Assista: como a IA pode transformar o excesso de dados em decisões mais inteligentes?
Em novembro, durante a SiGMA Europa Central, realizada em Roma, líderes da indústria se reuniram para um painel de alto nível promovido pela CEVRO, intitulado “IA na tomada de decisões: do excesso de dados a insights estratégicos”. A discussão foi moderada por Krzysztof Szyszkiewicz, cofundador e sócio da Valueships, uma consultoria boutique especializada em precificação e amplamente reconhecida pelo uso de estratégias orientadas por inteligência artificial.
Ao seu lado no palco estiveram Michael Cutajar, fundador e CEO da Accora; Chaim Heber, fundador e CEO da Cevro AI; Mex Emini, Diretor-gerente da SiGMA Play; e Chavdar Trendafilov, diretor técnico da Cloud Office. Juntos, eles analisaram como as organizações podem ir além do simples acúmulo de dados brutos e avançar rumo a uma inteligência realmente acionável.
Dos dados ao insight
A sessão começou com um choque de realidade. “Temos 90% mais dados ano após ano”, observou Szyszkiewicz, ao perguntar quantos se sentiam “sentados sobre uma pilha de dados”. Quase todas as mãos na plateia se levantaram.
Para Heber, o problema não está na coleta, mas na clareza. “Coletar dados não é o ponto-chave. É preciso saber qual resultado você quer alcançar”, afirmou, destacando que a tomada de decisão começa com intenção, e não com dashboards.
Trendafilov reforçou essa visão ao apontar sistemas fragmentados como um dos principais entraves. “Muitas vezes, os dados ficam isolados em diferentes lugares, sem conexão ou uso integrado”, explicou, defendendo estratégias unificadas e o tratamento dos dados como um produto, e não apenas como um subproduto.
Estruturando o caos
Nas áreas de finanças e contabilidade, a precisão é inegociável. Cutajar destacou o desafio de transformar entradas desorganizadas em inteligência estruturada. “Converter dados não estruturados em dados estruturados é o maior desafio hoje”, afirmou, ressaltando que, quando o contexto não é claro, a IA ainda se beneficia — e muito — da expertise humana.
No caso de soluções de IA voltadas à personalização, o contexto se torna ainda mais decisivo. “Se você não fornece o contexto correto, o agente de IA não consegue agir de forma adequada”, explicou Heber. Saber quais dados históricos realmente importam — e quais não — é o que separa uma automação eficiente de um simples ruído.
Medir o que realmente importa
Por trás de tudo isso está a infraestrutura. Trendafilov apresentou três pilares fundamentais: arquitetura, automação e governança. “Mesmo que os dados estejam em silos, é essencial saber onde eles estão e como utilizá-los”, afirmou, destacando que resiliência e escalabilidade representam vantagens estratégicas.
Quando o assunto é desempenho, Emini incentivou as empresas a repensarem seus indicadores. “Disponibilidade não faz a empresa avançar; ela apenas mantém tudo funcionando”, disse, ao redefinir os KPIs como indicadores de saúde, e não necessariamente de crescimento. O consenso do painel foi claro: o verdadeiro sucesso está no impacto mensurável sobre o negócio.
Onde a IA gera lucro
O papel da IA na rentabilidade foi um dos temas mais debatidos. Emini compartilhou como insights baseados em IA ajudaram a SiGMA Play a se adaptar rapidamente ao mercado brasileiro. “Antes da IA, você teria gasto US$ 2 milhões em um projeto de consultoria só para aprender isso”, comentou Szyszkiewicz.
Do lado da receita, Heber destacou o engajamento hiperpersonalizado dos jogadores. “Estamos reduzindo o churn e aumentando a receita com ofertas sob medida”, afirmou. Já Cutajar quantificou os ganhos de eficiência: tarefas que antes levavam mais de um minuto para serem feitas manualmente agora são concluídas em menos de 15 segundos com o apoio da IA.
IA na tomada de decisões
“Comece pelo problema, depois pense na tecnologia”, aconselhou Trendafilov. Embora a hiperpersonalização e as estratégias apoiadas por IA continuem a ganhar escala, o consenso foi claro: o controle humano deve permanecer central, especialmente em decisões de alto impacto.
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