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Do Big Data à IA autônoma: como criar uma cultura de dados nas empresas

Nos últimos anos, o volume de dados gerados pelas empresas cresceu de forma exponencial. Mas, ao contrário do que se esperava, a maioria delas ainda não sabe o que fazer com tanta informação. É como se tivessem recebido uma biblioteca inteira sem aprender a ler.

Dados não são valor por si só. Sem contexto, sem estrutura, sem perguntas inteligentes por trás, eles são apenas ruído. E mais: sem uma cultura de dados — aquela que orienta decisões, desafia intuições e sustenta estratégias — nem o melhor algoritmo pode salvar uma organização da mediocridade.

De acordo com uma pesquisa recente da NewVantage Partners, embora 91% das empresas entrevistadas estejam investindo em iniciativas de dados e IA, apenas 26,5% afirmam ter realmente conseguido criar uma cultura orientada por dados. O número assusta, mas explica muita coisa: temos tecnologia de sobra e mentalidade de menos. E cultura, nesse caso, não se compra — se constrói.

Muita gente ainda acredita que criar uma cultura de dados é adquirir plataformas, dashboards e ferramentas de business intelligence. Mas cultura não nasce de um software. Ela nasce de comportamento.

É quando o CEO pergunta “o que os dados dizem sobre isso?” antes de tomar uma decisão estratégica. Quando o RH antecipa pedidos de demissão com base em padrões de comportamento. Quando o marketing fala em comportamento preditivo, e não apenas em campanhas de alcance. Quando o chão da fábrica entende que um dado inserido errado pode comprometer toda uma cadeia de decisões.

Cultura de dados não vem de ferramentas, mas de atitudes: nasce quando decisões em todos os níveis são guiadas pelo que os dados realmente dizem (Imagem: FAMILY STOCK/Shutterstock)

Essa mentalidade é o alicerce necessário para que a inteligência artificial possa, de fato, agir com autonomia. Porque IA autônoma — aquela que aprende, ajusta, decide e executa — precisa de dados limpos, estruturados, confiáveis e disponíveis.

E isso não se improvisa. Não adianta sonhar com uma IA estratégica se os dados ainda estão trancados em silos, espalhados em planilhas desconectadas, com má governança e baixa confiabilidade. A IA só consegue aprender com o que oferecemos — e se oferecermos um ambiente caótico, os resultados refletirão exatamente isso.

O ponto mais crítico é que muitas empresas ainda usam os dados como justificativa para decisões já tomadas. Ao invés de guiar a estratégia, os números viram apenas uma chancela do que a alta liderança já decidiu por instinto.

Esse viés de confirmação destrói qualquer chance de desenvolvimento analítico real. Uma cultura de dados de verdade exige humildade: saber ouvir o que os dados dizem mesmo quando contradizem nossas crenças mais arraigadas.

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Em vez de guiarem decisões, os dados ainda servem como aval para escolhas intuitivas (Imagem: Gorodenkoff/Shutterstock)

E isso tem tudo a ver com o futuro. Estamos à beira de uma nova era, em que a IA não será apenas uma assistente, mas uma tomadora de decisão. Para isso, precisamos preparar o terreno agora.

Uma boa pergunta para começar: quem toma decisões na sua empresa — os dados ou os cargos? Se ainda é o cargo que pesa mais, a autonomia da IA vai continuar sendo uma promessa distante.

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Criar uma cultura de dados é uma jornada que começa no topo, mas que só se consolida quando chega na base.

E, paradoxalmente, quanto mais autônoma for a inteligência artificial, mais humana precisa ser a cultura que a sustenta. Porque, no fim das contas, dados não servem para desumanizar processos — mas para revelar padrões, entender comportamentos e melhorar a experiência de quem está na ponta.

Cultura de dados, IA
A cultura de dados começa na liderança, se consolida na base e, quanto mais sustenta a IA, mais precisa ser humana (Imagem: metamorworks/Shutterstock)

O dado mais importante ainda é o humano. E a empresa que entender isso, antes das outras, vai deixar de colecionar dados e começar a construir vantagem competitiva real. Não se trata apenas de transformação digital. Trata-se de transformação cultural.

