Este artigo foi publicado originalmente no site Infor Channel

Brasil, novembro de 2025 - O avanço da Inteligência Artificial Generativa abre uma nova fronteira para empresas que buscam criar valor duradouro e transformar seus modelos de negócio. No entanto, a promessa da IA nem sempre se concretiza plenamente, especialmente quando a base de tecnologia e a estrutura de Dados da organização não estão preparadas para sustentar o ritmo acelerado de inovação.

Muitas companhias ainda convivem com sistemas legados complexos, infraestruturas difíceis de integrar, dados inconsistentes e arquiteturas desatualizadas. Em paralelo, modelos de trabalho fragmentados, silos de Dados e governança pouco clara comprometem a agilidade necessária. Esses problemas, que já constituíam um obstáculo para a Transformação Digital tradicional, tendem a se agravar com a chegada da IA Generativa.

Para que a IA Generativa entregue valor real e não fique restrita a pilotos ou experimentos isolados, é necessário priorizar a arquitetura de Dados da organização. É nela que reside a condição de sustentabilidade, escala e integração dos casos de uso. Uma arquitetura de dados robusta significa que os Dados estão limpos, conectados, governados e acessíveis nos momentos e locais onde são necessários. Sem isso, a IA Generativa pode até existir, mas não conseguirá se apoiar em dados confiáveis ou integrados para gerar resultados com impacto.

Além disso, arquiteturas modernas, capazes de reagir com rapidez, operar em tempo real e dar suporte à inteligência, são fatores diferenciais de desempenho organizacional. Assim, a arquitetura de dados não aparece apenas como mais um componente tecnológico: ela assume papel estratégico central.

Dada essa importância, a trajetória de adoção de IA generativa precisa estar integrada a uma transformação empresarial mais ampla. Podemos considerar cinco etapas principais para alavancar a IA nas empresas e, em cada uma, o papel da arquitetura de Dados adequada é evidente:

Definição de visão e roadmap digital
O primeiro passo é estabelecer uma visão clara e compartilhada sobre o papel da IA na estratégia da empresa – mas antes de projetar os modelos ou casos de uso, é preciso ter consciência da maturidade de Dados e arquitetura. Isso envolve diagnosticar o estado atual dos dados, entender silos existentes, identificar lacunas em integração, governança e qualidade. O roadmap digital deve incorporar iniciativas de modernização da arquitetura de dados (unificação, catalogação, acessibilidade) desde o início.

 Jornada de transformação
Após definir a visão, a empresa deve traduzi-la em iniciativas concretas, priorizando equilíbrio entre ganhos de curto prazo e investimentos estruturantes. Nesse contexto, projetos com foco no estabelecimento de padrões de Dados, pipelines reutilizáveis e integração de dados estruturados e não estruturados devem estar em primeiro plano. Sem essa base, os casos de IA Generativa correm risco de não escalar ou de entregar resultados limitados.

 Alinhamento da liderança
A alta liderança precisa compreender que o investimento em IA e no preparo de uma infraestrutura adequada de dados não é um custo de TI isolado, mas sim uma alavanca de estratégia. Os executivos devem ser parte da mudança, com clareza de papéis, métricas de Dados e governança que abarquem não somente os modelos de IA, mas também a qualidade, acesso e valor dos Dados.

 Gestão da transformação
Sustentar a mudança exige nova disciplina organizacional – mobilização de equipes, novos processos, cultura de dados, governança ativa. A arquitetura de Dados deve ser gerida de forma contínua: pipelines operando, qualidade medida, silos removidos, dados tratados como ativos. Um modelo de gestão robusto aumenta a chance de que os resultados não fiquem restritos a pilotos ou experimentos isolados, mas se consolidem em escala.

Transformação tecnológica
Finalmente, a tecnologia oferece a sustentação para tudo o que vem antes – e aqui a arquitetura de dados assume papel de protagonista. Modernização da camada de dados, integração de sistemas legados, uso de APIs, arquiteturas orientadas a serviços, ingestão de Dados não estruturados, governança e rastreabilidade. É nessa base que a Inteligência Artificial Generativa poderá ser aplicada de forma segura, escalável e integrada.

A promessa da Inteligência Artificial Generativa está em sua capacidade de criar novos modelos de interação, produtividade e inovação, mas também em sua força de catalisar a modernização das fundações digitais das empresas. Quando a arquitetura de Dados está bem estabelecida, com dados limpos, conectados, bem governados, acessíveis, ela passa a funcionar como motor de vantagem competitiva de longo prazo.

Em última análise, a diferença entre as empresas que conseguem colher o valor real da IA Generativa e aquelas que ficam para trás está na capacidade de construir uma arquitetura de Dados passível de escala, permitindo integrar IA e dados de modo contínuo ao modelo de negócios.

Por Luis Díez, sócio da Bain e líder da prática de Enterprise Technology na América do Sul.