A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser uma promessa distante e passou a ocupar um papel central nas estratégias corporativas. Hoje, empresas de diferentes portes e setores já utilizam modelos generativos de linguagem, algoritmos de aprendizado de máquina, automação inteligente e análises preditivas para ganhar eficiência, reduzir custos e apoiar decisões estratégicas. No entanto, por trás de qualquer iniciativa bem-sucedida de IA, existe um fator indevidamente ignorado: a qualidade e a organização das informações desses sistemas.
Como melhorar a gestão de documentos com IA
Embora o debate sobre IA costume se concentrar em algoritmos, modelos e capacidade computacional, a realidade é mais simples e, ao mesmo tempo, desafiadora. A ferramenta não cria conhecimento do zero. Ela aprende, infere padrões e gera respostas a partir do conjunto de dados recebido. “Ou seja, a excelência dos resultados está diretamente ligada à forma como as informações são coletadas, estruturadas, atualizadas e contextualizadas dentro das organizações”, explica o CEO da Digital Helper+Assine Bem, Carlos Henrique Mencaci.
Essa percepção já está consolidada entre líderes empresariais. De acordo com estudo da Association for Intelligent Information Management (AIIM), 89% dos executivos reconheciam a alta qualidade dos dados como um fator decisivo para o sucesso de projetos de IA. Ainda assim, esse entendimento convive com um cenário de baixa maturidade informacional. O crescimento acelerado do volume de elementos, aliado à diversidade de formatos e fontes, tornou-se um problema concreto: segundo a mesma pesquisa, 78% das empresas sentiam-se sobrecarregadas pela quantidade e pela velocidade de novidades.
O resultado é um paradoxo cada vez mais comum. De um lado, organizações investem em tecnologias sofisticadas de Inteligência Artificial; de outro, mantêm bases documentais fragmentadas, desatualizadas e pouco confiáveis. Não por acaso, em outro levantamento da AIIM, mais da metade das corporações encontrava dificuldades significativas relacionadas à qualidade, à organização e à governança da informação durante a implantação dos modelos. A distância entre expectativa e realidade evidencia como o problema não está na tecnologia, mas na base de sustentação.
A gestão de documentos
Essa fragilidade fica ainda mais evidente quando se observa o papel central dos documentos no funcionamento da Inteligência Artificial. Modelos generativos dependem de grandes volumes de texto para aprender linguagem, contexto e semântica. Sistemas preditivos se baseiam em registros históricos estruturados para identificar padrões e antecipar cenários futuros. Soluções de automação inteligente, por sua vez, extraem informações de documentos digitais para replicar tarefas humanas de forma escalável. Em todos esses casos, a qualidade do resultado é diretamente proporcional à confiabilidade do acervo informacional disponível.
Quando os dados são incompletos, as previsões tendem a ser distorcidas. Quando estão incorretos, as decisões se tornam equivocadas. E quando estão desatualizados, a IA passa a operar com uma visão defasada da realidade do negócio. Mesmo algoritmos avançados falham quando treinados com bases frágeis. Por outro lado, informações bem estruturadas, relevantes e atualizadas permitem a identificação de padrões consistentes, reduzem vieses e oferecem respostas mais seguras e precisas. “Portanto, é fundamental contar com uma solução confiável e moderna em seu negócio”, destaca Mencaci.
No fim das contas, a evolução da IA nas empresas não diminui a importância dos princípios clássicos da gestão da informação. Algoritmos avançados e grandes volumes de dados só geram valor real quando sustentados por uma base documental sólida. Investir em governança da informação é garantir a Inteligência Artificial produzindo conhecimento confiável, apoiando decisões estratégicas e contribuindo, de fato, para a competitividade e a sustentabilidade dos negócios.
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