O que está impedindo a inteligência artificial de realmente decolar na sua empresa? Não é a tecnologia em si – afinal, os avanços em IA já estão em toda parte, prontos para transformar operações e decisões. O verdadeiro problema, muitas vezes ignorado, é a base que sustenta essa tecnologia: a infraestrutura de dados. Sem uma arquitetura de dados adequada, a IA simplesmente não alcança seu potencial. Imagine ter insights poderosos ao seu alcance, mas dispersos em pedaços desconexos e difíceis de acessar. É isso que muitos negócios enfrentam hoje: um enorme ativo, mas que, sem uma estrutura sólida, não passa de um potencial a ser explorado.
Os novos data lakehouses chegaram para mudar esse cenário porque trazem o poder de unificação de dados em uma única plataforma – eles combinam as melhores características de data lakes e data warehouses. Essa arquitetura não é só uma nova tendência, é uma revolução para empresas de todos os tamanhos que buscam extrair o máximo de seus dados para alavancar IA. Se você quer que a IA funcione, e não apenas faça parte de um discurso inovador, uma arquitetura de dados moderna é o caminho. Trago exemplos para podermos visualizar a mudança que algumas empresas já conquistaram.
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Veja o exemplo da Shell. Esse gigante da energia apostou nos data lakehouses para integrar dados de sensores de equipamentos, relatórios ambientais e informações de produção, tudo em um só ambiente. Qual o impacto? A empresa consegue agora monitorar a performance de seus ativos em tempo real e medir o impacto ambiental das operações com precisão – dados que tornam decisões estratégicas possíveis e ainda impulsionam a sustentabilidade. Já no setor de saúde, o Kansas City VA Medical Center provou o valor dos data lakehouses ao centralizar dados de pacientes e operacionais, permitindo que modelos de IA previssem complicações e melhorassem diagnósticos. Não estamos falando de eficiência operacional trivial; estamos falando de salvar vidas e garantir um cuidado mais ágil e eficaz.
No entanto, não se engane. O fato de os data lakehouses permitirem a integração de dados não elimina automaticamente os problemas de segurança e governança. É uma mudança estratégica que exige disciplina, visão e responsabilidade. O material do MIT destaca a importância de uma governança rigorosa e da qualidade dos dados: a IA é tão boa quanto os dados que a sustentam. Sem uma gestão minuciosa e uma estrutura bem organizada, os dados não apenas perdem valor – eles se tornam um risco. Muitos negócios acabam comprometendo segurança e compliance ao implementar novas soluções sem uma política clara de controle de dados.
Além disso, uma estrutura como o data lakehouse traz um ganho que poucos líderes atentam: escalabilidade sustentável. Ter uma plataforma que permite agregar novos dados continuamente, sem a necessidade de reestruturar todo o sistema, é uma vantagem competitiva real. Empresas que adotam essa arquitetura podem facilmente expandir suas operações e agregar novas fontes de dados, mantendo uma agilidade que os sistemas tradicionais simplesmente não oferecem. E, como o MIT destaca, em um contexto de regulação cada vez mais rígida, a centralização de dados facilita o cumprimento de regulamentações como o GDPR, garantindo que a inovação em IA esteja em conformidade com as normas.
A verdade é que muitos líderes ainda veem a arquitetura de dados moderna como um custo desnecessário. Mas, sem uma base sólida, a IA permanece uma promessa teórica, uma inovação vazia de aplicabilidade real. A resistência a essa transformação não é apenas um conservadorismo sem sentido; é um entrave que pode custar caro. No atual mercado digital, deixar de investir em uma estrutura de dados robusta é ceder espaço para concorrentes mais ágeis, prontos para tirar proveito dos dados e da IA em sua totalidade.
A aposta da Shell, do Kansas City VA Medical Center e de tantas outras empresas que lideram essa mudança não é uma escolha ocasional. É uma decisão estratégica, que redefine a relação das empresas com seus dados e, por consequência, com sua capacidade de inovar. O futuro dos negócios será cada vez mais orientado por dados, e quem deseja crescer precisa de uma arquitetura de dados que acompanhe essa realidade. Não se trata de mais uma tendência, mas de uma necessidade para sobreviver e se destacar no mercado.
Iona Szkurnik é fundadora e CEO da Education Journey, plataforma de educação corporativa que usa Inteligência Artificial para uma experiência de aprendizagem personalizada. Com mestrado em Educação e Tecnologia pela Universidade de Stanford, Iona integrou o time de criação da primeira plataforma de educação online da universidade. Como executiva, Iona atuou durante oito anos no mercado de SaaS de edtechs no Vale do Silício. Iona é também cofundadora da Brazil at Silicon Valley, fellow da Fundação Lemann, mentora de mulheres e investidora-anjo.
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