O Brasil investe em IA e ignora a governança de dados que faz funcionar

Hardware cresceu 20,6% em 2025, puxado por data centers e infraestrutura de IA. Mas apenas 6% das empresas brasileiras fazem big data. E apenas 46% das que adotaram IA generativa conseguiram passar do piloto para um caso de uso real.

Em 2025, o segmento de hardware foi o que mais cresceu no mercado de TI brasileiro — 20,6%, chegando a US$ 32,5 bilhões. A razão principal foi a demanda por data centers e infraestrutura de IA. O Brasil construiu capacidade computacional em ritmo acelerado. É um dado positivo.

Mas existe outro dado, do Cetic.br, que precisa ser lido junto com esse: apenas 6% das empresas brasileiras realizam análises de big data. E apenas 13% usam IA de qualquer forma. Um país que investiu US$ 32,5 bilhões em hardware e que tem apenas 6% das empresas usando big data está, na prática, construindo infraestrutura que não consegue usar com consistência.

O gargalo não é computador. É governança de dados.

O problema que ninguém coloca na apresentação de IA

Um estudo global da SAS, com foco no Brasil, mostrou que apenas 46% das empresas brasileiras estavam utilizando ou implementando IA generativa em 2024 — abaixo da média mundial de 54%. Mais revelador: das que adotaram, menos da metade conseguiu passar do experimento inicial para um caso de uso concreto. Apenas 47% possuem aplicações reais em produção.

A explicação mais comum para isso é cultural — "as pessoas resistem à mudança". Mas o relatório ISG sobre analytics e IA no Brasil aponta uma causa mais objetiva: fornecedores de serviços enfrentam desafios para adaptar soluções aos diferentes níveis de maturidade analítica dos clientes e para implementar governança de dados eficaz. Não é resistência. É falta de base.

Estimativas globais indicam que cerca de 80% de todos os dados disponíveis nas organizações são não estruturados — textos, PDFs, imagens, registros em formatos que não se encaixam em bases de dados tradicionais. As empresas aproveitam efetivamente apenas 20% do Big Data em suas decisões. O resto existe mas não gera valor porque não há governança para organizar, qualificar e tornar esse dado acessível para análise.

A leitura do ISG é precisa: a corrida por IA acelerou adoção de governança de dados que já deveria estar em prática há anos. Não porque as empresas entenderam que precisavam. Porque a IA não funciona sem dados organizados, e isso forçou o tema a entrar na agenda.

O que o IMTIBR mede na dimensão DAD

A dimensão DAD do IMTIBR avalia arquitetura de dados, integração entre sistemas, qualidade de dados, diretriz formal de arquitetura e orientação a serviços. São as práticas que determinam se os dados de uma organização podem ser usados de forma confiável — por humanos em relatórios ou por modelos de IA em produção.

DAD está entre as dimensões mais baixas no índice das organizações brasileiras avaliadas. O padrão que emerge é o mesmo que os estudos de mercado descrevem: sistemas desconectados, dados sem dono definido, qualidade de dados que depende do esforço individual de quem precisa do dado e não de um processo estruturado de qualificação.

Isso tem consequência direta na capacidade de usar IA com resultado. A pesquisa AIIM Industry Watch 2025, com 288 organizações globais, encontrou que organizações com processos maduros de qualidade de dados e frameworks de governança estabelecidos demonstram taxas de adoção de IA entre 20% e 50% superiores em todos os casos de uso. A base importa mais que a ferramenta.

O Gartner colocou um prazo nisso

Em 2025, o Gartner publicou suas tendências para Data & Analytics. Um dos pontos: até 2027, metade das decisões de negócio será melhorada ou automatizada por agentes de IA. Mas o analista-chefe do Gartner foi direto sobre o que impede isso de acontecer: "a IA sozinha não entrega valor real — ela precisa estar alinhada a dados de qualidade, analytics eficaz e uma governança robusta para viabilizar decisões inteligentes."

O Gartner também identificou que 60% dos líderes de Data & Analytics enfrentarão falhas no gerenciamento de dados sintéticos até 2027, o que pode comprometer governança, precisão dos modelos e conformidade regulatória. Mais capacidade analítica, mais risco quando a base de dados não é confiável.

No Brasil, a ANPD tem agenda regulatória 2025-2026 com 16 frentes ativas, incluindo governança de dados, impacto de IA e medidas técnicas de segurança. O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial prevê R$ 23 bilhões em quatro anos. O ambiente regulatório e de investimento está criando pressão de cima para baixo. A governança de dados precisará responder.

O Brasil vai continuar investindo em infraestrutura de IA. O hardware vai crescer, os data centers vão se expandir, os orçamentos de IA vão aumentar. O que vai determinar quais organizações conseguem converter esse investimento em resultado é a qualidade da governança de dados que existe antes do modelo de IA ser treinado. Dados ruins produzem decisões ruins — com ou sem IA aplicada em cima. Essa é a dimensão DAD do IMTIBR. E é a que mais frequentemente fica de fora das conversas de transformação digital.