Passei a maior parte de dois anos sem criar IA. Eu estava limpando dados.

Na época, estávamos escalonando nossa plataforma Track & Trace, e eu presumi que o trabalho mais difícil seria na camada da IA, nos modelos, nos algoritmos e na otimização. Não foi. Cerca de 80% do esforço era direcionado para algo muito menos glamoroso: consertar a base de dados. Limpar erros. Resolver incongruências. Capturar sinais operacionais que nem estavam sendo registrados.

Não era um trabalho divertido. Mas era necessário. Porque, antes de se criar inteligência, é preciso fazer com que os dados sejam dignos dela. 

Essa lição está aparecendo em todos os lugares agora. Em todo o setor, há uma percepção crescente de que a maioria das iniciativas de IA não falha porque os modelos são inadequados, mas porque os dados subjacentes não são confiáveis. Pesquisas recentes revelaram um número para esse problema. Até 95% das iniciativas de IA generativa na cadeia de suprimentos falharam em oferecer um ROI sustentado. E isso não foi por causa dos modelos, mas por causa de dados fragmentados, sistemas isolados e fluxos de trabalho manuais. 

A IA não falhou. A governança de dados falhou.

O que os modelos não conseguem consertar

Há uma tendência de se acreditar que modelos melhores compensarão dados imperfeitos. Na prática, acontece o contrário. Os sistemas de IA são muito bons em gerar respostas que parecem confiáveis, mesmo quando são baseadas em dados incompletos ou imprecisos.

No contexto da cadeia de suprimentos, além de um problema técnico, isso também é um risco operacional.

Os dados não fluem de forma limpa na maioria dos ambientes. Eles fica em sistemas isolados: um sistema de gerenciamento de armazém aqui, uma plataforma de etiquetagem ali, atualizações de ERP atrasadas em relação a eventos do mundo real. Quando se aplica a IA em cima disso, não se cria clareza, mas aumenta-se a ambiguidade.

E, em grande escala, uma resposta errada costuma ser mais prejudicial do que nenhuma resposta. As organizações que obtiveram resultados reais foram as que inverteram a sequência. Elas não começaram com a IA. Elas começaram corrigindo a forma como os dados são criados, capturados e conectados.

Onde os dados reais residem

Uma das fontes mais negligenciadas de dados de alta qualidade na cadeia de suprimentos também é uma das mais onipresentes: a etiqueta. Sempre que uma etiqueta é impressa ou digitalizada, ela captura algo significativo. Identidade. Localização. Movimento. Status. Esses não são pontos de dados abstratos, são fatos operacionais, registrados em tempo real à medida que os produtos passam pela fabricação, distribuição e atendimento dos pedidos.

Com o tempo, esses eventos formam um histórico contínuo de itens. Isso que é um verdadeiro gêmeo digital. Não um registro estático ou uma declaração fornecida pelo fornecedor, mas uma linha do tempo dinâmica do que aconteceu em cada etapa. Ele é construído de forma incremental por meio de milhares de momentos pequenos e consistentes de captura de dados.

Não se monta isso da noite para o dia. Com o tempo, ele se torna uma vantagem duradoura, um ativo de dados que os concorrentes não conseguem replicar facilmente.

Ao mesmo tempo, a pressão externa está aumentando. Requisitos regulatórios como o GS1 Sunrise 2027, as regras de rastreabilidade da FDA e as iniciativas de passaportes de produtos digitais na UE estão forçando as organizações a levar a integridade dos dados mais a sério. O cronograma não é mais teórico.

Mas a conformidade é apenas a função de obrigar. O valor real vem do que esses dados permitem quando são confiáveis.

De dados limpos a resultados reais

Quando a base de dados é sólida, os casos de uso se tornam tangíveis. Você pode detectar anomalias precocemente, antes que as interrupções se espalhem pela rede. Você pode identificar padrões de desempenho de fornecedores que não apareceriam em um relatório estático. Você pode passar do gerenciamento de inventário reativo para o posicionamento preditivo.

Até mesmo pequenas melhorias são importantes. A falta de estoque por si só representa cerca de 4 a 7% da perda anual de receita em muitas organizações. Isso não é um problema de modelagem. É um problema de visibilidade baseado na qualidade dos dados. E este é o rumo que a conversa tomará a seguir.

A IA agêntica, sistemas compostos por vários agentes coordenados que operam em ambientes periféricos e de nuvem, está rapidamente se tornando a próxima fronteira. Mas esses sistemas dependem ainda mais de entradas limpas e consistentes. Eles não apenas analisam os dados, eles agem com base neles. O que aumenta a importância.

Uma pergunta que vale a pena fazer

Antes que as empresas façam um investimento em IA, vale a pena refletir sobre a seguinte pergunta: Se você inserisse seus dados operacionais atuais em um modelo hoje, confiaria na saída? Se a resposta for não, isso não é um fracasso. É um ponto de partida.

Porque as empresas que estão obtendo valor real da IA não esperavam modelos melhores. Elas fizeram o trabalho mais pesado mais cedo, criando uma base de dados que poderia apoiar o que vem a seguir. Todo o resto é construído a partir daí.

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Gus Riveraé diretor de tecnologia da Seagull Software e tem mais de 20 anos de experiência na criação de empresas, equipes e produtos inovadores de software nativos de nuvem. Ele é o principal arquiteto da nossa plataforma de rastreamento de itens e inventário, a Track & Trace. Gus também lidera as equipes de engenharia de software, operações em nuvem e suporte da Seagull.