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Do Big Data à IA autônoma: como criar uma cultura de dados nas empresas

Nos últimos anos, o volume de dados gerados pelas empresas cresceu de forma exponencial. Mas, ao contrário do que se esperava, a maioria delas ainda não sabe o que fazer com tanta informação. É como se tivessem recebido uma biblioteca inteira sem aprender a ler.

Dados não são valor por si só. Sem contexto, sem estrutura, sem perguntas inteligentes por trás, eles são apenas ruído. E mais: sem uma cultura de dados — aquela que orienta decisões, desafia intuições e sustenta estratégias — nem o melhor algoritmo pode salvar uma organização da mediocridade.

De acordo com uma pesquisa recente da NewVantage Partners, embora 91% das empresas entrevistadas estejam investindo em iniciativas de dados e IA, apenas 26,5% afirmam ter realmente conseguido criar uma cultura orientada por dados. O número assusta, mas explica muita coisa: temos tecnologia de sobra e mentalidade de menos. E cultura, nesse caso, não se compra — se constrói.

Muita gente ainda acredita que criar uma cultura de dados é adquirir plataformas, dashboards e ferramentas de business intelligence. Mas cultura não nasce de um software. Ela nasce de comportamento.

É quando o CEO pergunta “o que os dados dizem sobre isso?” antes de tomar uma decisão estratégica. Quando o RH antecipa pedidos de demissão com base em padrões de comportamento. Quando o marketing fala em comportamento preditivo, e não apenas em campanhas de alcance. Quando o chão da fábrica entende que um dado inserido errado pode comprometer toda uma cadeia de decisões.

Cultura de dados não vem de ferramentas, mas de atitudes: nasce quando decisões em todos os níveis são guiadas pelo que os dados realmente dizem (Imagem: FAMILY STOCK/Shutterstock)

Essa mentalidade é o alicerce necessário para que a inteligência artificial possa, de fato, agir com autonomia. Porque IA autônoma — aquela que aprende, ajusta, decide e executa — precisa de dados limpos, estruturados, confiáveis e disponíveis.

E isso não se improvisa. Não adianta sonhar com uma IA estratégica se os dados ainda estão trancados em silos, espalhados em planilhas desconectadas, com má governança e baixa confiabilidade. A IA só consegue aprender com o que oferecemos — e se oferecermos um ambiente caótico, os resultados refletirão exatamente isso.

O ponto mais crítico é que muitas empresas ainda usam os dados como justificativa para decisões já tomadas. Ao invés de guiar a estratégia, os números viram apenas uma chancela do que a alta liderança já decidiu por instinto.

Esse viés de confirmação destrói qualquer chance de desenvolvimento analítico real. Uma cultura de dados de verdade exige humildade: saber ouvir o que os dados dizem mesmo quando contradizem nossas crenças mais arraigadas.

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Em vez de guiarem decisões, os dados ainda servem como aval para escolhas intuitivas (Imagem: Gorodenkoff/Shutterstock)

E isso tem tudo a ver com o futuro. Estamos à beira de uma nova era, em que a IA não será apenas uma assistente, mas uma tomadora de decisão. Para isso, precisamos preparar o terreno agora.

Uma boa pergunta para começar: quem toma decisões na sua empresa — os dados ou os cargos? Se ainda é o cargo que pesa mais, a autonomia da IA vai continuar sendo uma promessa distante.

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Criar uma cultura de dados é uma jornada que começa no topo, mas que só se consolida quando chega na base.

E, paradoxalmente, quanto mais autônoma for a inteligência artificial, mais humana precisa ser a cultura que a sustenta. Porque, no fim das contas, dados não servem para desumanizar processos — mas para revelar padrões, entender comportamentos e melhorar a experiência de quem está na ponta.

Cultura de dados, IA
A cultura de dados começa na liderança, se consolida na base e, quanto mais sustenta a IA, mais precisa ser humana (Imagem: metamorworks/Shutterstock)

O dado mais importante ainda é o humano. E a empresa que entender isso, antes das outras, vai deixar de colecionar dados e começar a construir vantagem competitiva real. Não se trata apenas de transformação digital. Trata-se de transformação cultural.

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A arte de enxergar o que o cliente quer antes que ele diga

A maior revolução no atendimento ao cliente hoje não é a rapidez da resposta, mas a precisão da escuta — antes mesmo que a pergunta exista.

Por décadas, o atendimento foi construído sobre a lógica da reação. O consumidor relata um problema, o sistema registra, o atendente responde. Um processo funcional, sim, mas cronicamente atrasado. Porque, enquanto a empresa age, o cliente já acumulou frustração, ruído, desconfiança. Nesse vácuo entre a necessidade e a resposta nasce a ruptura da experiência.

