Dados Proprietários podem se tornar a Vantagem Competitiva em IA mais Valiosa

A inteligência artificial está se tornando mais acessível para as empresas. Modelos líderes podem ser licenciados por meio de plataformas de nuvem, sistemas de código aberto podem ser customizados e assistentes de IA estão surgindo dentro de softwares empresariais comuns. Essa disponibilidade crescente cria uma questão importante para os investidores: se os concorrentes podem acessar modelos semelhantes, de onde virão as vantagens duradouras em IA?

Um novo estudo publicado na Research Policy¹ sugere que a resposta pode estar em quão efetivamente as empresas combinam inteligência artificial com dados proprietários, conhecimento institucional e expertise humana. Seu argumento central é que a IA não deve mais ser tratada como uma ferramenta de software convencional. Ela está se tornando outro agente de aprendizagem dentro da organização.

Essa distinção é importante porque a compra de IA não torna automaticamente uma empresa melhor em aprender. As empresas ainda precisam de dados relevantes, de funcionários que compreendam o ambiente operacional, de equipes técnicas capazes de configurar os modelos e de processos que convertam os insights gerados pela IA em ação. Empresas que reúnam essas capacidades cedo podem desenvolver vantagens que se tornam progressivamente mais difíceis de reproduzir.

A IA está mudando como as empresas absorvem conhecimento

Pesquisadores de gestão usam o termo capacidade absorptiva para descrever a habilidade de uma empresa de reconhecer conhecimento externo valioso, compreendê‑lo e aplicá‑lo comercialmente. Tradicionalmente, esse processo tem sido visto como uma atividade humana apoiada por pesquisa, comunicação, treinamento e experiência.

O novo artigo argumenta que essa estrutura já não é suficiente. Sistemas modernos de IA podem escanear informações, detectar padrões, combinar dados de domínios não relacionados e gerar possíveis explicações ou soluções. Em vez de simplesmente armazenar informações para que os funcionários as recuperem, a IA pode influenciar o que a organização procura e como interpreta o que encontra.

Isso cria o que o pesquisador chama de arquitetura de aprendizagem dual. A aprendizagem humana continua guiada por experiência, contexto, associação e julgamento. A aprendizagem de máquina opera por meio de relações estatísticas encontradas nos dados. Cada uma tem pontos fortes e fracos diferentes, e nenhuma é suficiente sozinha.

Isso sustenta uma lição mais ampla que surge na economia: a informação não cria valor até que uma organização possa interpretá‑la e agir com base nela. Cobertura recente da Securities.io sobre como IA está abrindo novas oportunidades para pequenas empresas encontrou de forma semelhante que a capacidade de IA e a capacidade empreendedora são complementares, não intercambiáveis.

A Herança de Dados pode se tornar um Ativo Corporativo Cumulativo

Um dos conceitos mais úteis do artigo é a herança de dados. Isso se refere ao volume, variedade, qualidade e histórico de dados acumulados por uma empresa.

Os bancos de dados tradicionais são em grande parte passivos. Eles preservam informações até que uma pessoa ou programa predefinido as recupere e analise. A IA torna os dados acumulados mais ativos porque novas informações podem mudar como o sistema identifica padrões e gera conhecimento futuro.

Um fabricante, por exemplo, pode possuir anos de registros de manutenção, medições de produção, relatórios de defeitos, logs de equipamentos e observações de técnicos. Um concorrente pode comprar software de IA comparável, mas não pode reproduzir instantaneamente esse histórico operacional. Os dados do incumbente podem ajudar seus modelos a diagnosticar falhas, otimizar a produção e identificar relações que não eram aparentes quando os registros foram criados.

O processo pode tornar‑se autorreforçador. Dados melhores ajudam um sistema de IA a identificar quais informações adicionais seriam valiosas. A empresa então coleta informações melhores, aprimorando análises subsequentes e orientando novas coletas. O artigo descreve esse investimento deliberado em obtenção, curadoria, integração e gestão de dados como esforço de absorção de dados.

