Por Nicole Grossmann, Growth Engineer da Firecrawl.

Por muito tempo, empresas mediram progresso em IA pelo modelo que usavam. GPT-4 ou Gemini, proprietário ou open source, fine-tuning ou RAG. Essa discussão ainda existe, mas já não é a mais importante. O diferencial competitivo migrou de camada: saiu dos modelos e foi para os dados.

Não é uma tendência emergente. É uma realidade que já separa quem está escalando de quem ainda está no piloto.

Segundo a Gartner, até 2026, 60% dos projetos de IA serão abandonados por falta de qualidade nos dados. A McKinsey vai na mesma direção: quase dois terços das empresas falharam em escalar suas iniciativas de IA. O problema raramente é o modelo.

Na maioria dos casos, é a incapacidade de estruturar informação de forma confiável antes de alimentar qualquer sistema.

O que torna isso ainda mais crítico é o que acontece na camada técnica. Serialização inadequada de dados desperdiça entre 40% e 70% dos tokens disponíveis em overhead, o que eleva custos de API, reduz a janela de contexto efetiva e degrada a performance dos modelos.

Esse problema passa despercebido em projetos piloto, mas se torna agudo na produção. Em escala, a diferença entre dados bem e mal estruturados determina se uma operação de IA é economicamente viável.

A democratização dos modelos acelerou esse cenário. Hoje, empresas de qualquer tamanho acessam ferramentas semelhantes via APIs abertas ou plataformas comerciais.

Em 2026, a pergunta deixou de ser “temos IA?” e virou “como fazemos a IA nos dar uma vantagem competitiva sobre nossos competidores?”.

A resposta quase sempre está nos dados proprietários acumulados ao longo da operação: comportamento de clientes, histórico transacional, padrões de consumo, inteligência de mercado (data flywheel). 

Os números confirmam a mudança de prioridade. 74% das organizações implementaram alguma solução de IA, mas apenas 33% conseguiram integrá-la de forma ampla dentro da empresa. O gargalo não é tecnológico. É estrutural. 61% das empresas listam qualidade de dados como principal desafio operacional, e 70% das maiores companhias públicas estão pivotando do foco em inovação para retorno sobre investimento.

Duas empresas usando o mesmo modelo podem obter resultados completamente diferentes. A diferença está na profundidade e na qualidade das informações que alimentam esses sistemas. Sem estrutura consistente, IA vira automação superficial: parece moderna, mas não entrega ganho real.

A inteligência artificial está recolocando a qualidade da informação no centro da estratégia corporativa. Empresas que entenderem isso mais cedo vão inovar com mais velocidade, reduzir custos de operação e construir vantagens que concorrentes não conseguem replicar só com acesso ao próximo modelo.