Como tecnologia e experiência humana se unem para elevar a qualidade dos dados corporativos

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) tornou-se um divisor de águas para empresas de todos os setores. Nenhum tema desperta tanta curiosidade e expectativa quanto o seu potencial de transformar processos, gerar eficiência e redefinir papéis dentro das organizações. No entanto, entre o entusiasmo e a aplicação prática, há um ponto sensível que diferencia resultados sustentáveis de promessas passageiras: a qualidade dos dados.

A Gestão de Dados Mestres (Master Data Management) é o núcleo da integridade das informações corporativas. É nela que se concentram os materiais, fornecedores, clientes e serviços que alimentam toda a cadeia de suprimentos, finanças e operações. E é justamente nesse ecossistema que a IA vem provocando uma revolução silenciosa — uma que exige tanto inovação tecnológica quanto discernimento humano.

Este artigo, baseado no webinar realizado pela CH | Astrein, explora como a Inteligência Artificial na Gestão de Dados Mestres está redesenhando o futuro do saneamento de dados e quais são os desafios e oportunidades que acompanham essa transformação.

O que é a Inteligência Artificial e por que ela importa

Apesar de ter se popularizado com a chegada de ferramentas generativas em 2022, a IA não é uma invenção recente. Desde os estudos de Alan Turing, na década de 1940, pesquisadores buscam ensinar máquinas a raciocinar.

O salto atual vem da evolução dos Large Language Models (LLMs) — sistemas capazes de compreender linguagem natural e gerar respostas contextuais, como o Chat GPT, Copilot, Gemini e outros.

Esses modelos, no entanto, não “pensam”. Eles reproduzem padrões probabilísticos baseados em vastas bases de dados. Isso significa que sua precisão depende totalmente da qualidade, consistência e abrangência das informações com as quais foram treinados. E aqui surge a intersecção direta com o universo dos dados mestres: quanto mais confiável o dado de origem, mais assertivo será o resultado que a IA poderá gerar.

Na prática, a IA tem o potencial de acelerar processos analíticos, reduzir erros manuais e apoiar a tomada de decisão. Mas, sem dados confiáveis, ela se torna apenas um reflexo amplificado das falhas existentes. Por isso, na visão da CH | Astrein, a inteligência artificial não substitui a gestão de dados — ela depende dela.

Por que a Gestão de Dados Mestres é o alicerce da IA

Os dados mestres são o “sangue corporativo”: fluem por todos os sistemas e departamentos, conectando o que a empresa compra, produz, vende e controla. Cada erro, duplicidade ou lacuna em um cadastro pode gerar impactos em cadeia — desde estoques inflados até paralisações de produção.

A CH | Astrein, pioneira e líder em gestão de dados mestres na América Latina, já processou mais de 40 milhões de itens saneados em mais de 250 empresas, consolidando uma comunidade de dados que cresce continuamente. Essa experiência mostra que o saneamento vai muito além da padronização técnica: ele é um processo que exige metodologia, especialistas e conteúdo confiável.

A IA pode contribuir significativamente nesse processo — mas dentro de limites bem definidos. Ela pode cruzar grandes volumes de informação, sugerir padrões, traduzir descrições e acelerar consultas. O que ela ainda não pode é substituir o discernimento humano na validação, interpretação e contextualização dos dados.

O papel da IA no saneamento e enriquecimento de dados

A aplicação da Inteligência Artificial na Gestão de Dados Mestres ocorre em etapas específicas do processo. Na prática da CH | Astrein, o fluxo de saneamento de cadastros envolve desde a validação de informações legadas até a padronização e integração final ao ERP do cliente. Nesse caminho, a IA atua como uma co-inteligência, auxiliando e ampliando a capacidade humana.

Onde a IA agrega valor

• Pesquisa e cruzamento de catálogos: a IA é capaz de comparar milhares de fontes em segundos, identificando similaridades e sugerindo referências.

• Tradução e padronização: com prompts bem estruturados, modelos generativos atingem alto nível de precisão em descrições multilíngues.

• Classificação e categorização: algoritmos podem propor taxonomias iniciais e identificar atributos recorrentes em famílias de materiais.

• Apoio à produtividade: automações baseadas em IA reduzem retrabalho e liberam analistas para etapas de maior complexidade.

  
  

Onde a IA ainda não substitui o humano

• Validação física e técnica: muitas informações só podem ser obtidas diretamente em almoxarifados, plantas industriais ou com o fabricante.

• Contato com fornecedores: nem todos disponibilizam dados completos; em muitos casos, é necessário contato direto.

• Análise crítica: a IA não compreende contexto. Ela não reconhece quando uma informação “faz sentido” — apenas quando é estatisticamente provável.

  
  

Em resumo, a IA aumenta a produtividade, mas não elimina a necessidade de supervisão especializada. Na CH | Astrein, essa filosofia é aplicada por meio do conceito HIT — Human in the Loop, garantindo que cada insight tecnológico passe por validação humana antes de se tornar dado mestre.

Desafios e vulnerabilidades da Inteligência Artificial

A eficiência da IA é diretamente proporcional à qualidade dos dados que a alimentam. Quando essa base é inconsistente, o risco de “alucinações” — respostas incorretas, mas escritas com aparente confiança — cresce exponencialmente. Esses erros não são triviais: em um contexto industrial, uma medida errada pode interromper uma linha de produção inteira.

Durante os testes internos realizados pela CH | Astrein, 23% das respostas automáticas apresentaram erros técnicos em tarefas de classificação e enriquecimento. Esse número reforça a necessidade de crítica e controle. A IA, por natureza, não sabe dizer “não sei”. Diante da falta de dados, ela inventa — e é nesse ponto que a governança de dados se torna indispensável.