Agora, imagine inverter essa equação: em vez de reagir, prever. Em vez de remediar, antecipar. A análise preditiva torna isso possível. Não como mágica, mas como método. Ao ler padrões de comportamento, cruzar históricos de interação e modelar propensões de consumo, a tecnologia entrega às empresas algo muito mais valioso do que dados: contexto.

Atendimento deixa de ser reação e passa a ser antecipação, com a análise preditiva transformando dados (Imagem: Andrey_Popov/Shutterstock)

É aí que mora a virada. Porque atender bem deixou de significar simplesmente resolver o problema. Hoje, significa não deixar o problema nascer.

Dados da Salesforce apontam que 73% dos consumidores esperam que as empresas entendam suas necessidades e expectativas; 62% acreditam que as empresas deveriam antecipar suas necessidades. Os consumidores entendem que as marcas usam seus dados pessoais para entregar mensagens personalizadas e 90% deles gostariam de receber anúncios baseados em seus interesses e histórico de compras/navegação.

É um espelho cultural: o cliente contemporâneo não quer apenas ser ouvido — ele quer ser adivinhado e empresas que ignoram essa expectativa estão, silenciosamente, cavando seu próprio irrelevante.

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Consumidores querem que marcas antecipem suas necessidades e personalizem interações (Imagem: amgun/Shutterstock)

Mas a análise preditiva vai além do “saber antes”. Ela permite desenhar jornadas mais fluídas, ofertas mais sensíveis, experiências mais coerentes com quem aquele cliente é — e não apenas com o que ele consome.

Um cliente que costuma acessar o aplicativo de madrugada e evita ligações longas, por exemplo, deve ser abordado de forma diferente de outro que prefere atendimento humano em horário comercial. Isso é empatia algorítmica. E está longe de ser trivial.

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Claro, existe o risco de transformar tudo em predição vazia — e aí a tecnologia se torna intrusiva, quase arrogante. Não se trata de vigiar, mas de interpretar. Não de controlar o cliente, mas de cuidar dele. A ética do dado importa tanto quanto a sua capacidade analítica. A boa análise preditiva não anula o humano — ela o refina.

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Análise preditiva refina a experiência do cliente com empatia algorítmica, sem vigiar ou invadir (Imagem: NicoElNino/Shutterstock)

Mais do que nunca, personalizar não é um luxo, é uma expectativa silenciosa que define quem fica e quem desaparece no ruído do mercado. A previsibilidade, nesse caso, não mata a experiência — ela a eleva. Afinal, surpreender também pode ser atender sem que a dor seja expressa.

O desafio, claro, é técnico, estratégico e cultural. Exige investimento, sim, mas sobretudo exige uma mudança de mentalidade: parar de tratar atendimento como custo e começar a tratá-lo como alicerce da reputação. Porque o cliente esquece rápido do atendimento que deu certo — mas nunca esquece do que chegou tarde demais.

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Personalizar virou obrigação: quem antecipa necessidades constrói reputação (Imagem: Atomic62 Studio/Shutterstock)

Quem conseguir antecipar o incômodo, oferecer o caminho antes da dúvida e resolver o que ainda nem se manifestou, cria mais que satisfação. Cria confiança. E confiança, sabemos, não se compra — se conquista. Um insight por vez.

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Pare menos, produza mais: a força da IA na indústria

Imagine o impacto de uma linha de produção interrompida no meio de um turno. O prejuízo vai muito além do maquinário parado: compromete prazos, eleva custos operacionais e afeta toda a cadeia de entrega. E isso ainda acontece com frequência. Segundo um estudo da AlphaBOLD, 82% das empresas industriais enfrentaram paradas não planejadas nos últimos três anos, com um custo médio de US$ 260 mil por hora de downtime.

Diante de um contexto tão desafiador, a pergunta já não é se é possível evitar essas falhas, mas como fazer isso de forma eficiente. A resposta está na aplicação da inteligência artificial à manutenção preditiva. A lógica é clara: uma vez que conseguimos prever um erro antes que ele aconteça, temos a chance de agir preventivamente. 

Com o uso de sensores, coleta de dados em tempo real e modelos de machine learning — tecnologia capaz de identificar padrões e aprender com eles —, antever problemas técnicos deixou de ser uma promessa futura para se tornar uma solução concreta, viável e mensurável.

