Descubra se a sua IA está tomando decisões de marketing com base em dados imprecisos

A IA está transformando o marketing a uma velocidade acelerada — e o seu potencial é surpreendente. No entanto, não há como escapar de um choque de realidade: a maior parte das IAs não cumprem a sua promessa. 

Por que?

Porque a IA não cria dados, ela os interpreta. Quando trabalhamos com dados dispersos, sem estrutura ou mal documentados, até os modelos mais sofisticados oferecem respostas suspeitas.

Nesse blog post, vamos explicar por que os modelos de IA precisam de dados governados e contextuais em grande escala para oferecer insights confiáveis. Além disso, vamos falar sobre como inputs fragmentados ou superficiais podem levar ao fracasso. Entenda o que queremos dizer quando falamos de “dados prontos para IA” e, por fim, descubra como saber se a sua base de dados cumpre com os requisitos necessários.

Afinal, o que poderia dar errado?

A adoção da IA veio para ficar. No entanto, sem um contexto e sem dados precisos, que podem ser lidos por modelos inteligentes, a IA fornece insights equivocados, que podem te colocar em uma jornada quase certa para o fracasso.

As empresas estão explorando novos agentes, interfaces de LLM e modelos preditivos em todos os aspectos do marketing mobile. Mas, com frequência, a IA é implementada com dados que não foram feitos para este tipo de consumo inteligente. E, quando essa camada essencial não está pronta, é fácil se esconder por trás de falsas promessas. 

1. Informações incompletas

A sua IA não consegue “ver” o que ela não tem. A falta de dados dos seus principais parceiros, canais e eventos pós-instalação faz com que a sua IA trabalhe com apenas uma parte da jornada do usuário. Consequentemente, você recebe uma atribuição falha, previsões pouco confiáveis e otimizações que se baseiam em suposições. Isso afeta principalmente iniciativas de proteção contra fraudes, nas quais o reconhecimento de padrões depende da visibilidade completa do funil.

2. Lógicas inconsistentes

Cada plataforma e ad network define métricas de uma forma diferente; o que conta como uma conversão, uma instalação ou uma sessão varia frequentemente. Quando a IA se baseia em definições contraditórias, ela não consegue comparar ou interpretar sua performance com precisão.

Além disso, quando cada parceiro possui a sua própria lógica, a capacidade de ter uma visão centralizada se torna ainda mais complexa. Dados fragmentados criam pontos cegos, discrepâncias e falhas que impedem que você confie em seus dados.

Como resultado, sua segmentação pode quebrar, seu ROAS pode ser distorcido e a automação é acionada com base em critérios inadequados e equivocados.

Uma prevenção de fraudes eficiente depende da consistência dos dados — quando as definições de eventos e as estruturas de dados variam para cada fonte, os modelos têm mais dificuldade para aprender padrões, identificar anomalias e agir com confiança.

3. Falta de clareza

Nomes de campos como “event_purchase” ou “open_time” não fazem sentido sem documentação. Com a falta de clareza semântica e uma formatação inconsistente, os agentes de IA (e os seres humanos) têm dificuldade para interpretar os dados, resultando em respostas incorretas, KPIs desalinhados e insights desconexos.

4. Você não consegue agir em tempo real

A IA precisa de um acesso direto, porém controlado. Se o seu sistema depende de ETLs em lote ou de stitching manual, os agentes não conseguem responder com rapidez suficiente. Isto atrasa a detecção de anomalias, torna a otimização mais lenta e faz com que a automação em tempo real seja ineficaz.

5. Sem governança ou rastreamento

Em um mundo centrado na privacidade, os sistemas de IA precisam comprovar a origem dos dados, deixando claro se o usuário consentiu com o rastreamento ou não, e demonstrando como os dados se transformaram. Sistemas fragmentados tornam esse processo quase impossível, expondo a sua equipe a riscos de compliance. O ideal é que você possa confiar em pipelines de dados limpos e rastreáveis para garantir a eficácia da sua proteção contra fraudes sem comprometer a compliance.

Por que isso é importante? 

A IA não sabe quando os seus dados estão errados. Ela atua rapidamente conforme o que ela recebe. Assim, inputs incompletos evoluem silenciosamente para um fracasso de alto risco. 

O que são dados prontos para IA?

Dados prontos para IA não são apenas dados limpos — são conjuntos de dados concebidos para serem usados em sistemas inteligentes.

