Ronnie Sheth, CEO do SENEN Group: Por que é hora da IA empresarial se tornar 'prática'

A análise de Ronnie Sheth, CEO do SENEN Group, ressoa profundamente com a realidade do mercado brasileiro, onde a euforia em torno da Inteligência Artificial muitas vezes precede uma base de dados sólida. Para as empresas e profissionais brasileiros, a mensagem é um alerta crucial: a "febre da IA" não deve ofuscar a necessidade de uma infraestrutura de dados robusta. No Brasil, onde a digitalização ainda avança de forma heterogênea e muitas organizações operam com sistemas legados fragmentados, a qualidade dos dados é um calcanhar de Aquiles ainda mais pronunciado. Isso significa que, antes de investir em modelos complexos ou LLMs, as empresas precisam focar em governança de dados, limpeza e integração, criando oportunidades para consultorias e especialistas em engenharia de dados que podem pavimentar o caminho para a IA. Profissionais com essa expertise se tornarão ainda mais valiosos, enquanto empresas que ignorarem essa etapa correm o risco de desperdiçar investimentos significativos em projetos de IA fadados ao fracasso. Criticamente, a ênfase na praticidade e no retorno sobre o investimento é um divisor de águas. No contexto brasileiro, onde os recursos são frequentemente mais limitados e a pressão por resultados tangíveis é constante, a abordagem de Sheth é um antídoto contra o "vaporware" da IA. A oportunidade reside em identificar problemas de negócios específicos – otimização de processos, melhoria da experiência do cliente, análise preditiva para redução de custos – que possam ser resolvidos com soluções de IA de forma incremental e mensurável. O desafio, no entanto, é cultural: muitas empresas ainda carecem da maturidade para questionar o "porquê" antes do "como" na adoção de novas tecnologias, e a transição de uma mentalidade de experimentação para uma de aplicação estratégica exige liderança forte e uma reestruturação de prioridades. A má qualidade dos dados, como apontado, não é apenas um custo financeiro, mas um bloqueador da inovação e da competitividade. Para o futuro da IA, essa perspectiva sugere uma maturidade crescente do mercado. A era do "brilho" da IA generativa dará lugar a uma fase de "utilidade" e "confiabilidade". Veremos uma consolidação de ferramentas e metodologias que priorizam a preparação de dados e a validação de casos de uso antes da implementação em larga escala. A IA não será mais vista como uma solução mágica para todos os problemas, mas como uma ferramenta poderosa que, quando aplicada com estratégia e baseada em dados de alta qualidade, pode gerar valor real e sustentável. Isso significa que o sucesso da IA no futuro estará intrinsecamente ligado à capacidade das organizações de construir fundações digitais sólidas, transformando a "praticidade" em um pilar fundamental para a inovação e o crescimento.