{"id":137236,"date":"2026-08-26T08:20:00","date_gmt":"2026-08-26T11:20:00","guid":{"rendered":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/saftec-digital\/dados-e-processos-se-tornam-essenciais-para-adocao-de-ia-generativa-analisa-jean-pierre-lessa-e-santos-ferreira\/"},"modified":"2026-08-26T08:20:00","modified_gmt":"2026-08-26T11:20:00","slug":"dados-e-processos-se-tornam-essenciais-para-adocao-de-ia-generativa-analisa-jean-pierre-lessa-e-santos-ferreira","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/saftec-digital\/dados-e-processos-se-tornam-essenciais-para-adocao-de-ia-generativa-analisa-jean-pierre-lessa-e-santos-ferreira\/","title":{"rendered":"Dados e processos se tornam essenciais para ado\u00e7\u00e3o de IA generativa, analisa Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira"},"content":{"rendered":"<p><b>A ado\u00e7\u00e3o bem-sucedida costuma depender da organiza\u00e7\u00e3o de dados, da maturidade dos processos e da clareza sobre o problema que a tecnologia deveria resolver.<\/b><\/p>\n<p>A corrida para adotar intelig\u00eancia artificial generativa levou muitas empresas a contratar ferramentas antes de entender se a pr\u00f3pria opera\u00e7\u00e3o estava pronta para incorpor\u00e1-las. O resultado, em boa parte dos casos, \u00e9 um projeto que n\u00e3o sai do papel ou que entrega resultados muito abaixo do esperado, n\u00e3o pela qualidade da tecnologia, mas pela falta de preparo interno para us\u00e1-la. O descompasso entre expectativa e resultado pr\u00e1tico se repete em diferentes setores, independentemente do porte da empresa ou do or\u00e7amento dispon\u00edvel para a iniciativa.<\/p>\n<p>Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, CTO, exp\u00f5e alguns sinais que ajudam a diferenciar empresas realmente prontas para esse tipo de ado\u00e7\u00e3o daquelas que ainda precisam ajustar processos internos antes de investir. O primeiro deles \u00e9 a clareza sobre qual problema espec\u00edfico a intelig\u00eancia artificial deveria resolver, ponto que costuma ficar em segundo plano em projetos que nascem apenas da press\u00e3o para acompanhar uma tend\u00eancia de mercado.<\/p>\n<p><b>Organiza\u00e7\u00e3o de dados vem antes da ferramenta<\/b><\/p>\n<p>Modelos de intelig\u00eancia artificial generativa dependem diretamente da qualidade dos dados que alimentam seus processos. Empresas com informa\u00e7\u00f5es espalhadas em planilhas soltas, sistemas desconectados ou registros incompletos costumam ter resultados decepcionantes, mesmo contratando as ferramentas mais avan\u00e7adas dispon\u00edveis no mercado. Antes de qualquer investimento em intelig\u00eancia artificial, a organiza\u00e7\u00e3o dos dados da empresa costuma ser o ponto de partida, envolvendo centraliza\u00e7\u00e3o, atualiza\u00e7\u00e3o e padroniza\u00e7\u00e3o m\u00ednima das informa\u00e7\u00f5es. <\/p>\n<p>O trabalho de organiza\u00e7\u00e3o pr\u00e9via, embora menos vis\u00edvel do que a implementa\u00e7\u00e3o de uma nova ferramenta, costuma determinar se o projeto vai funcionar na pr\u00e1tica ou ficar restrito a testes isolados. Empresas que pulam essa etapa costumam descobrir o problema apenas depois de j\u00e1 terem investido tempo e or\u00e7amento na ferramenta, quando corrigir a base de dados se torna mais custoso do que teria sido no in\u00edcio. Nesses casos, o atraso na corre\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m compromete o cronograma inicial do projeto, gerando frustra\u00e7\u00e3o tanto na equipe t\u00e9cnica quanto na lideran\u00e7a que aprovou o investimento.<\/p>\n<p><b>Processos mal definidos travam qualquer automa\u00e7\u00e3o<\/b><\/p>\n<p>Automatizar uma tarefa que j\u00e1 \u00e9 confusa ou inconsistente tende a multiplicar o problema em vez de resolv\u00ea-lo. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira pontua que empresas com processos bem documentados e etapas claras conseguem extrair resultados muito mais consistentes da intelig\u00eancia artificial do que neg\u00f3cios que tentam automatizar rotinas que nunca foram formalmente mapeadas.<\/p>\n<p>O mapeamento pr\u00e9vio de processos tamb\u00e9m ajuda a identificar em quais etapas a intelig\u00eancia artificial realmente agrega valor, evitando o erro comum de aplicar a tecnologia de forma gen\u00e9rica em toda a opera\u00e7\u00e3o, sem considerar onde ela de fato reduz esfor\u00e7o ou melhora a qualidade do resultado entregue. Times que fazem esse exerc\u00edcio antes da implementa\u00e7\u00e3o costumam priorizar melhor os recursos dispon\u00edveis e evitam gastar or\u00e7amento em frentes que trariam pouco retorno pr\u00e1tico.<\/p>\n<p><b>Capacita\u00e7\u00e3o da equipe define o sucesso da ado\u00e7\u00e3o<\/b><\/p>\n<p>Ferramentas avan\u00e7adas costumam entregar pouco resultado quando a equipe n\u00e3o sabe como incorpor\u00e1-las \u00e0 rotina de trabalho. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira sinaliza que empresas que investem tempo em capacita\u00e7\u00e3o, mesmo que b\u00e1sica, conseguem uma curva de ado\u00e7\u00e3o mais r\u00e1pida do que aquelas que simplesmente distribuem acesso a uma nova ferramenta e esperam resultados imediatos.<\/p>\n<p>O investimento em capacita\u00e7\u00e3o costuma incluir tamb\u00e9m a defini\u00e7\u00e3o de respons\u00e1veis por acompanhar o uso da ferramenta ao longo do tempo, ajustando processos conforme a equipe ganha familiaridade e identifica novas oportunidades de aplica\u00e7\u00e3o dentro da pr\u00f3pria rotina de trabalho. Empresas que mant\u00eam esse acompanhamento ativo, em vez de tratar a capacita\u00e7\u00e3o como um evento \u00fanico, costumam sustentar ganhos de produtividade por mais tempo e evitam que a ferramenta caia em desuso poucos meses depois da implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>A <b>OESP<\/b> n\u00e3o \u00e9(s\u00e3o) respons\u00e1vel(is) por erros, incorre\u00e7\u00f5es, atrasos ou quaisquer decis\u00f5es tomadas por seus clientes com base nos Conte\u00fados ora disponibilizados, bem como tais Conte\u00fados n\u00e3o representam a opini\u00e3o da <b>OESP<\/b> e s\u00e3o de inteira responsabilidade da <b>Ag\u00eancia Saftec<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"A ado\u00e7\u00e3o bem-sucedida costuma depender da organiza\u00e7\u00e3o de dados, da maturidade dos processos e da clareza sobre o problema que a tecnologia deveria resolver. 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