Por Carla Murteira, Responsável de Marketing Intelligence & Consulting da UPPartner
Vivemos numa era em que nunca houve tanta informação disponível e, paradoxalmente, com tantas dificuldades em tomar decisões estratégicas consistentes. A recolha de dados, a monitorização de métricas e a análise de comportamento são hoje práticas comuns em muitas organizações. Estima-se que, em 2025, cerca de 40% das empresas da União Europeia já recorram a data analytics e quase 20% utilizem tecnologias de inteligência artificial. À primeira vista, tudo indica que estamos mais preparados do que nunca para decidir melhor.
A realidade, no entanto, é mais complexa. O verdadeiro desafio já não está no acesso à informação, mas na capacidade de a transformar em conhecimento útil — e é precisamente aqui que muitas organizações continuam a encontrar dificuldades. Apesar da crescente digitalização, a forma como os dados são estruturados e utilizados revela níveis muito distintos de maturidade. Enquanto mais de 60% das empresas utilizam redes sociais para comunicar com os seus públicos, menos de metade recorre a sistemas integrados de gestão e apenas uma minoria utiliza ferramentas de business intelligence.
Este desfasamento mostra que o problema não é a falta de tecnologia, mas sim a dificuldade em integrar, organizar e interpretar a informação de forma estratégica. Num contexto marcado pela aceleração tecnológica, esta limitação torna-se ainda mais evidente com a introdução da inteligência artificial. A IA não resolve problemas de dados — amplifica-os.
Se a informação de base estiver desorganizada, descontextualizada ou enviesada, o resultado será inevitavelmente escalado: decisões erradas, com impacto direto no negócio. O princípio é simples, mas crítico — garbage in, garbage out.
É por isso que a questão central deixou de ser “temos dados?” e passou a ser “estamos a utilizar os dados que temos da melhor forma e a fazer-lhes as perguntas certas?”. Muitas organizações continuam a ter dificuldade em distinguir o que é ruído do que é sinal, e essa incapacidade tem consequências diretas: decisões baseadas em informação parcial, estratégias desalinhadas com o comportamento real do consumidor e dificuldade em adaptar-se a um mercado em constante mudança.
Segundo a Gartner, mais de 60% das organizações ainda não têm, ou não sabem se têm, práticas de gestão de dados adequadas para suportar iniciativas de inteligência artificial. Já a McKinsey aponta que, apesar da rápida adoção da IA, o seu impacto continua limitado pela falta de processos estruturados de validação e utilização. A tecnologia está lá. O conhecimento ainda não.
Esta lacuna não se limita à análise de dados, estendendo-se também à forma como as marcas avaliam o impacto da sua comunicação. Ainda hoje, muitas decisões criativas continuam a ser validadas com base em perceção, notoriedade ou estética, em vez de indicadores concretos de impacto no negócio. Medir o verdadeiro valor da comunicação implica ir além do “gosto” ou da visibilidade e avaliar o seu efeito real em métricas como brand lift ou sales lift.
Quando isso não acontece, o risco é claro: investir em estratégias que não geram valor, simplesmente porque não estão a ser avaliadas com os critérios certos. Reduzir este risco exige mais do que dados — exige capacidade de interpretação, integração de informação e definição de métricas relevantes, capazes de transformar dados em decisões.
Num contexto cada vez mais volátil e competitivo, essa capacidade torna-se um fator crítico de diferenciação. As organizações que conseguirem cruzar informação, interpretar comportamento e agir de forma estratégica terão uma vantagem clara, não por terem mais dados, mas por saberem o que fazer com eles.
Porque, no fim, o problema não é a falta de dados. É a falta de conhecimento.