Preparação dos dados: a verdadeira barreira para a adoção da IA

Sem dados limpos e unificados, até mesmo os melhores sistemas de IA ficam aquém do esperado. Saiba o motivo com a Huble e o Amplitude.
Insights

Jun 25, 2025

6 min read

A IA está por toda parte, mas a verdadeira história por trás dela não se trata apenas de algoritmos e automação. Trata-se dos dados que a alimentam. Sem dados limpos, bem estruturados e unificados, a IA simplesmente não consegue cumprir o que promete: e é aí que muitas empresas não conseguem alcançar o resultado esperado.

A Huble, uma consultoria global eprincipal parceira global do HubSpot, entrevistou recentemente 150 líderes empresariais seniores para seuRelatório de Prontidão de Dados de IA de 2025 e descobriu exatamente isso. Enquanto 57% dos líderes estão otimistas em relação à IA em suas organizações, menos de 9% acham que seus dados estão realmente prontos para apoiá-la.

Para aproveitar a IA ao máximo, é fundamental entender por que e como preparar seus dados para ela. Como disse o CEO da Huble,Daryn Smith: "Os que enfrentarem seus desafios de dados agora serão os que perceberão todo o potencial da IA no futuro".

Seguindo o nosso recentewebinar conjunto, quero compartilhar alguns dos principais insights do relatório da Huble para que os líderes empresariais possam ver o caminho para a prontidão de dados para acelerar a adoção da IA.

Por que a preparação dos dados é a heroína oculta da IA

A pesquisa da Huble revela que a verdadeira barreira para o sucesso da IA não é simplesmente a tecnologia em si, mas os dados que ela usa. Mas o que poderia ser sua ruína também é o que pode torná-la transformadora.

  • A ilusão da IA: não é nada incomum que os atuais executivos promovam uma transformação impulsionada pela IA. No entanto, apenas 28,5% das empresas se sentem moderadamente preparadas do ponto de vista dos dados, e apenas 8,6% estão totalmente preparadas. Essa lacuna entre os objetivos da alta administração e a realidade dos dados na linha de frente é um grande obstáculo que, se não for superado, só trará caos.
  • A crise oculta dos dados: na verdade, 70% das empresas dizem que sua principal prioridade não é implantar a IA, mas aprimorar a qualidade dos dados. Agovernança de dados ineficaz, os sistemas fragmentados e a escassez de habilidades estão impedindo as empresas de implementar a IA com eficiência. Embora a IA seja certamente capaz do ponto de vista tecnológico, se for construída sobre uma base de dados de baixa qualidade, será menos uma ferramenta e mais um obstáculo.
  • A armadilha da unificação: embora estejamos vendo atualmente uma grande ênfase na unificação de dados por meio da centralização de CRMs, ERPs e outros sistemas e plataformas, a Huble observa que a centralização por si só não é a resposta. Sua pesquisa descobriu que quase 50% das empresas com sistemas centralizados ainda enfrentam dificuldades com dados inconsistentes e de baixa qualidade, o que leva a um "caos centralizado".
  • O risco comercial de dados de baixa qualidade: dados de baixa qualidade não são apenas um problema tecnológico, mas um problema comercial. Isso pode levar a uma adoção lenta da IA, insights imperfeitos e atraso no ROI. Não é de admirar que 69% das organizações digam que dados ruins as impedem de tomar decisões rápidas com confiança.
  • O caminho para a prontidão com IA: a Huble descobriu que os verdadeiros líderes em IA se concentram em uma base dedados limpos e boa governança antes de implantar iniciativas de IA. Eles padronizam as estruturas de nomenclatura, limpam os dados continuamente, criam estruturas escaláveis e asseguram disciplina multifuncional para alinhar as equipes em toda a organização. Em seguida, implementam a IA de forma estratégica e incremental sobre essa base estável, abrindo caminho para o sucesso futuro.

Por que isso é importante agora

Todos os setores estão tentando acelerar a adoção da IA, e a preparação dos dados é o caminho tranquilo e estável para isso. Mas, como apenas 8,6% das empresas hoje têm plena prontidão de dados para implementar a IA, o foco na prontidão de dados não é apenas um "bom recurso" técnico, mas uma vantagem competitiva.

As empresas que priorizam a qualidade, a governança e a estrutura dos dados são as que podem acelerar suas iniciativas de IA mais rapidamente. Isso permitirá que elas aproveitem todo o potencial da IA antes de seus concorrentes.

Huble: preparando os clientes da Amplitude e HubSpot para o sucesso da IA

A integração da Amplitude com a HubSpot conecta nossas poderosas análises ao melhor CRM da categoria do HubSpot, simplificando o fluxo de dados entre os pontos de contato do cliente e os sinais do produto para garantir que todas as suas equipes obtenham os insights do cliente necessários para impulsionar um crescimento mais rápido.

A Huble leva isso um passo adiante, ajudando os clientes em comum da Amplitude e HubSpot a superar a divisão entre o caos de dados e o sucesso da IA. Como o principal parceiro de soluções globais da HubSpot, a Huble prepara os clientes para o sucesso da IA a longo prazo, concentrando-se nos fundamentos: conjuntos de dados estruturados, unificação inteligente, estruturas claras e insights em tempo real.

Juntas, a Huble e integração da Amplitude com a HubSpot garantem que seus dados de usuários em tempo real estejam prontos para que seus esforços de marketing, vendas e sucesso do cliente aproveitem todo o potencial da IA.

Participe da conversa!

Quer saber mais sobre IA e prontidão de dados? Confira nosso recente webinar para se juntar a especialistas da Huble, HubSpot e Amplitude em uma análise aprofundada sobre os desafios do mundo real da prontidão de dados e descubra insights práticos para ajudar na preparação da sua estratégia de IA para o futuro.

About the author
Phil Burch

Phil Burch

Former Group Product Marketing Manager, Amplitude

Phil Burch is a former Group Product Marketing Manager for Amplitude Experiment. Phil previously held roles across the customer lifecycle including account management, solutions consulting, and product onboarding before moving into product marketing roles at Sysomos, Hearsay Systems, and Tray.io.

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