A vantagem resultante não é simplesmente ter mais dados. Dados mal estruturados, irrelevantes ou tendenciosos podem enfraquecer um sistema. A vantagem competitiva vem da combinação de:

• Informação proprietária e relevante
• Processos confiáveis de coleta e governança
• Funcionários que compreendem o contexto operacional
• Expertise técnica capaz de adaptar a IA

Isso está alinhado com a mudança mais ampla em direção a estratégias de dados híbridas que combinam informações corporativas proprietárias com conjuntos de dados externos maiores. O acesso a um modelo poderoso pode se tornar comum, mas o acesso ao contexto interno correto permanecerá desigual.

Como a IA pode preservar o Conhecimento Institucional

O estudo também introduz a ideia de virtualização do conhecimento. Funcionários frequentemente acumulam expertise que é difícil de registrar. Um técnico experiente pode detectar um problema mecânico a partir de uma vibração incomum, enquanto um analista de risco pode reconhecer uma aplicação suspeita sem conseguir reduzir o julgamento a uma regra simples.

As empresas tradicionalmente preservam esse conhecimento tácito por meio de treinamento, mentoria, rotinas e experiência compartilhada. Esses métodos são valiosos, porém caros, de difícil escalabilidade e vulneráveis à rotatividade de funcionários.

A IA cria outro canal possível. Modelos treinados em decisões, resultados, documentos, leituras de sensores e casos históricos podem codificar partes do conhecimento experiencial em representações matemáticas. Isso não significa que um modelo literalmente compreenda tudo o que um funcionário experiente sabe. Significa que a organização pode ser capaz de preservar e reutilizar padrões derivados dessa expertise.

Isso poderia transformar conhecimento anteriormente associado a um funcionário ou equipe em um ativo corporativo reutilizável. Novos colaboradores poderiam interagir com um sistema de IA que reflete partes da tomada de decisão histórica da organização, enquanto funcionários experientes poderiam usar sua saída para identificar evidências negligenciadas.

No entanto, há uma tensão estratégica. O conhecimento tácito pode ser valioso precisamente porque os concorrentes não conseguem copiá‑lo facilmente. Virtualizá‑lo o torna mais escalável internamente, mas também eleva preocupações de segurança, governança e propriedade. Se dados de treinamento sensíveis, pesos de modelo ou fluxos de trabalho forem expostos, a empresa pode transferir inadvertidamente parte de sua vantagem operacional.

Julgamento Humano e de Máquina Deve Permanecer Conectado

O artigo chama a coordenação eficaz do conhecimento de domínio e do conhecimento de IA de dualidade cognitiva. Essa capacidade requer mais do que empregar cientistas de dados ao lado de gestores experientes. Os dois grupos precisam ser capazes de entender‑se e desafiar‑se mutuamente.

Especialistas de domínio precisam de alfabetização suficiente em IA para reconhecer quando um modelo é pouco confiável, opera fora de seu ambiente de treinamento ou confunde correlação com causalidade. As equipes técnicas precisam de familiaridade suficiente com o domínio para entender quais resultados são relevantes e quais restrições não podem ser inferidas apenas a partir dos dados.

Sem essa ponte, as empresas enfrentam dois riscos opostos. Os funcionários podem confiar demais nas recomendações da IA, permitindo que erros ou vieses históricos se espalhem em escala. Alternativamente, podem rejeitar descobertas úteis porque o raciocínio do sistema é desconhecido ou insuficientemente explicável.

Isso ajuda a explicar por que projetos de IA corporativa podem produzir resultados muito diferentes mesmo quando as organizações utilizam modelos subjacentes semelhantes. O desempenho depende do sistema de aprendizagem circundante. O World Economic Forum também identificou dados prontos para IA, habilidades dos funcionários, modelos adequados e governança responsável como requisitos interligados para escalar IA em toda a empresa.

