Empresas adotaram IA. Agora, o gargalo está nos dados
Só 40,7% das companhias conseguem comprovar retorno financeiro com IA generativa. Organização das informações virou parte central desta conta
A inteligência artificial avançou mais rápido do que a organização dos dados dentro das empresas. E isso pode estar impactando os resultados financeiros dessas companhias.
Em 2026, só 40,7% das organizações conseguem comprovar retorno financeiro com IA, segundo estudo da Peers Consulting com a MIT Technology Review Brasil. Governança, mensuração e dificuldade para incorporar a tecnologia aparecem entre os entraves.
Com ferramentas de IA cada vez mais acessíveis, essa desorganização ganhou outro peso: se os dados estão errados, incompletos ou mal estruturados, a resposta da IA também estará.
A Qualiserve, empresa brasileira parceira da Microsoft, fez desse problema uma frente de negócio. Com mais de 20 anos de atuação e 50 mil usuários atendidos, trabalha na integração e governança de dados e na criação da infraestrutura usada por projetos de IA.
Segundo ele, construir um agente é apenas uma parte do trabalho. A empresa também precisa definir quais informações ele pode consultar e conseguir rastrear a origem de cada resposta. “Não adianta construir um agente de IA rápido se ele não sabe distinguir dado sensível de dado público, ou se ninguém consegue auditar de onde veio a resposta”, afirma.
A reforma tributária entra na conta
A discussão ficou mais urgente no Brasil com a reforma tributária. Uma pesquisa da ASIS Tax Tech em parceria com a Confeb, escola de negócios da Live University, mostra que apenas 9,2% das empresas brasileiras estão no estágio mais avançado de maturidade fiscal. Outros 69,3% já estruturaram processos, mas ainda não usam essas informações na tomada de decisão.
A BMTax, cliente da Qualiserve, conhecia de perto esse problema. A consultoria tributária acumulava 45 terabytes de dados distribuídos por 30 bancos diferentes. Parte dos cruzamentos ainda dependia de trabalho manual.
A empresa reorganizou essa estrutura com a Qualiserve e tecnologias da Microsoft. O projeto deu origem ao Intelligence Tax Hub, plataforma que passou a reunir os dados e processar até 5 milhões de documentos fiscais por minuto.
Hoje, o sistema sustenta a análise de cerca de R$ 2 trilhões em registros fiscais. Segundo case publicado pela Microsoft, o projeto elevou a produtividade entre 15% e 25% e reduziu de 20% a 35% as inconsistências encontradas nos processos.
Na Mania de Churrasco, a transformação começou pela centralização dos dados. Com mais de 100 lojas e informações distribuídas em até cinco sistemas diferentes, a rede tinha pouca visibilidade integrada da operação, o que dificultava decisões rápidas e consistentes.
Com o apoio da Qualiserve e da Microsoft, a empresa integrou bases legadas e unificou seu ambiente digital com Microsoft Azure, Power Platform e Microsoft 365. As informações antes fragmentadas passaram a formar uma base única, hoje apoiada pelo Microsoft Fabric.
A partir dessa estrutura, dados de vendas, estoques, colaboradores e atendimento passaram a alimentar indicadores disponíveis para a matriz e as unidades. O BI e os agentes tornaram uma referência para a gestão do negócio, ampliando a capacidade de comparar desempenho, identificar oportunidades e orientar decisões em toda a rede.
O impacto foi além da tecnologia: a inteligência de dados contribuiu indiretamente para um crescimento de 20% nas vendas ano a ano, enquanto 90% das vendas passaram a ser digitais. A centralização no Azure e o uso de uma arquitetura moderna geraram uma economia estimada de R$ 3,5 milhões em cinco anos.
Qualiserve avança em ranking da ISG
Em agosto, a Information Services Group (ISG) avaliou 51 fornecedores de tecnologia no Brasil no estudo Provider Lens Microsoft AI and Cloud Ecosystem 2026.
A Qualiserve foi classificada como Leader em Microsoft Productivity and Business Process Services, no segmento de médio mercado, e como Rising Star em Azure Managed Services.
No ano anterior, a empresa aparecia como Rising Star. A mudança ocorre justamente quando o mercado começa a cobrar uma segunda etapa da adoção da inteligência artificial.
Depois de testar modelos e criar pilotos, as empresas precisam fazer a tecnologia funcionar sobre sistemas, dados e processos que já existiam muito antes da IA generativa.
E é nessa parte, bem menos vistosa, que boa parte do trabalho ainda está por fazer.
