Autora convidada: Amanda Gasperini é diretora de Analytics, Growth & Martech da Gauge, empresa do grupo Stefanini
Vivemos um momento de abundância informacional. Há dados sobre canais, produtos, comportamento, jornada, experiência… O problema é que essas informações ainda não estão sendo utilizadas de forma estratégica. Decisões seguem sendo pautadas por relatórios que raramente oferecem respostas objetivas às questões mais relevantes do negócio. Isso gerou uma necessidade de mudança de perspectiva e de adoção de novas abordagens tecnológicas e analíticas, que sejam capazes de responder não apenas à pergunta “quais dados possuímos?”, mas, sobretudo, a “quais insights relevantes podem ser extraídos para apoiar decisões mais assertivas?”, o que foi possibilitado e potencializado pela constante evolução de IA. O foco deixa de ser a simples acumulação de dados e ferramentas, para centrar-se na obtenção de valor estratégico a partir da análise inteligente dessas informações.
Desde que o Gartner apontou, em 2019, que os dados se tornariam ativos estratégicos para os negócios, o mercado intensificou seus investimentos. Ferramentas foram adquiridas, equipes estruturadas, dados coletados. Mesmo assim, muitos líderes ainda enfrentam a realidade frustrante de não extrair valor concreto das informações disponíveis.
O entrave não está na escassez de dados, mas sim na escassez de insights. Ainda segundo o Gartner, estima-se que mais de 50% dos dados gerados nas organizações são considerados “dados escuros”, ou seja, informações que são coletadas, processadas e armazenadas, mas não chegam a ser utilizadas para gerar valor. Frequentemente, eles permanecem esquecidos em silos ou restritos a ferramentas com linguagem excessivamente técnica, pouco acessível para quem precisa tomar decisões estratégicas. Não à toa, é comum ouvir de executivos: “Tenho dezenas de dashboards, mas nenhum deles me ajuda a tomar uma decisão com confiança”.
As consequências são evidentes. O processo de análise continua atrelado a tarefas manuais, repetitivas e propensas a falhas. Enquanto isso, o tempo que deveria ser investido em iniciativas estratégicas é consumido por demandas técnicas.
Mas há caminhos para reverter esse cenário. O avanço da automação de processos, aliado a técnicas mais robustas de análise e inteligência artificial, vem permitindo que empresas reduzam significativamente o esforço com preparação de dados e redirecionem suas energias para a criação de valor real.
Temos experienciado que ao automatizar etapas como coleta, tratamento, validação e qualificação dos dados, é possível não apenas reduzir erros como também diminuir o tempo entre o dado bruto e o insight acionável. Em operações de grande porte, isso tem resultado em ganhos de produtividade superiores a 70%, liberando times para atuarem com mais foco, qualidade e impacto.
Além disso, surgem soluções que combinam modelagem estatística e agentes de IA especializados em análise de dados, capazes de transformar informações técnicas em insights prontos para a tomada de decisão. Essa evolução representa um salto qualitativo, pois vai além da mera visualização de dados: trata-se da capacidade de identificar padrões, antecipar tendências e quantificar riscos e oportunidades de forma automatizada e contextualizada ao ambiente empresarial. Ao incorporar inteligência analítica com foco em negócio, essa abordagem permite que diferentes áreas, antes dependentes exclusivamente de equipes técnicas, conquistem autonomia para interpretar e aplicar o conhecimento gerado. O acesso facilitado a análises precisas e alinhadas aos objetivos estratégicos potencializa a agilidade na tomada de decisão, promovendo maior inovação, governança e vantagem competitiva sustentável.
É assim que o desafio da era da informação pode ser superado: equilibrando o uso da tecnologia com a inteligência humana, automatizando o que é repetitivo e potencializando o que é estratégico. Transformar dados em decisões não é mais uma opção, é uma necessidade urgente para quem quer crescer com agilidade e relevância.
