Plataformas de dados habilitadas para IA

Verificação da realidade: com capacidade de IA, mas sem valor agregado real

O estudo atual "AI-ready Data Platforms 2026" mostra que mais de 70% das empresas já descrevem suas plataformas como prontas para IA. No entanto, apenas uma fração delas obtém um benefício comercial mensurável.¹ Essa contradição aponta para um problema estrutural: o desafio não é a introdução da IA, mas sua operacionalização.

As empresas citam o aumento da eficiência (55%), a redução de custos (49%) e a melhoria do acesso aos dados (48%) como suas metas mais importantes. No entanto, o ROI esperado muitas vezes não se concretiza porque a implementação em TI e nas diversas áreas de negócios é fragmentada.¹

Conclusão: A maturidade da IA não é demonstrada por ferramentas ou projetos-piloto, mas pela capacidade de integrar dados, dimensionar casos de uso e integrar a IA aos processos de negócios mais importantes.

Os dados ainda são o maior obstáculo para projetos de IA bem-sucedidos?

As empresas têm grande confiança em suas estratégias de IA, mas enfrentam grandes desafios com relação aos dados. O estudo revela que a baixa qualidade dos dados (30%), os cenários de dados fragmentados (28%) e os processos de TI lentos (25%) são os maiores obstáculos.¹

Isso está de acordo com as observações do mercado: os sistemas de IA são tão bons quanto os dados nos quais eles se baseiam. O que é ainda mais significativo é que apenas cerca de um quarto das empresas tem acesso irrestrito a todos os dados relevantes para os casos de uso de IA.¹

Isso leva a uma discrepância entre as expectativas do nível gerencial e a realidade do negócio operacional. As unidades de negócios estão lutando com opções de acesso limitadas, enquanto a TI está superestimando a prontidão da IA. Isso cria um desequilíbrio que retarda a transformação.

Do caos dos dados ao valor agregado real por meio da IA: o que as empresas realmente precisam

Analista ou cientista com um computador e um painel que analisa informações de conjuntos de dados complexos.

Para utilizar a IA em larga escala, as empresas precisam passar de iniciativas individuais para uma abordagem holística. Para isso, elas precisam:

uma base de dados robusta com governança, integração e acessibilidade sólidas
plataformas de IA escaláveis que suportam processamento em tempo real e análises complexas
condições da estrutura operacional para a transição do teste para a operação em tempo real
coordenação entre as equipes de negócios, TI e dados

Com o portfólio holístico de IA e dados da T-Systems, que combina consultoria, IA, serviços profissionais de dados e operações em uma solução abrangente de ponta a ponta, as empresas podem vencer esse desafio. A abordagem tem uma estrutura modular – desde workshops para um início rápido até implementações complexas de IA em escala empresarial. Isso permite a obtenção de resultados mensuráveis em todas as fases.

A T-Systems preenche uma lacuna importante

A T-Systems combina o know-how no setor com uma pilha abrangente de IA e dados que inclui consultoria, bases de dados, serviços de IA e infraestrutura.

Os pontos fortes mais importantes:

Data Foundation Services: Consultoria de dados, desenvolvimento de ecossistemas de dados padronizados, regulamentados e com capacidade de IA
Conhecimento especializado no campo da IA soberana: Garantir a conformidade, a segurança e a soberania dos dados conforme os requisitos europeus
AI Foundation Services: Fornecimento dimensionável de LLMs, arquitetura RAG e agentes de IA
Fornecimento holístico: do desenvolvimento da estratégia à implementação e operação
Resultados mensuráveis: Aumento da produtividade, redução de custos e tomada de decisões mais rápida em todos os setores

O portfólio foi desenvolvido para preencher as lacunas identificadas no estudo e transformar ambientes de dados fragmentados em plataformas de negócios dimensionáveis e orientadas por IA.

Do projeto piloto à operação em tempo real: a transição crítica

O estudo confirma uma tendência reconhecível: as empresas estão mudando seus investimentos de experimentos de IA para automação real de IA e modernização de arquiteturas de TI.
A T-Systems apoia as empresas na preparação de dados para seus aplicativos de IA, com a ajuda de uma abordagem estruturada e passo a passo que chamamos de "Data Journey Roadmap".

Etapa 1: Inicialização do Data Journey (S) – Início – (~4 dias)

Obtenha uma visão geral clara do seu cenário de dados atual, incluindo gerenciamento de dados, governança e utilização de dados. Essa etapa mostra o que já está funcionando bem, onde existem desafios e onde há potencial para otimização.

Etapa 2: Consultoria de dados (M) (~2 semanas)

Identifique como os dados podem criar valor comercial e quais habilidades são necessárias para isso. Com base nisso, desenvolvemos um roadmap claro com prioridades, iniciativas e próximas etapas concretas.

Etapa 3: Governança e arquitetura (L) (~6 meses)

Coloque sua estratégia em prática: por meio da organização de dados estruturados, de funções e diretrizes claramente definidas e do desenvolvimento de uma arquitetura de dados dimensionável. Isso cria uma base estável para casos de uso avançados de IA.

Resultado: Criação de valor a partir de dados usando IA

Com uma base sólida de dados, as empresas podem eliminar os silos de dados, melhorar o acesso às informações e tomar decisões mais rápidas e orientadas por dados. A experiência abrangente em IA e dados da T-Systems ajuda as empresas a irem além dos projetos-piloto, a escalar a IA em toda a organização e a obter resultados mensuráveis e de longo prazo.