O que torna seus dados prontos para IA	Por que isso é importante?
Acesso único e camada de governança	Garante a performance, governança e clareza em qualquer caso de uso, pois a IA não pode trabalhar com dados contraditórios. Isso também permite que as equipes ampliem suas estratégias de forma segura, garantindo a compliance.
Dados documentados e detectáveis	Isso faz com que os campos possam ser usados por suas equipes e sistemas de IA, com metadados claros, criados dinamicamente.
Sinais contextualizados	Os dados são preparados e contextualizados para consumo automático.
Cobertura completa	A IA precisa ter uma visão abrangente sobre todos os seus canais para fazer recomendações precisas. Ou seja, ela precisa trabalhar com fontes de dados que realmente capturam a sua atividade de marketing.
Padronização consistente	Ter uma estrutura uniforme para diferentes fontes permite que a IA faça comparações de performance confiáveis e treine de forma consistente.
Acesso em tempo real	Os agentes de IA precisam de dados atualizados em tempo real. ETLs em lote ou pipelines desatualizados podem afetar a performance dos seus casos de uso.
Foco na autonomia	Os agentes de IA precisam consultar, raciocinar e agir sem precisar de interpretação humana constante.

Dica: procure por sistemas de dados que tratam essas informações não apenas como armazenamento mas como um produto feito para consumo inteligente.

Escala e contexto: dados avançados têm uma melhor performance

Para além do acesso a uma grande quantidade de dados, esses dados também precisam ser contextuais e abrangentes. Por isso, investir em escala e qualidade é a melhor estratégia para garantir a performance de longo-prazo da sua IA.  Um marketing inteligente e eficiente depende de dados que:

• Refletem a complexidade do mundo real: incluindo jornadas completas com múltiplos touchpoints e plataformas.
• Fornece um contexto claro para a atribuição: mostrando qual campanha, canal ou criativo realmente influenciou o resultado final.
• Mantém uma resolução de identidade consistente: reconhecendo o mesmo usuário em diferentes dispositivos e sessões.

Sistemas que integram vários parceiros e canais oferecem uma base melhor para a IA, pois ele oferecem uma imagem mais completa e contextual do comportamento do usuário.

Dica: avalie se os seus inputs de dados são realmente abrangentes e contextuais. Dados incompletos geram insights incompletos.

O papel da governança e da privacidade

No mundo da IA, a governança não é só mais um recurso: ela é a base de tudo. Se você não consegue rastrear seus inputs ou confirmar o consentimento do usuário, seus outputs não são confiáveis.

Pergunte a si mesmo:

• Você consegue comprovar a origem dos seus dados?
• Você consegue explicar como a sua IA chegou a certas conclusões?
• Você consegue mostrar que todos os sinais usados tiveram o consentimento do usuário?

Tudo isso se encaixa dentro do que chamamos de “explicabilidade da IA”, uma nova regulação obrigatória (e operacional). Uma linhagem limpa, estruturas de identidade claras e infraestruturas seguras não existem apenas para fins de compliance. Tudo isso também melhora a sua proteção contra fraudes, otimizando sua performance e reduzindo riscos para o seu negócio.

Principais considerações sobre privacidade e governança:

• O consentimento do usuário deve estar conectado aos seus dados.
• Uma linhagem de dados clara e auditabilidade para cada decisão da sua IA são essenciais.
• Invista em uma infraestrutura que respeita as identidades dos usuários entre plataformas e parceiros.

Dica: Os resultados da IA só podem ser defendidos se os dados por trás desses resultados possuem governança, estão em compliance com diretrizes de privacidade e podem ser rastreados desde os insights até a fonte original.

Perguntas a fazer antes de expandir sua estratégia de IA

Para avaliar o seu grau de preparação para a IA, é importante responder às seguintes perguntas:

• Eu consigo explicar como meus dados são estruturados e o que cada campo representa?
• Eu sei quais eventos são regidos pelo consentimento do usuário?
• Minhas métricas (LTV, churn, ROAS) estão claramente definidas em todas as fontes de dados?
• Existe consistência entre o que as minhas equipes veem e o que os sistemas de IA acessam?
• As ferramentas de IA podem funcionar de forma autônoma com meus dados atuais, sem precisar de correção humana constante?
• Meus dados refletem as jornadas completas dos usuários ou apenas fragmentos de canais individuais?

Se a resposta for “não” a qualquer uma dessas perguntas, a sua base de dados provavelmente ainda não está pronta para a IA.

A conclusão: uma IA verdadeiramente inteligente depende de dados melhores.

Não é preciso temer a IA, mas é preciso se preparar para ela. Não basta ter dados limpos. Você precisa de dados governados, estruturados, contextuais, abrangentes e com consentimento para alimentar sua IA de forma realmente eficaz.

Equipes que têm sucesso em suas estratégias de IA não são necessariamente as que têm os modelos mais avançados: são aquelas que têm bases de dados confiáveis e completas.

Comece pela base. Depois expanda com confiança.