Saiba como uma engenharia de dados bem estruturada transforma a IA de promessas em resultados concretos e escaláveis para o negócio.

Quando uma iniciativa de IA não avança, o problema raramente está no modelo ou na equipe técnica. Na maioria dos casos, o obstáculo está abaixo da superfície: a infraestrutura de dados não acompanha a ambição.

Hoje, fala-se muito sobre algoritmos, plataformas e talentos, mas poucos encaram o ponto estrutural com a urgência necessária: sem uma base sólida, a IA não escala, não inspira confiança e não entrega o valor que promete.

É hora de mudar esse cenário.

A equação real que precisa ser enfrentada

Valor da IA = (Precisão × Disponibilidade × Qualidade dos Dados) elevado à Infraestrutura

Nesse contexto, a infraestrutura não é um detalhe operacional; é o multiplicador estratégico. Você pode ter o modelo mais avançado, mas, se os dados chegam com atraso, sem padrão e exigindo retrabalho constante, a IA não sai do papel. Ou pior: torna-se um recurso frágil, caro e inconsistente. Em outras palavras: o modelo pode até ser de última geração, mas, se a base é instável, ele se transforma em um velocista olímpico correndo em areia movediça.

Por que os projetos de IA não avançam?

Segundo o Gartner, apenas 54% dos projetos de IA passam da fase piloto para a produção. E, até o final de 2025, 30% dos projetos de IA generativa serão abandonados ainda na fase de prova de conceito, principalmente devido à baixa qualidade dos dados. Outro dado relevante: até 80% do tempo de um projeto de ciência de dados é consumido com o preparo, a limpeza e a organização dos dados. Apenas 20% é dedicado à construção e ajuste de modelos. Esses números reforçam uma verdade incômoda: sem uma infraestrutura de dados robusta e bem planejada, é impossível escalar IA com consistência e gerar valor real.

O roteiro se repete. Mas pode ser reescrito.

O ciclo é familiar:

• Monta-se um time de cientistas de dados.
• Investe-se em plataformas robustas.
• Iniciam-se pilotos promissores.
• As expectativas aumentam...
• E os projetos não decolam.

Nesse cenário, o retorno sobre o investimento começa a ser questionado. Aqui na ilegra, nossa experiência mostra que o problema não está na ciência de dados, e sim na ausência de uma infraestrutura e engenharia de dados preparadas para escalar com confiabilidade.

Desafios que escutamos com frequência nas organizações

• O time técnico gasta horas organizando dados que jamais deveriam estar desorganizados.
• Projetos isolados, sem base comum e sem reaproveitamento.
• Times técnicos e de negócio trabalham em silos, o que enfraquece o valor das entregas.
• Falta de confiança dos usuários: sem transparência ou consistência, os dados perdem credibilidade.

A boa notícia? Essa não é uma falha definitiva. É um chamado à reconstrução. E a ilegra está pronta para te apoiar.

IA não é mágica. E infraestrutura não é coadjuvante.

Projetos de IA com alto impacto começam com engenharia de dados bem estruturada. Aqui estão boas práticas frequentemente negligenciadas:

• Criar um backlog de produtos de dados alinhado à estratégia da empresa, com colaboração entre tecnologia e negócio.
• Estruturar pipelines automatizados, versionáveis e resilientes.
• Garantir armazenamento escalável e de alta performance.
• Implementar governança técnica — no código, não apenas na apresentação.
• Desenvolver APIs consistentes, seguras e bem documentadas.
• Estabelecer rastreabilidade em tempo real, com visibilidade ponta a ponta.

Uma infraestrutura de dados robusta não apenas viabiliza a IA: ela acelera, garante e sustenta seu valor ao longo do tempo.

O papel do CIO é estratégico — e começa pela base

O CIO que pretende transformar a IA em um pilar do negócio precisa liderar a fundação. Isso significa:

• Orquestrar o ciclo completo de dados: da origem ao insight acionável.
• Padronizar o acesso, com governança embutida e interoperabilidade real.
• Criar ambientes vivos de dados: conectados, confiáveis e auditáveis.
• Promover autonomia com governança — escalabilidade com segurança.

É um novo papel: estratégico, transformador (e urgente).

Quando a infraestrutura vira prioridade, os resultados acontecem

Com a base certa:

• A informação chega no tempo certo; a resposta acompanha a necessidade.
• Modelos e pipelines se tornam ativos reutilizáveis — e não retrabalhos eternos.
• A confiança nos dados cresce, porque o sistema mostra como, de onde e por que aquilo foi gerado.
• A IA sai do laboratório e entra no negócio.

E tudo isso se converte em escala, impacto e velocidade de entrega.

A pergunta-chave para os próximos meses

Não é mais: “Temos uma estratégia de dados?” É: “Nossa infraestrutura está preparada para sustentá-la?”

Se a resposta for “ainda não”, está tudo bem — porque ainda há tempo de corrigir, desde que a ação comece o quanto antes.

IA se escala com base sólida. E base sólida se constrói com visão, engenharia e propósito.

Conte com a ilegra

Na ilegra, apoiamos empresas que decidiram encarar a IA com seriedade — começando pela fundação. Ajudamos organizações a evoluírem de estruturas frágeis para fundações resilientes e modernas de dados:

• Pipelines eficientes.
• Arquitetura de governança viva.
• Automação.
• Interoperabilidade.
• Sustentação técnica para escalar IA com confiança.

Se o seu próximo passo é tornar a IA um ativo estratégico, a conversa começa pela infraestrutura. E a ilegra está pronta para caminhar com você.

Leitura recomendada

• Gartner – Modern Data Infrastructure Must Underpin AI Transformation “Empresas que investem em infraestrutura moderna de dados têm 2,5 vezes mais chances de sucesso em projetos de IA de longo prazo.”

• MIT Sloan Management Review – The Data-Driven Enterprise of 2025 “Transformações de IA só se sustentam quando os dados fluem com governança e propósito por toda a organização.”

• Martin Fowler – From Data Monolith to Data Mesh “Escalar dados não é sobre centralizar tudo — é sobre descentralizar com responsabilidade e arquitetura.”

• INSEAD – Seis oportunidades para CIOs na corrida da adoção de IA “Esperar que o CIO apenas execute ignora sua perspectiva única sobre o negócio e subutiliza sua capacidade estratégica.”

• Harvard Business Review – What AI-Driven Companies Do Differently “As empresas mais bem-sucedidas em IA priorizam fundações técnicas antes de escalar algoritmos.”

• Hilary Mason (O’Reilly Radar) – Data Science Isn’t a Magic Trick “Ciência de dados não é mágica. É engenharia com boas perguntas, bons dados e sistemas que funcionam.”

• The New York Times – For Big-Data Scientists, ‘Janitor Work’ Is Key Hurdle to Insights “Data cleaning is not glamorous — but without it, there is no insight.”