Por muito tempo, empresas mediram progresso em IA pelo modelo que usavam. GPT-4 ou Gemini, proprietário ou open source, fine-tuning ou RAG. Essa discussão ainda existe, mas já não é a mais importante. O diferencial competitivo migrou de camada: saiu dos modelos e foi para os dados.
Não é uma tendência emergente. É uma realidade que já separa quem está escalando de quem ainda está no piloto.
Segundo a Gartner, até 2026, 60% dos projetos de IA serão abandonados por falta de qualidade nos dados. A McKinsey vai na mesma direção: quase dois terços das empresas falharam em escalar suas iniciativas de IA. O problema raramente é o modelo. Na maioria dos casos, é a incapacidade de estruturar informação de forma confiável antes de alimentar qualquer sistema.
O que torna isso ainda mais crítico é o que acontece na camada técnica. Serialização inadequada de dados desperdiça entre 40% e 70% dos tokens disponíveis em overhead, o que eleva custos de API, reduz a janela de contexto efetiva e degrada a performance dos modelos. Esse problema passa despercebido em projetos piloto, mas se torna agudo na produção. Em escala, a diferença entre dados bem e mal estruturados determina se uma operação de IA é economicamente viável.
A democratização dos modelos acelerou esse cenário. Hoje, empresas de qualquer tamanho acessam ferramentas semelhantes via APIs abertas ou plataformas comerciais. Em 2026, a pergunta deixou de ser “temos IA?” e virou “como fazemos a IA nos dar uma vantagem competitiva sobre nossos competidores?”. A resposta quase sempre está nos dados proprietários acumulados ao longo da operação: comportamento de clientes, histórico transacional, padrões de consumo, inteligência de mercado (data flywheel).
Os números confirmam a mudança de prioridade. 74% das organizações implementaram alguma solução de IA, mas apenas 33% conseguiram integrá-la de forma ampla dentro da empresa. O gargalo não é tecnológico. É estrutural. 61% das empresas listam qualidade de dados como principal desafio operacional, e 70% das maiores companhias públicas estão pivotando do foco em inovação para retorno sobre investimento.
Duas empresas usando o mesmo modelo podem obter resultados completamente diferentes. A diferença está na profundidade e na qualidade das informações que alimentam esses sistemas. Sem estrutura consistente, IA vira automação superficial: parece moderna, mas não entrega ganho real.
A inteligência artificial está recolocando a qualidade da informação no centro da estratégia corporativa. Empresas que entenderem isso mais cedo vão inovar com mais velocidade, reduzir custos de operação e construir vantagens que concorrentes não conseguem replicar só com acesso ao próximo modelo.
Por Nicole Grossmann, Growth Engineer da Firecrawl, matemática pela Columbia University, com especialização em inteligência artificial pelo Georgia Tech