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Empresas avançam no uso da inteligência artificial, mas dados sem estratégia ainda limitam decisões

Julio Cesar Pimentel, mestre em Administração pela USP e especialista em gestão, marketing e sistemas de informação, analisa por que a expansão da IA exige das empresas mais capacidade analítica e preparo gerencial.

21 de outubro de 2026 às 14:57   - Atualizado às 17:45

Julio Cesar Pimentel, mestre em Administração pela USP e especialista em gestão, marketing e sistemas de informação.

Julio Cesar Pimentel, mestre em Administração pela USP e especialista em gestão, marketing e sistemas de informação. Foto: Divulgação

A inteligência artificial ampliou a capacidade das empresas de produzir análises, automatizar tarefas e acessar informações em poucos segundos. A velocidade dessa transformação, porém, trouxe uma questão menos tecnológica e mais gerencial: ter mais dados disponíveis não significa necessariamente tomar decisões melhores.

No Brasil, o avanço já aparece nas empresas. Pesquisa TIC Empresas 2024, do Cetic.br, apontou que 13% das companhias brasileiras com dez ou mais pessoas ocupadas utilizavam alguma aplicação de inteligência artificial. Entre as grandes empresas, o índice chegava a 38%. O levantamento também mostrou que a análise de linguagem escrita estava entre as aplicações mais disseminadas. 

Para Julio Cesar Pimentel, mestre em Administração de Organizações pela Universidade de São Paulo (USP) e especialista em gestão, marketing e sistemas de informação, o crescimento da adoção tecnológica muda também a discussão sobre competitividade.

“A questão já não é apenas ter acesso à inteligência artificial. O desafio é saber onde ela efetivamente melhora um processo ou uma decisão. Uma empresa pode utilizar várias ferramentas e continuar sem indicadores consistentes, sem integração das informações e sem clareza sobre aquilo que precisa medir”, afirma Julio Cesar.

A diferença é relevante porque ferramentas de inteligência artificial generativa reduziram barreiras técnicas para atividades que antes exigiam sistemas mais complexos. Produção de conteúdo, análise preliminar de documentos, atendimento, pesquisa e automação de determinadas rotinas passaram a estar disponíveis inclusive para empresas com estruturas menores.

Isso não significa, entretanto, que a tecnologia resolva deficiências anteriores de gestão.

“Se uma organização não conhece adequadamente seus processos ou trabalha com informações pouco confiáveis, a inteligência artificial não corrige isso automaticamente. Ela pode até acelerar o problema. A qualidade da decisão continua dependendo da qualidade dos dados, da pergunta formulada e da capacidade de interpretar o resultado”, explica Julio Cesar.

É justamente nesse ponto que Business Intelligence (BI) ganha importância. Enquanto a IA ampliou as possibilidades de processamento e automação, sistemas de BI permitem organizar indicadores e transformar dados dispersos em informações sobre vendas, clientes, custos, produtividade, marketing e desempenho operacional.

Julio Cesar estuda essa relação entre informação e tomada de decisão há anos. Mestre em Administração de Organizações pela Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto da USP, desenvolveu pesquisa sobre eficiência e avaliação de desempenho e, em 2026, publicou o estudo “Analytics Governamental Aplicado à Eficiência Tributária: Integração entre DEA e Business Intelligence”, aproximando métodos quantitativos e ferramentas de inteligência de negócios.

Sua formação reúne ainda graduação em Publicidade e Propaganda e uma trajetória acadêmica que inclui docência e coordenação no ensino superior nas áreas de Administração, Marketing e Comunicação. Essa combinação permite ao pesquisador observar a transformação digital não apenas pelo avanço das ferramentas, mas pelas mudanças que elas provocam na forma como organizações estruturam informação e desenvolvem seus profissionais.

“Business Intelligence não é simplesmente colocar números em um dashboard, assim como inteligência artificial não é apenas fazer perguntas a uma plataforma. O valor aparece quando a empresa consegue conectar informação, estratégia e decisão”, afirma Julio Cesar.

Essa necessidade tende a ser ainda mais sensível entre pequenas e médias empresas, que normalmente possuem estruturas administrativas e tecnológicas menores. A facilidade de acesso às novas ferramentas pode reduzir parte da distância tecnológica em relação às grandes organizações, mas não elimina diferenças de qualificação, organização dos dados e capacidade de planejamento.

Por isso, Julio Cesar considera que a formação das equipes deve avançar na mesma velocidade da tecnologia.

“Quanto mais poderosas ficam as ferramentas, mais importante se torna a capacidade humana de avaliar aquilo que elas entregam. O profissional precisa saber formular problemas, questionar resultados e entender o contexto da decisão. Tecnologia sem capacidade crítica pode produzir muita informação e pouco conhecimento”, diz.

Para o especialista, o momento atual representa uma mudança importante na relação entre tecnologia e gestão. Durante décadas, empresas investiram em sistemas principalmente para registrar e organizar informações. Com BI e inteligência artificial, a discussão avança para a capacidade de utilizar esses dados para antecipar cenários, identificar padrões e apoiar decisões.

“Hoje, o problema de muitas organizações não é falta de informação. É transformar a quantidade de dados disponível em conhecimento que realmente ajude a decidir. A inteligência artificial pode acelerar esse processo, mas estratégia, conhecimento do negócio e capacidade gerencial continuam sendo determinantes”, conclui Julio Cesar.

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