Sem dados confiáveis, não há IA eficiente, aponta debate no setor industrial

24/04/2026

A transformação digital da indústria começa muito antes da adoção de tecnologias avançadas. Esse foi o principal recado do Momento Inovação Senai, realizado no dia 23 de abril, em Londrina, que reuniu especialistas e profissionais para discutir um tema essencial e muitas vezes negligenciado: a confiabilidade das medições como fundamento para decisões estratégicas e para o uso eficiente da inteligência artificial.

Com o tema “A base invisível da inteligência: medições confiáveis sustentam tudo. Do chão de fábrica à inteligência artificial”, o evento destacou que não há análise sofisticada capaz de compensar falhas na origem dos dados. Na prática, isso significa que qualquer iniciativa em IA, automação ou análise preditiva depende diretamente da qualidade das informações coletadas no ambiente produtivo.

Metrologia estruturada 

Silvana Mali Kumura, coordenadora do Instituto Senai de Tecnologia da Informação e Comunicação e do Hub de Inteligência Artificial, destacou o papel essencial da medição nesse contexto. “A medição é a base invisível da inteligência, pois garante confiabilidade, rastreabilidade e comparabilidade dos dados desde a origem”, afirmou. Segundo ela, a ausência de uma metrologia estruturada fragiliza a governança de dados e limita o avanço consistente de projetos mais complexos.

A especialista também destacou que o desempenho de modelos analíticos está diretamente ligado à consistência das informações disponíveis. “Decisões estratégicas só são tão boas quanto os dados que as sustentam”, pontuou, ao reforçar que integrar coleta, análise e tomada de decisão é um passo essencial para que a indústria avance em maturidade digital.

Ilusão de inteligência 

Ao longo do painel, outro alerta ganhou força: a chamada “ilusão de inteligência”. O conceito se refere ao uso de ferramentas avançadas sobre bases frágeis, o que pode gerar interpretações equivocadas e ampliar erros. Questões como falta de padronização, equipamentos descalibrados e sistemas desconectados ainda são desafios comuns e comprometem a confiabilidade dos resultados.

Considerando isso, preparar o ambiente organizacional se torna tão importante quanto investir em tecnologia. Para Silvana, a jornada rumo à inteligência artificial passa por cultura, governança, infraestrutura e qualidade dos dados. “A IA deixa de ser um fim e passa a ser consequência de uma estrutura bem construída. O foco é criar condições para que ela gere valor real”, explicou.

A visão prática da indústria foi apresentada por Emerson Rolim de Jesus, da Dentalclean, que reforçou a importância de tratar a base de dados como um ativo estratégico. “O maior desafio é gerar dados confiáveis e tratá-los de forma adequada. A calibração de equipamentos não é um custo, mas um investimento, pois evita erros que impactam diretamente o produto final”, destacou.

Encerrando a programação, o evento também abriu espaço para iniciativas de fomento à inovação, com a apresentação de oportunidades voltadas ao desenvolvimento de projetos com inteligência artificial no setor industrial.

Foto: Fiep