Além disso, há barreiras práticas:

• Limitações de acesso: parte das informações industriais não está disponível na internet, como catálogos internos e desenhos técnicos.

• Dados desatualizados: bases públicas nem sempre refletem versões recentes de produtos e normas.

• Vieses e inconsistências: modelos treinados em bases abertas podem reproduzir distorções e generalizações.

  
  

Esses fatores não inviabilizam a IA — apenas demonstram que governança é pré-requisito para automação. A tecnologia amplia a performance, mas a confiança continua sendo humana.

IA como aliada estratégica, não substituta

Ao analisar o impacto da IA nos serviços de cadastro, a CH | Astrein adotou uma postura pragmática: investigar onde a tecnologia potencializa e onde não substitui o trabalho humano. Essa visão resultou em descobertas importantes.

Primeiro, a IA não ameaça o negócio de saneamento de dados — pelo contrário, o fortalece. Em um mercado onde a velocidade de atualização cresce e a exigência por precisão é máxima, a IA se torna uma ferramenta essencial para ganho de produtividade. Mas a essência do trabalho continua humana: entender o contexto, garantir o 100 % de acerto e traduzir a complexidade técnica em informação aplicável.

A validação dessa tese vem do próprio mercado. A recente aquisição da Informatica pela Salesforce por US$ 8 bilhões reforça que empresas líderes em IA estão buscando não algoritmos, mas dados confiáveis. Sem eles, não há aprendizado de máquina possível. A inteligência depende da base.

Em outras palavras: a IA é o novo fogo; os dados mestres são o combustível. Quem dominar ambos, dominará o futuro da eficiência empresarial.

A comunidade de dados como diferencial competitivo

A comunidade de dados criada pela CH | Astrein é o maior exemplo de como a colaboração humana potencializa o uso da IA. Nela, cada cliente contribui e se beneficia de um repositório coletivo, onde descrições padronizadas, classificações fiscais e informações técnicas são constantemente aprimoradas.

Quando um item é saneado — por exemplo, um fusível — ele recebe um Golden Code CH, com todas as especificações validadas. Se outro cliente solicitar o mesmo item, já acessa uma descrição confiável, pronta para integração. Caso uma melhoria seja feita, todos os participantes recebem automaticamente a atualização. É o conceito de inteligência coletiva aplicada à governança de dados.

A IA, integrada a esse ecossistema, amplifica a capacidade de busca, tradução e sugestão. Mas é o fator humano — o conhecimento acumulado de especialistas — que garante a precisão e a rastreabilidade. A tecnologia acelera a comunidade válida.

O futuro da Gestão de Dados Mestres com IA

O avanço da IA é inevitável. Mas o diferencial competitivo das empresas estará em como elas a utilizam. De forma superficial — apenas como vitrine —, ou como parte de uma estratégia sólida de governança.

O conceito de co-inteligência sintetiza essa visão: a IA não é um agente autônomo, e sim um colaborador digital que amplia a capacidade humana. A gestão de dados mestres do futuro será híbrida — unindo algoritmos inteligentes, metodologias maduras e profissionais capacitados em análise crítica.

Para os especialistas da CH | Astrein, o caminho está claro:

1. Investir em bases confiáveis.

2. Capacitar equipes para interpretar resultados de IA.

3. Aplicar automação com responsabilidade e supervisão.

4. Manter a atualização constante de padrões, normas e taxonomias.

Com esses pilares, a IA deixa de ser moda para se tornar infraestrutura — invisível, mas essencial.

Conclusão: Governar dados é governar o futuro

A Inteligência Artificial na Gestão de Dados Mestres é mais do que uma tendência tecnológica; é uma evolução natural da governança corporativa. A velocidade da automação só faz sentido quando os fundamentos estão sólidos. Dados confiáveis, metodologias testadas e especialistas capacitados formam o tripé que sustenta qualquer inovação.

A CH | Astrein segue investindo em soluções que unem tecnologia e experiência humana, aplicando IA de forma responsável e estratégica. Porque governar dados é, antes de tudo, governar o futuro das decisões empresariais.

Quer saber como aplicar IA de forma segura e produtiva em sua operação? Entre em contato com nosso time de especialistas e descubra como transformar dados em vantagem competitiva.

Dica bônus

Comece pequeno, mas comece certo. Implante a IA em processos controlados, onde os resultados possam ser medidos e validados. Isso acelera o aprendizado organizacional e reduz riscos de erros em larga escala.

FAQ — Perguntas frequentes

1. A IA pode substituir o trabalho humano na gestão de dados mestres? Não. Ela é uma ferramenta de apoio. A validação, o contexto e o julgamento crítico continuam sendo humanos.

2. Qual é a principal contribuição da IA nesse processo? Agilidade. A IA permite varrer bases e catálogos em segundos, reduzindo o tempo de pesquisa e enriquecimento de informações.

3. Quais são os riscos de depender apenas de IA? Erros de interpretação, “alucinações” e uso de dados desatualizados. Sem supervisão humana, a confiabilidade cai.

4. Como a CH | Astrein aplicá IA em seus projetos? Com o conceito Human in the Loop: automação assistida por especialistas, garantindo qualidade e precisão.

5. O que diferencia a CH | Astrein no uso de IA para dados mestres? A combinação única de metodologia, comunidade de dados e expertise técnica construída em mais de 30 anos de atuação.

CH | Astrein — Pioneira em Gestão de Dados Mestres na América Latina. Liderança que une experiência e inovação para transformar dados em decisões confiáveis.