🤖 86% das empresas tiveram projetos de IA atrasados ou cancelados por problemas com dados, segundo estudo da Iron Mountain. A corrida pela IA está virando uma corrida para arrumar arquivos esquecidos? 🧵

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O dado mais revelador: 4 em cada 10 organizações gastam pelo menos 41% do cronograma de IA preparando dados manualmente. Localizar arquivos, corrigir erros, juntar planilhas... Cadê a prometida automação?

Para 56%, as informações estão espalhadas entre sistemas e departamentos desconectados. Se a empresa não consegue enxergar os próprios dados, como espera que uma IA encontre respostas confiáveis?

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Arquivos em formatos antigos e até documentos físicos também travam 53% das organizações. Não é só um problema técnico: decisões importantes podem continuar lentas porque o conhecimento está preso em gavetas e silos digitais.

Só 39% foram classificadas como digitalizadas e estruturadas, com dados centralizados e indexados. Ao mesmo tempo, 95% dizem que usar dados para melhorar resultados é prioridade. Prioridade no discurso ou no orçamento?

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Com agentes de IA entrando nos fluxos de trabalho, a pergunta fica maior: que dados eles poderão acessar, com quais permissões e auditorias? IA confiável não começa no chatbot — começa na organização, segurança e governança da informação.