e somente então ampliam a automação.