(“Paulo Cordeiro, CEO e fundador da 4MDG”)<\/p>\n
CEO da 4MDG alerta que inconsist\u00eancias em cadastros travam o retorno de investimentos e podem gerar perdas anuais de at\u00e9 centenas de milh\u00f5es em grandes corpora\u00e7\u00f5es<\/strong><\/p>\n O avan\u00e7o dos investimentos em Intelig\u00eancia Artificial (IA) e automa\u00e7\u00e3o nas empresas brasileiras esbarra em um “imposto oculto”: o custo dos dados ruins. Embora o mercado projete um cen\u00e1rio de efici\u00eancia e inova\u00e7\u00e3o, a realidade operacional revela que cadastros inconsistentes, duplicados e sem padroniza\u00e7\u00e3o est\u00e3o drenando os recursos das companhias. Segundo dados de mercado, informa\u00e7\u00f5es de baixa qualidade consomem, em m\u00e9dia, 12% da receita das empresas e podem causar a perda de at\u00e9 45% de clientes potenciais devido a falhas como duplicidade ou informa\u00e7\u00f5es desatualizadas.<\/p>\n \u201cDados mestres desorganizados est\u00e3o travando o retorno de projetos de intelig\u00eancia artificial nas empresas. Mesmo com o avan\u00e7o dos investimentos em IA, automa\u00e7\u00e3o e analytics, organiza\u00e7\u00f5es ainda operam com cadastros inconsistentes, duplicados e sem padroniza\u00e7\u00e3o, um gargalo estrutural que compromete decis\u00f5es, reduz efici\u00eancia e impede que iniciativas de tecnologia entreguem valor real\u201d, afirma Paulo Cordeiro, CEO e fundador da 4MDG, plataforma SaaS especializada em governan\u00e7a de dados mestres.<\/p>\n O especialista aponta que a baixa qualidade da informa\u00e7\u00e3o segue sendo um dos principais entraves da transforma\u00e7\u00e3o digital. \u201cSem dados confi\u00e1veis, nenhum projeto de IA entrega o potencial prometido. A discuss\u00e3o sobre dados como ativo come\u00e7a pela integridade da informa\u00e7\u00e3o\u201d.\u00a0<\/p>\n A afirma\u00e7\u00e3o \u00e9 corroborada por dados da plataforma Shelf, que apontam que empresas perdem em m\u00e9dia de US$ 12 milh\u00f5es a 15 milh\u00f5es por ano devido \u00e0 baixa qualidade dos dados, sendo que grandes corpora\u00e7\u00f5es relatam perdas de at\u00e9 US$ 406 milh\u00f5es anualmente. De acordo com Cordeiro, com uma estrutura adequada de governan\u00e7a e uma Central de Cadastro bem definida, empresas podem reduzir at\u00e9 30% dos custos operacionais em processos ligados a dados mestres (MDM).<\/p>\n Na pr\u00e1tica, a maior parte das organiza\u00e7\u00f5es concentra esfor\u00e7os em analytics e intelig\u00eancia artificial, mas negligencia a base que sustenta essas iniciativas. Informa\u00e7\u00f5es mal estruturadas sobre clientes, fornecedores, produtos e materiais criam uma cadeia silenciosa de falhas que impacta \u00e1reas como vendas, log\u00edstica, finan\u00e7as e atendimento. \u201cO problema raramente aparece de forma expl\u00edcita no balan\u00e7o, mas afeta diretamente margem, produtividade e competitividade\u201d, diz Cordeiro. O executivo compara o cen\u00e1rio ao uso inadequado de tecnologia: \u201c\u00c9 como colocar um motor de F\u00f3rmula 1 em um carro desalinhado. O investimento \u00e9 alto, mas o resultado n\u00e3o vem\u201d.<\/p>\n Em 2025, um estudo da Fivetran constatou que 42% das empresas enfrentaram atrasos, baixo desempenho ou fracasso em mais da metade de seus projetos de IA devido a problemas de prontid\u00e3o dos dados. Esse cen\u00e1rio de incerteza \u00e9 ampliado por dados da VentureBeat, que indicam que at\u00e9 87% dos projetos nunca chegam \u00e0 produ\u00e7\u00e3o devido a quest\u00f5es n\u00e3o resolvidas de qualidade dos dados, enquanto a Huble aponta que 69% das empresas relatam que dados de baixa qualidade impedem decis\u00f5es e insights confi\u00e1veis em IA. Em suma, enquanto os executivos cobram resultados, muitos times de tecnologia ainda lutam nos bastidores para organizar a informa\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria.<\/p>\n Na avalia\u00e7\u00e3o da 4MDG, a chamada economia dos dados depende menos de ferramentas sofisticadas e mais da confiabilidade das informa\u00e7\u00f5es. A plataforma da empresa atua como uma camada de governan\u00e7a que integra ERPs e CRMs, incluindo SAP, com workflows de aprova\u00e7\u00e3o, APIs e mecanismos de saneamento inteligente apoiados por intelig\u00eancia artificial.\u00a0<\/p>\n De olho na demanda crescente, a 4MDG est\u00e1 desenvolvendo agentes de IA voltados \u00e0 padroniza\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de cadastros. Fundada em 2019, a empresa j\u00e1 atende mais de 160 clientes no Brasil, Argentina e Estados Unidos, re\u00fane mais de 80 mil usu\u00e1rios e gerencia mais de 25 milh\u00f5es de registros. A proje\u00e7\u00e3o \u00e9 crescer 90% em 2026, impulsionada pela demanda por automa\u00e7\u00e3o e governan\u00e7a de dados.<\/p>\n Al\u00e9m do desafio tecnol\u00f3gico, o mercado enfrenta escassez de profissionais especializados em gest\u00e3o de dados mestres. Para enfrentar esse gap, a 4MDG criou a Academia MDM. Como parte da estrat\u00e9gia para 2026, a empresa tamb\u00e9m prepara o maior evento j\u00e1 realizado no Brasil focado em cadastro e governan\u00e7a de dados, reunindo cerca de 800 profissionais, incluindo executivos C-level. \u201cA economia dos dados ser\u00e1 t\u00e3o essencial quanto o ERP foi na primeira onda de digitaliza\u00e7\u00e3o. Em breve, governan\u00e7a de dados ser\u00e1 infraestrutura obrigat\u00f3ria\u201d, afirma Cordeiro.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" (“Paulo Cordeiro, CEO e fundador da 4MDG”) CEO da 4MDG…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":76618,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[32],"tags":[],"class_list":["post-76619","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-negocios"],"acf":[],"yoast_head":"\n