* Por Heber Lopes
Existe algo de irônico em gastar trilhões de dólares numa tecnologia que, na prática, não entende o que está lendo. É precisamente esse o alerta que o Gartner acaba de fazer ao mercado global: a maioria das organizações que adota agentes de inteligência artificial está alimentando esses sistemas com dados que, embora tecnicamente corretos, chegam desprovidos do contexto necessário para que a IA compreenda o que eles de fato significam.
O resultado é uma combinação de respostas imprecisas, decisões enviesadas e custos que se acumulam sem contrapartida de valor. Com investimentos globais em IA projetados para superar US$ 2,5 trilhões neste ciclo, o Gartner aponta que as empresas enfrentam agora uma escolha inadiável: amadurecer a base semântica de seus dados ou aceitar que a inteligência artificial continuará operando às cegas, com preço alto e entrega aquém do prometido.
O problema, segundo analistas da consultoria, não está nos modelos de IA em si, mas na forma como as organizações alimentam esses modelos com dados destituídos de significado. Agentes de inteligência artificial que recebem informações estruturadas, porém sem compreensão das relações e regras de negócio que dão sentido a esses dados, tendem a produzir respostas imprecisas, enviesadas e, em muitos casos, simplesmente inventadas.