IA e dados: a nova engrenagem da manutenção industrial

Ao integrar sensores inteligentes aos equipamentos industriais e monitorar variáveis como vibração, temperatura e pressão, é possível criar modelos preditivos com apoio da inteligência artificial, capazes de identificar comportamentos atípicos que precedem interrupções — como em sistemas de envase, que frequentemente apresentam anomalias imperceptíveis a olho nu.

Isso permite programar a manutenção no momento mais adequado, reduzindo o tempo de máquina parada e os custos com reparos e perdas operacionais.

Com inteligência artificial e dados, a indústria ganha previsibilidade e reduz o improviso na hora da manutenção (Imagem: DC Studio/Shutterstock)

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Auxiliada pela análise avançada de dados, que atua como um analista silencioso, presente o tempo todo, interpretando sinais e indicando o momento ideal para agir, a previsibilidade acaba sendo outro benefício valioso. Ao eliminar a dependência do acaso, é possível planejar melhor o uso de recursos, antecipar a reposição de peças e manter toda a cadeia produtiva operando coordenadamente.

Tecnologia acessível, vantagem estratégica

É importante destacar que a manutenção preditiva baseada em inteligência artificial não está restrita às grandes corporações. Com soluções cada vez mais acessíveis e escaláveis, empresas de médio porte também têm a oportunidade de adotar esse modelo, sem precisar reformular completamente seu parque industrial. O crucial é desenvolver a capacidade de coletar os dados certos e, principalmente, saber interpretá-los.

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Manutenção preditiva com IA já é acessível e transforma dados certos em decisões ágeis (Imagem: Gorodenkoff/Shutterstock)

Mas mesmo com o avanço da tecnologia e o aumento da oferta de soluções, ainda há uma barreira a ser superada: a mentalidade reativa. Insistir em modelos baseados apenas em manutenções corretivas ou em cronogramas fixos não condiz mais com a complexidade e a velocidade exigidas pela indústria atual. A boa notícia é que a tecnologia para mudar essa realidade já está disponível; ela não vem para substituir o conhecimento humano, mas para ampliá-lo com mais precisão, contexto e agilidade.

Empresas que conseguirem unir a experiência de seus profissionais com o poder analítico da IA estarão bem preparadas para operar com previsibilidade, eficiência e controle — pilares fundamentais para crescer de maneira sustentável em um setor desafiador.

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A Fórmula 1 é mais tecnológica do que você imagina – e serve de exemplo

Por Mathias Brem, sócio-fundador e CDO da Rox Partner
Na Fórmula 1, milissegundos são a diferença entre a vitória e a derrota. Para alcançar a melhor performance, cada carro funciona como um supercomputador sobre rodas, equipado com mais de 300 sensores que monitoram desde velocidade e consumo de combustível até temperatura dos pneus e batimentos cardíacos do piloto. O resultado? Mais de 1,5 terabytes de dados gerados por corrida, analisados em tempo real para embasar estratégias e evitar falhas mecânicas.

Cada decisão na corrida é baseada em algoritmos de machine learning, que analisam milhões de variáveis em tempo real. A Red Bull usa modelos preditivos da Oracle para calcular o momento exato do pit stop, levando em conta condições climáticas, comportamento dos adversários e desempenho dos pneus. Já a Mercedes simula milhares de cenários durante a prova para ajustar a estratégia ‘volta a volta’.

Além disso, a colaboração entre equipes de F1 e empresas de tecnologia exemplifica como a integração de dados e inovação pode revolucionar setores inteiros. A parceria entre a McLaren Racing e a Splunk, iniciada em 2020, permitiu à equipe analisar métricas provenientes de quase 300 sensores instalados em cada automóvel, resultando em insights valiosos para otimizar o desempenho em campeonatos. 

E, como já sabemos, a aplicação inteligente de informações é um diferencial competitivo também em corporações. Empresas podem prever demandas, otimizar o gerenciamento de estoques e antecipar falhas em sistemas críticos, reduzindo custos operacionais e melhorando a tomada de decisão.

Além das pistas

A abordagem da Fórmula 1 na utilização de dados vai além da competição esportiva e serve como referência para o mundo corporativo. No mundo dos negócios, empresas que adotam uma abordagem data-driven, por exemplo, conseguem antecipar demandas, otimizar estoques e prevenir falhas críticas, reduzindo custos e melhorando a tomada de decisão. Assim como as escuderias refinam suas estratégias com base em análises contínuas, negócios de diferentes setores podem transformar estatísticas em vantagem competitiva.

