Gartner aponta três estratégias para escalar o uso da Inteligência Artificial nas empresas


Flavio Sartori

Gartner destaca foco em resultados de negócios, infraestrutura tecnológica e mudança de cultura como pilares para líderes de Data & Analytics ampliarem iniciativas de IA.

A adoção da Inteligência Artificial (IA) nas empresas ainda esbarra em um velho problema: a baixa qualidade dos dados. Essa é a principal barreira para o avanço da análise avançada, segundo o Gartner, que apresentou três caminhos estratégicos para líderes de Data & Analytics (D&A) superarem esse desafio e escalarem o uso da IA em seus negócios.

As recomendações foram destaque na Conferência Gartner Data & Analytics 2025, que reuniu executivos e especialistas para discutir o futuro da IA e do uso de dados nas organizações.

“Mais da metade dos CEOs acredita que a IA terá o maior impacto em seus setores nos próximos três anos. Os líderes de D&A estão posicionados estrategicamente para traduzir esse potencial em resultados reais”, afirmou Jorg Heizenberg, vice-presidente do Gartner.

1. Foco no impacto nos negócios

Demonstrar o valor da IA na prática continua sendo um dos maiores obstáculos. Para mudar esse cenário, os líderes de D&A precisam construir confiança a partir da qualidade dos dados e comunicar com clareza os benefícios da IA em termos de produtividade e vantagem competitiva.

Principais ações:

  • Implementar modelos de confiança para avaliar a qualidade e o risco dos dados.

  • Mensurar ganhos de produtividade e traduzir em retorno financeiro.

  • Comunicar o valor de D&A considerando custos com governança, operações e mudanças organizacionais.

2. Infraestrutura tecnológica adaptável

O debate entre plataformas integradas e soluções especializadas ganhou novo fôlego com a rápida evolução das ferramentas de IA. O Gartner recomenda investir em um ecossistema modular, aberto e escalável, pronto para mudanças constantes.

Principais ações:

  • Construir arquiteturas modulares, que possam ser atualizadas rapidamente.

  • Preparar os dados para IA, com integração de práticas como DataOps e FinOps.

  • Explorar o uso de agentes de IA baseados em metadados ativos, que se adaptam dinamicamente ao contexto de negócio.

3. Cultura orientada à IA

Tecnologia não é tudo. Para que a IA funcione de verdade nas empresas, é preciso transformar a cultura organizacional. Isso inclui capacitação contínua, novos papéis e maior integração entre áreas técnicas e de negócio.

Principais ações:

  • Promover alfabetização em dados e IA por meio de treinamentos práticos.

  • Desenvolver novas funções e habilidades voltadas para a IA Generativa.

  • Estimular a colaboração entre D&A, engenharia, segurança e outras áreas.

“A IA está transformando tudo, e as pessoas precisam se transformar também”, ressaltou Heizenberg.

Ferramenta de diagnóstico

Para apoiar os líderes na avaliação de sua maturidade e eficácia, o Gartner oferece o CDAO Effectiveness Diagnostic, ferramenta que ajuda Chief Data & Analytics Officers (CDAOs) a identificar seus pontos fortes e oportunidades de melhoria.

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