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O que a tecnologia e o Big Data revelam sobre o inadimplente?

Nos últimos anos, a inadimplência se tornou um fenômeno cada vez mais complexo, impulsionado por fatores econômicos, sociais e comportamentais. Só para ter uma ideia, levantamento mais recente feito pelo Serasa mostra que, pelo menos, 73,1 milhões de pessoas estavam endividadas no país. 

Nos últimos anos, a inadimplência se tornou um fenômeno cada vez mais complexo, impulsionado por fatores econômicos, sociais e comportamentais. No entanto, a tecnologia e o Big Data estão mudando a forma como empresas, instituições financeiras e especialistas analisam e entendem o perfil do inadimplente moderno.

Hoje, já não basta apenas olhar para os dados tradicionais, como renda e histórico de crédito, é preciso mergulhar profundamente nos hábitos de consumo, na jornada digital e até mesmo na psicologia financeira desse público.

A tecnologia permite traçar um perfil muito mais detalhado do inadimplente. Com o uso de machine learning e inteligência artificial, empresas conseguem mapear padrões comportamentais e prever tendências antes que uma dívida se torne um problema crônico. Diferente do que se imaginava, o inadimplente atual não é apenas alguém que perdeu o emprego ou passou por uma emergência financeira. 

Muitas vezes, ele é um consumidor ativo, que mantém hábitos de compra regulares e faz uso de múltiplas formas de crédito, mas que enfrenta desafios na organização e priorização de pagamentos. Com base na análise de dados, podemos categorizar os inadimplentes em diferentes perfis:

  • Inadimplente circunstancial: geralmente motivado por imprevistos, como problemas de saúde ou perda de renda, tem histórico de bom pagador e tende a regularizar sua situação rapidamente quando possível. 
  • Superendividado crônico: possui múltiplos compromissos financeiros e dificuldades em gerenciar seus gastos, frequentemente acumulando novas dívidas para cobrir antigas.
  • Inadimplente estratégico: que prioriza certos pagamentos em detrimento de outros, muitas vezes com base na percepção de risco de cobrança ou impacto no seu dia a dia.
  • Inadimplente desinformado: tem dificuldade em compreender suas obrigações financeiras e pode estar fora do sistema bancário tradicional, sem acesso a boas opções de crédito.
Nem todo inadimplente está fora do mercado — muitos continuam consumindo, mas enfrentam desafios para equilibrar as contas e lidar com o acúmulo de dívidas. Imagem: shutterstock/shisu_ka

Graças ao Big Data, a previsibilidade da inadimplência atingiu um novo patamar. Com a análise de dados massivos, é possível identificar sinais precoces de dificuldades financeiras antes que um consumidor se torne inadimplente.

Algumas das principais métricas analisadas incluem padrões de pagamento e consumo, onde mudanças bruscas nos gastos podem indicar problemas financeiros iminentes; uso de crédito rotativo, que aponta uma dependência excessiva de cartão de crédito ou cheque especial; atividade digital, como interações com instituições financeiras, buscas por crédito e até padrões de navegação que podem indicar dificuldades financeiras; e comportamento em redes sociais, onde alguns algoritmos já conseguem captar mudanças de humor e indicadores de instabilidade financeira através da análise de postagens e interações online.

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A mesma tecnologia que permite entender melhor o inadimplente também tem revolucionado a cobrança e a renegociação de dívidas. As abordagens tradicionais, baseadas em ligações insistentes e cartas físicas, estão dando lugar a estratégias mais inteligentes e personalizadas.

Hoje, as empresas utilizam chatbots, notificações automáticas e inteligência artificial para criar abordagens mais eficazes, oferecendo condições personalizadas de renegociação baseadas no perfil de cada consumidor. Além disso, o uso de análise preditiva permite que as empresas entrem em contato no momento certo, quando há maior probabilidade de recuperação do crédito.

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Ferramentas digitais avançadas permitem prever sinais de inadimplência e adaptar abordagens de cobrança ao perfil de cada consumidor (Imagem: TippaPatt/Shutterstock)

Outros dois perfis também se destacam. O inadimplente estratégico faz escolhas conscientes sobre quais contas pagar, priorizando aquelas que impactam mais diretamente seu dia a dia. Já o inadimplente desinformado, muitas vezes fora do sistema bancário tradicional, tem pouco acesso a crédito de qualidade e dificuldade para compreender suas obrigações financeiras. Entender essas nuances é essencial para criar soluções mais eficazes de renegociação e inclusão financeira.

