Por Nicolas Silberstein Camara e Nicole Grossmann
A maioria das discussões sobre inteligência artificial gira em torno de modelos, aplicações e capacidade computacional, deixando em segundo plano a camada que sustenta tudo isso: a engenharia de dados. Sua função é garantir que informações circulem entre sistemas e estejam disponíveis para análises e aplicações corporativas. A rápida expansão da inteligência artificial alterou esse cenário: hoje, a capacidade de gerar valor com IA está diretamente relacionada à qualidade, disponibilidade e governança dos dados, tornando a engenharia de dados uma peça cada vez mais relevante nas decisões de tecnologia e negócios.
Nos últimos anos, a corrida pela adoção da IA generativa levou organizações de diferentes setores a acelerarem investimentos em modelos, plataformas e aplicações inteligentes. Os resultados, porém, dependem menos da sofisticação da tecnologia e mais da maturidade da estrutura que sustenta essas iniciativas. Informações fragmentadas, inconsistentes ou desatualizadas comprometem o desempenho dos sistemas, ampliam riscos operacionais e reduzem o retorno dos investimentos.
Os números ajudam a dimensionar esse movimento. Segundo a IDC, os investimentos globais em infraestrutura para inteligência artificial ultrapassaram US$ 318 bilhões em 2025, mais do que o dobro do registrado no ano anterior. O dado reforça uma percepção cada vez mais presente no mercado: a adoção de IA exige não apenas capacidade computacional, mas também ambientes preparados para processar, integrar e disponibilizar informações em escala.
A mudança também aparece nas prioridades das lideranças empresariais. Entre as principais tendências de dados e analytics para 2025, o Gartner destaca a consolidação dos produtos de dados, a evolução da gestão de metadados e o avanço de arquiteturas voltadas à integração de múltiplas fontes de informação.
A crescente demanda por decisões em tempo real reforça esse movimento. Clientes esperam experiências mais personalizadas, executivos precisam responder rapidamente às mudanças do mercado e sistemas automatizados dependem de informações atualizadas para operar com eficiência. Nesse contexto, arquiteturas em nuvem, processamento contínuo e visibilidade de dados ganham espaço nas estratégias corporativas.
Há também uma dimensão econômica importante nessa discussão. Estimativas da McKinsey apontam que a inteligência artificial generativa poderá adicionar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões por ano à economia global. A captura desse potencial, no entanto, dependerá menos da adoção isolada de ferramentas e mais da capacidade das empresas de transformar dados em ativos estratégicos conectados às operações e aos objetivos do negócio.
Grande parte do debate sobre inteligência artificial continua concentrada na evolução dos modelos e na velocidade das inovações. No entanto, a capacidade de capturar valor dessas tecnologias estará cada vez mais associada à construção de ambientes de dados confiáveis, escaláveis e bem governados. A engenharia de dados deixa de ocupar os bastidores e passa a integrar a agenda estratégica das organizações.
Sobre os autores: Nicolas Silberstein Camara é CTO e cofundador da Firecrawl; Nicole Grossmann é especialista em IA formada pelo Georgia Tech.