Na Fórmula 1 e no mundo corporativo, usar dados para antecipar demandas e evitar falhas é o caminho para ganhar vantagem competitiva (Imagem: Shutterstock AI)

Um exemplo disso é o conceito de gêmeos digitais, amplamente utilizado na F1 para simular o desempenho dos carros antes de entrarem na pista. Esse modelo virtual, que permite ajustes e testes sem a necessidade de experimentação física, já está presente na indústria automotiva, na manufatura e até no setor de saúde, acelerando a inovação e reduzindo custos operacionais.

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No setor financeiro, a lógica preditiva aplicada às estratégias de corrida inspira bancos e fintechs na gestão de riscos e personalização de serviços. Enquanto equipes utilizam machine learning para determinar o momento ideal do pit stop, instituições financeiras analisam milhões de transações em tempo real para detectar padrões suspeitos e prevenir fraudes. Da mesma forma, no varejo, a análise de comportamento de consumo permite antecipar demandas, ajustar estoques e oferecer recomendações personalizadas aos clientes.

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Do pit stop às transações: a lógica preditiva da F1 inspira bancos e varejo a usar dados em tempo real para prevenir riscos (Imagem: Art Genie/Shutterstock)

No final das contas, seja no asfalto de um circuito ou nos escritórios de grandes empresas, a capacidade de capturar, processar e interpretar informações rapidamente é o que define quem lidera e quem fica para trás. No entanto, vale lembrar que, sem análise, não gera vantagem competitiva. O segredo está em transformar esses dados em decisões ágeis e precisas, e a Fórmula 1 nos ensina que isso é fundamental para performar.

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Data centers crescem em São Paulo durante a corrida das IAs

Eles são gigantes silenciosos que guardam praticamente tudo o que fazemos na internet. Agora, os data centers se tornaram líderes dos investimentos no setor de serviços em São Paulo, atraindo quase R$ 40 bilhões em recursos para construção e expansão. É a nova aposta da economia digital no Brasil.

Segundo o Jornal da USP, três gigantes americanas estão por trás dos principais investimentos em data centers no Estado. A CloudHQ colocou R$ 15,6 bilhões na construção de seis prédios em Paulínia. A Microsoft veio logo atrás, com R$ 14,7 bilhões para expandir sua estrutura de nuvem e inteligência artificial. E a Scala, do grupo Digital Bridge, destinou mais de R$ 6 bilhões para crescer ainda mais no campus Tamboré, em Barueri.

Esses aportes fazem parte dos cerca de R$ 102 bilhões anunciados para o setor de serviços paulista entre 2020 e 2024. Os números, levantados pela Fundação Seade, mostram São Paulo se consolidando como um polo estratégico para a infraestrutura tecnológica do país.

Não são só os gringos: empresas brasileiras também estão apostando alto no futuro digital

Além das multinacionais, o setor nacional também entrou na corrida pelos dados. A Takoda, braço da Tivit, vai desembolsar R$ 2 bilhões para construir um novo complexo de data centers em Hortolândia. O investimento reforça o peso de São Paulo como ponto central da infraestrutura tecnológica do país — e, de quebra, da América Latina.

Data centers usam IA, resfriamento líquido e edge computing para suportar a demanda digital crescente (Imagem: Gorodenkoff/Shutterstock)

Mas nem só de servidores vivem os aportes bilionários. Segundo a Fundação Seade, outras áreas do setor de serviços também vão receber atenção. Atividades como redes hospitalares, pesquisa científica, esportes e até aluguel de veículos estão no radar dos investidores, mostrando que o movimento é amplo e vai além do mundo digital.

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Mesmo assim, os data centers continuam no centro da disputa. Em tempos de inteligência artificial, internet das coisas e dependência crescente da nuvem, garantir espaço — físico e estratégico — para processar e guardar dados virou prioridade.

Do Morumbi a Campinas: os bilhões também estão fora dos data centers

Nem só de tecnologia vive o pacote de investimentos. Bairros como Morumbi e Mooca, em São Paulo, vão ganhar novos complexos multiuso. Hospitais renomados, como o São Luiz e o Albert Einstein, também estão abrindo unidades na capital e na região metropolitana.

Homem trabalhando em Data Center.
Data centers lideram os R$ 40 bilhões investidos no setor de serviços em SP, com alta demanda por infraestrutura digital e inteligência artificial (Imagem: Caureem/Shutterstock)

A maior parte dos recursos está concentrada na Grande São Paulo e em Campinas, mas outras regiões também foram contempladas. Sorocaba, o interior paulista e projetos que cruzam várias áreas do Estado fazem parte da lista.

Os aportes mostram que o movimento é amplo: saúde, ciência e infraestrutura dividem espaço com a tecnologia na transformação do mapa de São Paulo.

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