A grande questão que permanece é: até que ponto as empresas utilizarão esses dados para ajudar os consumidores a evitarem a inadimplência, em vez de simplesmente preverem e explorarem seu comportamento?

O futuro da relação entre consumidores e crédito dependerá da forma como essas informações serão utilizadas – se para criar um sistema financeiro mais inclusivo e sustentável ou apenas para potencializar estratégias de cobrança. Independentemente do caminho, uma coisa é certa: a tecnologia e o Big Data já estão transformando o mercado de crédito, e o perfil do inadimplente moderno nunca esteve tão visível aos olhos das empresas.

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Nova metodologia com IA revoluciona mapeamento do uso da terra

A inteligência artificial está transformando o modo como enxergamos o planeta. Pesquisadores brasileiros desenvolveram uma nova metodologia de inteligência geoespacial que usa algoritmos avançados para mapear o uso da terra com precisão inédita. O sistema processa imagens de satélite em tempo recorde, permitindo um monitoramento quase em tempo real das mudanças ambientais.

A técnica, desenvolvida na Unesp de Tupã, foi testada em Mato Grosso e aprimorou a delimitação de áreas de vegetação natural e produção agrícola, classificando-as por tipo de cultura. Os resultados indicaram 95% de precisão no mapeamento.

Os pesquisadores apostam que a tecnologia pode revolucionar a gestão ambiental e urbana. Com decisões mais rápidas e baseadas em dados concretos, governos e empresas terão uma ferramenta poderosa para planejar o futuro da terra – e evitar impactos irreversíveis.

Agro sob lupa: como IA e satélites estão mudando o jogo

A precisão nos mapeamentos ambientais nunca foi tão alta. Isso porque, ao substituir a análise tradicional de pixels isolados por uma abordagem que identifica geo-objetos inteiros, os cientistas conseguiram reduzir erros comuns em imagens de satélite.

Nova metodologia de inteligência geoespacial melhora a precisão no monitoramento do uso da terra, facilitando a detecção de mudanças ambientais e a gestão territorial (Imagem: BEST-BACKGROUNDS/Shutterstock)

Além disso, a metodologia também otimiza o processamento de grandes volumes de dados geoespaciais, permitindo análises mais rápidas e detalhadas. Com isso, amplia significativamente a capacidade de monitoramento contínuo, aspecto essencial para o planejamento agrícola e a fiscalização ambiental.

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Segundo o professor Michel Eustáquio Dantas Chaves, da Unesp, em entrevista à Agência FAPESP, a inovação soluciona um dos principais desafios do mapeamento remoto: as indefinições nas bordas das imagens. Para isso, o modelo segmenta as imagens como peças de um quebra-cabeça, aprimorando a precisão sem a necessidade de resoluções espaciais mais altas.

Aplicação na prática: mapeamento em grande escala

O Mato Grosso, escolhido para testar a nova pesquisa, abrange parte da Amazônia, do Cerrado e do Pantanal. Essa diversidade de biomas resulta em uma ampla variedade de usos do solo, desafiando os métodos tradicionais de mapeamento.

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A nova metodologia foi testada em Mato Grosso com dados da safra estratégica de 2016/2017 (Imagem: Michel Eustáquio Dantas Chaves/Divulgação)

Com 95% de precisão, o modelo conseguiu diferenciar culturas agrícolas, áreas urbanas e corpos d’água, além de identificar perturbações na vegetação. Além disso, a técnica mostrou potencial para estimar áreas cultivadas dentro de uma mesma safra, facilitando previsões de produtividade e ações de planejamento territorial.

Mais do que mapear terras e lavouras, a nova metodologia melhora a identificação de desmatamentos e degradações ambientais, permitindo respostas mais rápidas e precisas. Ao integrar inteligência geoespacial e aprendizado de máquina, a técnica reduz incertezas e contribui para uma gestão territorial mais eficiente, baseada em dados mais confiáveis.

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