O Que o Estudo Encontrou Sobre Aprendizagem Impulsionada por IA

A pesquisa combinou uma revisão conceitual com 40 entrevistas realizadas em oito empresas de pequeno e médio porte orientadas por IA na Itália. Os participantes ocupavam cargos técnicos e gerenciais em saúde, finanças, conteúdo criativo, gestão de dados, previsão e análise de risco.

O framework é valioso, mas suas limitações são importantes. Trata‑se de um estudo qualitativo de construção teórica, e não de evidência quantitativa de que essas capacidades aumentam lucros ou retornos aos acionistas. Nenhuma das empresas participantes tinha 250 ou mais funcionários, e todas estavam baseadas em um único país. Pesquisas adicionais são necessárias para testar o modelo em grandes corporações, indústrias de baixa tecnologia e diferentes ambientes econômicos.

ServiceNow oferece Exposição a Fluxos de Trabalho de IA Empresarial

Para investidores que buscam exposição a essa mudança, a ServiceNow fornece um exemplo relevante. Sua plataforma conecta dados corporativos, fluxos de trabalho, funcionários e agentes de IA cada vez mais autônomos. Esse posicionamento reflete de perto o argumento do artigo de que o valor da IA surge da sua integração com processos organizacionais, e não apenas do modelo em si.

A ServiceNow tem ampliado seu Workflow Data Fabric, AI Control Tower e capacidades de análise autônoma. A empresa descreve sua fundação de dados empresariais em tempo real como forma de fornecer contexto operacional governado aos sistemas de IA. A Securities.io também analisou a oportunidade adjacente em sua cobertura de UiPath e o mercado de automação agente.

O caso de investimento não está livre de riscos. A competição em software empresarial é intensa, recursos de IA podem se tornar commodities agrupadas e clientes podem resistir ao custo ou à complexidade de implantações amplas de plataforma. A ServiceNow também precisa demonstrar que seus produtos de IA geram valor mensurável ao cliente, e não apenas ampliam a amplitude do portfólio.

No entanto, sua posição ilustra a percepção central do artigo. À medida que os modelos de base se tornam mais acessíveis, o valor duradouro pode migrar para empresas que controlam o contexto dos fluxos de trabalho, o acesso a dados governados e os sistemas pelos quais decisões humanas e de máquina se tornam ações operacionais.

A Real Divisão da IA Pode Aumentar com o Tempo

A divisão emergente pode não ser entre empresas que usam IA e aquelas que não usam. Pode ser entre companhias que tratam a IA como uma ferramenta isolada e aquelas que constroem um sistema organizacional de aprendizagem ao seu redor.

Dados proprietários, expertise acumulada, governança de modelos e coordenação multifuncional são todos dependentes de trajetória. Eles demandam tempo para se desenvolver e melhorar por meio de uso repetido. Empresas que começam a construí‑los cedo podem obter uma vantagem cumulativa, enquanto adotantes tardios não podem necessariamente fechar a lacuna apenas comprando o modelo mais recente.

Para investidores, isso altera a forma como a prontidão para IA deve ser avaliada. Gastos em software e infraestrutura de computação são relevantes, mas revelam pouco sobre se a empresa pode transformar IA em valor defensável. As questões mais reveladoras dizem respeito a quais informações proprietárias a empresa controla, se consegue preservar a expertise dos funcionários, quão estreitamente as equipes técnicas trabalham com especialistas de domínio e se os insights de IA podem chegar a fluxos de trabalho reais.

A próxima geração de vencedores em IA pode, portanto, ser definida menos por quem tem acesso à inteligência e mais por quem sabe como absorvê‑la.

Referências:

¹ Pedota, M. (2026). Mentes e máquinas: Repensando a capacidade absorptiva na era da inteligência artificial. Research Policy, 55, 105600. https://doi.org/10.1016/j.respol.2026.105600