Ignorar dados corporativos é garantir que a IA nunca saia do piloto
O relatório mais recente da Massachusetts Institute of Technology (MIT), O “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” revela o que muitos líderes preferem ignorar: 95% das empresas que investiram em IA em 2024 não viram impacto positivo na receita. A razão não está no modelo ou no hype, está na arquitetura. Essas organizações deixaram a GenAI rodar sobre documentos estáticos, desconectados de dados operacionais, transações, contratos e sistemas centrais. O resultado: demonstrações bonitas, slides promissores e zero valor real.
O problema é claro: conectar GenAI a operações críticas exige mais do que vetores ou RAG, exige uma camada de dados unificada, com integração profunda e governança, que permita recuperar não só conteúdo, mas o contexto vivo do negócio: pedidos, estoques, contratos, histórico transacional. Sem isso, a IA continua “cega”, destilando informação genérica sem conexão com a realidade corporativa.
Esse desafio é ainda maior em empresas com legado robusto, instituições reguladas, saúde, manufatura que operam há décadas com sistemas que não falam entre si. Eles não foram construídos para IA, não têm APIs modernas e muitas vezes nem documentação consistente. Um levantamento recente da Galileo Financial Technologies com mais de 600 CTOs e CIOs nas Américas, incluindo Argentina, Brasil, Colômbia, México e Estados Unidos, destaca que, no Brasil, 75% dos executivos afirmam que o legado limita a oferta de experiências digitais/financeiras. Isso torna cristalino: não é o modelo que falha, é a base.
As empresas que saem da fila de perdedores investem em conectores inteligentes, data-fabrics transacionais e orquestração em tempo real. Ao invés de considerar que “o modelo aprende tudo”, elas reconhecem que quem aprende é a arquitetura, que precisa unir dados fragmentados sem interromper operações.
A arquitetura vencedora é híbrida: o legado continua rodando, os sistemas críticos permanecem operacionais, enquanto uma camada nova orquestra dados, aplica vetorização contextual e alimenta a IA. Esse caminho evita o “big bang” de modernização - que já causou dores em bancos, hospitais e indústrias - e torna a adoção de GenAI escalável e sustentável.
O diferencial competitivo real não é o modelo nem a nuvem, mas a capacidade de amarrar IA ao coração operacional da empresa: dados vivos, atualizados, integrados. Quem consegue, transforma GenAI em produtividade, eficiência e vantagem estratégica. Quem não consegue, permanece em provas de conceito bonitas, mas irrelevantes para o negócio.
Por Felipe Noronha Araujo, gerente de Plataforma de Dados da InterSystems do Brasil.
