Estudo da EY mostra que governança, qualidade dos dados e clareza de papéis são fatores decisivos para capturar valor com Inteligência Artificial.

Em resumo

• O avanço da IA amplia o papel do Chief Data Officer (CDO), que passa a conectar dados, governança e prioridades estratégicas do negócio.
• O tamanho médio das equipes de dados cresceu 19%, com novos investimentos concentrados em governança, qualidade da informação e metadados.
• Para 85% dos CDOs, a qualidade e a estrutura dos dados estão entre os principais desafios para implementar IA com segurança e escala.
• Clareza de responsabilidades, direitos de decisão e modelos operacionais integrados estão mais associados ao alto desempenho do que a plataforma tecnológica adotada.

E m poucos anos, o papel do Chief Data Officer (CDO) deixou de estar concentrado na sustentação técnica para ocupar uma posição central nas decisões de transformação. A rápida disseminação da Inteligência Artificial Generativa (GenAI) ampliou a velocidade, a escala e a visibilidade da agenda de dados entre executivos e Conselhos de Administração.

Nas últimas duas décadas, muitas organizações estruturaram seus dados principalmente para alimentar relatórios e painéis. Agora, precisam revisar arquiteturas, processos e responsabilidades para que esses mesmos dados possam ser utilizados por modelos automatizados de IA de forma confiável, segura e escalável.

De acordo com o EY Chief Data Officer Study, desenvolvido com líderes de Dados, Analytics e IA de diferentes regiões do mundo, essa mudança cria uma oportunidade de diferenciação para as empresas que tratam os dados como capacidade estratégica. Os melhores resultados em Inteligência Artificial não decorrem apenas da tecnologia adotada, mas também da qualidade, da integridade e da disponibilidade dos dados em toda a organização.

Dados e IA exigem governança integrada

Uma das mudanças mais visíveis identificadas pelo estudo está nos próprios títulos das lideranças executivas. Cerca de 30% dos cargos já incorporam formalmente a sigla “AI”, como em “Chief Data & AI Officer” — uma tendência que não aparecia na primeira edição do levantamento, em 2024. Mais do que uma alteração de nomenclatura, esse movimento sinaliza o reconhecimento de que iniciativas de IA em escala dependem diretamente de uma base de dados consistente.

Nesse contexto, os executivos de dados entrevistados demonstraram ser aproximadamente duas vezes mais propensos a apoiar a integração da governança de dados e de IA sob uma mesma liderança. Quando essas responsabilidades permanecem fragmentadas, podem surgir silos, sobreposição de atividades e atritos operacionais. Uma liderança coordenada ajuda as equipes a superar uma atuação reativa, voltada a demandas pontuais, e a participar mais diretamente da definição das prioridades do negócio.

A convergência entre dados e IA já se reflete nas estruturas internas. O tamanho médio das equipes de dados cresceu 19% globalmente, impulsionado pela ampliação das responsabilidades associadas à IA. Depois das contratações voltadas aos próprios modelos, os maiores reforços estão nas funções de governança, qualidade da informação e gestão de metadados.

Essa priorização responde a um desafio concreto: 85% dos CDOs apontam a qualidade e a estrutura dos dados como obstáculos relevantes para a adoção da IA. Diferentemente das pessoas, os modelos não conseguem compensar de forma segura lacunas de informação ou ambiguidades de contexto. Para operar com consistência, precisam de definições semânticas claras, dados atualizados e controles adequados.

Ao mesmo tempo, a própria IA começa a apoiar a gestão desse ambiente, automatizando tarefas de classificação, monitoramento e controle. Essa aplicação pode tornar os processos de governança mais eficientes, desde que permaneça submetida a critérios claros de responsabilidade e supervisão.

Os movimentos orçamentários também revelam uma mudança de perspectiva. Mais de 46% das justificativas para investimentos no Data Office estão diretamente ligadas às prioridades estratégicas do negócio, enquanto fatores econômicos amplos respondem por 19% das motivações.

Isso reforça uma visão mais madura sobre os dados: em vez de serem tratados apenas como insumo operacional, passam a ser reconhecidos como um ativo capaz de sustentar decisões, habilitar novos casos de uso e gerar retornos ao longo do tempo.

Sob essa perspectiva, investimentos em qualidade, governança e arquitetura deixam de ser vistos apenas como despesas de sustentação. Eles passam a proteger e valorizar um patrimônio corporativo essencial para o crescimento sustentável e para a captura de valor com IA.

Como transformar dados e IA em valor

A análise da maturidade das organizações mostra que a adoção de IA não avança de forma linear. Algumas empresas combinam liderança, cultura, processos e infraestrutura para acelerar a geração de valor. Outras permanecem por mais tempo em estágios iniciais, mesmo quando já dispõem de novas ferramentas.

O estudo destaca três práticas estruturais associadas às organizações de alto desempenho:

1.      Conectar eficiência e valor para o negócio: o ganho de eficiência operacional é prioridade para mais de 80% das organizações avaliadas. As áreas mais maduras, porém, vão além da redução de custos: estruturam domínios de dados confiáveis e reutilizáveis, relacionam as iniciativas a resultados mensuráveis e elevam a conversa com CFOs e Conselhos de Administração.

2.      Ampliar o letramento em dados e IA: programas contínuos de capacitação ajudam líderes e equipes a compreender as possibilidades, limitações, riscos e custos de implementação. Esse repertório melhora a qualidade das decisões e reduz a distância entre expectativas e capacidade de execução.

3.      Definir responsabilidades e direitos de decisão: a maturidade tecnológica, isoladamente, apresenta baixa relação com o sucesso organizacional. Estruturas claras, centros de excelência atuantes e responsáveis definidos por produtos de dados permitem que estratégia, governança e implementação avancem de forma coordenada.

O novo papel do CDO

O entusiasmo em torno da IA pode acelerar investimentos, mas não substitui fundamentos sólidos. Quando dados permanecem dispersos, inconsistentes ou sem governança, projetos que funcionam em escala limitada enfrentam dificuldades para ganhar amplitude e sustentabilidade.

É nesse ponto que o CDO assume uma função mais estratégica. Além de garantir a qualidade e a disponibilidade da informação, essa pessoa passa a alinhar dados e IA às prioridades corporativas, definir métricas de valor, estabelecer políticas de segurança e orientar a seleção de casos de uso com impacto real.