Caroline Jardim - especial para o Estado de Minas
Empreendedores entram, agora, em um ciclo conhecido: revisão de estratégias e definição das metas que vão orientar o ano. Com a crescente adoção da inteligência artificial (IA), esse ritual ganhou um novo peso. Segundo o Guia de Planejamento para Analytics e IA 2026, recém-publicado pela consultoria global Gartner, estabelecer metas sem uma análise integrada de dados deixou de ser apenas ineficiente e passou a representar um risco real à competitividade e sucesso do negócio.
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Mais do que definir objetivos, o desafio agora é garantir que eles sejam sustentados por informações confiáveis, integradas e acessíveis. “Quando os dados estão dispersos em planilhas ou diversos sistemas que não se falam, desatualizados ou pouco confiáveis, as metas acabam sendo definidas com base em percepções, histórico parcial ou até otimismo excessivo”, afirma o engenheiro mecânico, Luis Martins, CEO e cofundador da Dadosfera, startup mineira de dados, inteligência artificial e análises avançadas, que ajuda empresas a organizarem e analisarem seus dados de forma mais rápida e eficiente.
O relatório Gartner alerta que, em 2026, organizações que não utilizarem todo o potencial de seus dados — estruturados e não estruturados — e não criarem fluxos de trabalho orientados por inteligência artificial tendem a ficar para trás em tomada de decisão, eficiência operacional e capacidade de inovação. Além disso, a rápida adoção da IA generativa, segundo a consultoria, expôs fragilidades importantes nas empresas, como baixa maturidade analítica, falhas de governança, dificuldades de adoção e ausência de métricas claras para mensurar impacto no negócio.
Nesse contexto, soluções de gestão de dados e analytics ganham protagonismo justamente no período em que lideranças precisam transformar números do passado em metas futuras. Segundo Martins, quando a empresa passa a operar com uma base única, integrada e confiável de dados, torna-se possível responder perguntas fundamentais antes de definir qualquer meta, como o estágio atual do negócio, quais alavancas realmente geram resultado, quais gargalos limitam o crescimento e qual é a capacidade real de execução.
É exatamente isso que a Dadosfera faz: coleta os dados que estão espalhados em várias planilhas e sistemas da empresa (como finanças, vendas e operação) e organiza tudo em um único lugar, de forma automática. Essas informações são transformadas em relatórios, painéis e aplicações inteligentes que ajudam líderes a tomar decisões no dia a dia. Na prática, análises que antes levavam dias passam a ficar prontas em tempo real, reduzindo tempo e custo de tarefas operacionais ligadas à coleta e ao processamento de dados, sem que a empresa precise montar uma infraestrutura própria de dados.
Martins conta que já viu, na prática, empresas mudarem a forma de definir suas metas a partir da maior visibilidade dos dados trazida pela plataforma da Dadosfera. Segundo ele, é comum organizações estabelecerem metas agressivas de crescimento de receita sem analisar profundamente indicadores como churn (taxa de cancelamento de clientes), capacidade operacional ou eficiência do funil de vendas.
Dados organizados automatizados
“Quando esses dados são organizados, muitas empresas descobrem que o maior gargalo às vezes não está em trazer cliente novo, mas em reter melhor clientes, reduzir retrabalho interno ou melhorar a produtividade dos times. Já vimos casos em que, ao integrar dados de vendas, marketing e atendimento, a empresa percebeu que aumentar em poucos pontos percentuais a taxa de retenção ou reduzir o ciclo de vendas teria um impacto maior no resultado final do que simplesmente investir mais em aquisição”, afirma.
O engenheiro destaca ainda que grande parte do chamado “ouro de dados” está concentrada em áreas operacionais que geram grandes volumes de informação no dia a dia, mas que raramente são exploradas de forma estratégica. Financeiro, marketing, vendas e atendimento ao cliente são alguns dos exemplos.
“No atendimento ao cliente, por exemplo, estão dados riquíssimos sobre reclamações recorrentes, motivos de cancelamento, tempo de resolução e satisfação. Quando bem analisados, esses dados ajudam a antecipar problemas, ajustar produtos, melhorar a experiência do cliente e até orientar decisões de investimento”, diz.
Para o CEO da Dadosfera, o cenário reforça um ponto central do alerta da Gartner: o problema não está nas metas, mas na falta de dados confiáveis para sustentá-las. “Na prática, ao organizar e gerir dados, a empresa transforma metas abstratas em objetivos mensuráveis e realistas”, afirma.
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