*Por Antonio Duarte, CEO e cofundador da Nekt
Muito se fala sobre ciência de dados, IA e como essas tecnologias vão transformar os negócios. Mas, na prática, o que isso significa para uma PME?
Nos últimos anos, ficou claro que o uso de dados bem estruturados tem o poder de aumentar a eficiência, melhorar a tomada de decisão e até abrir novos caminhos de crescimento. Mas também ficou evidente que esse potencial está longe de ser uma realidade para a maioria das pequenas e médias empresas. Não por falta de vontade, mas por falta de estrutura.
A maioria das PMEs ainda está em estágios muito iniciais de maturidade de dados. Essas informações existem, sim, mas estão espalhados em planilhas, ferramentas diferentes e com pouco controle sobre qualidade, atualizações ou mesmo acesso. Isso torna qualquer projeto de BI, automação ou IA muito mais difícil do que parece nos discursos de palco.
Democratizar é simplificar
Falar em democratização da ciência de dados é falar em tirar essa complexidade do caminho. É permitir que times pequenos, com poucos recursos técnicos, consigam organizar as informações e usá-las no dia a dia. E fazer isso sem depender de grandes times de engenharia ou ferramentas caras.
Na prática, isso passa por alguns pilares fundamentais. O primeiro é a unificação: dados de vendas, marketing, atendimento e operações precisam estar acessíveis em um único lugar, com uma estrutura minimamente organizada. Em seguida, vem a governança, que responde perguntas como: quem pode ver o quê? Como garantir que a informação é confiável? Sem isso, o uso de dados pode virar um risco. E, por fim, a ativação: o dado precisa sair do papel. Ele deve ser usado tanto por pessoas quanto por sistemas para gerar alertas, automações, análises e decisões melhores.
Tudo isso parece básico. Mas para muitas empresas, só chegar nesse ponto já representa um salto enorme de maturidade.
Ativar dados vai além do dashboard
A ativação é, geralmente, o ponto onde os dados começam de fato a gerar retorno. E ela não se resume a um dashboard com gráficos bonitos. Ativar é colocar informação para trabalhar, de forma prática.
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Pode ser algo simples, como um alerta automático quando o cliente de alto valor passa muito tempo sem interagir com a empresa. Ou uma segmentação inteligente que identifica quais leads têm mais chance de fechar no próximo ciclo de vendas.
Também pode ser algo mais avançado, como treinar um modelo de IA com dados históricos da operação para prever inadimplência ou antecipar ruptura de estoque.
O ponto aqui é: ativar dados é garantir que eles circulem. Que estejam conectados às rotinas da companhia, impactando decisões em tempo real. Não adianta investir tempo estruturando essas informações se elas continuam trancadas em uma planilha que ninguém abre.
IA como parceira, não como promessa
Hoje, com a popularização de ferramentas baseadas em modelos de linguagem e inteligência artificial, muitas empresas se perguntam como usar IA para acelerar seus processos. Mas a resposta quase sempre volta para o mesmo ponto: a qualidade dos dados.
IA pode ser extremamente poderosa, mas só funciona bem quando é alimentada com informações corretas, atualizadas e estruturadas. E mais do que isso, quando está conectada ao contexto específico da empresa.
Se a IA não entende quem são seus clientes, como estão suas metas, quais produtos são prioritários ou como funciona seu ciclo comercial, ela vai gerar respostas genéricas que pouco ajudam. É por isso que a maturidade de dados não é só uma questão técnica. É a base necessária para que qualquer projeto de IA faça sentido. Sem isso, a tecnologia vira só mais uma ferramenta que impressiona no começo e decepciona depois.
Democratizar a ciência de dados não é espalhar dashboards. É tornar o dado algo vivo dentro da empresa. Algo que as pessoas usam para trabalhar melhor, decidir com mais segurança e, sim, para deixar a IA fazer o que ela faz de melhor.
