Em meio ao avanço da inteligência artificial e do Business Analytics, empresas começam a olhar para uma despesa que raramente aparece nos balanços: o tempo consumido para reunir informações, conciliar números, realizar reuniões e chegar a uma decisão.
Quando uma empresa calcula seus custos, salários, matérias-primas, aluguel, equipamentos e tecnologia aparecem facilmente nas planilhas. Existe, porém, uma despesa muito mais difícil de enxergar: quanto custa para uma organização tomar uma decisão?
A pergunta ganhou relevância à medida que empresas passaram a acumular volumes cada vez maiores de dados e investir em ferramentas capazes de analisá-los. Paradoxalmente, ter mais informações disponíveis nem sempre tornou as decisões mais simples.
Em artigo publicado no fim de agosto, a McKinsey chamou esse fenômeno de uma das despesas operacionais menos visíveis das organizações. Gestores, engenheiros, analistas e outros profissionais gastam inúmeras horas reunindo informações, avaliando alternativas, coordenando diferentes departamentos e buscando aprovações antes que uma decisão seja finalmente executada. À medida que as organizações crescem, reuniões e ciclos de revisão também se multiplicam.
Para Guilherme Mattos, estatístico e mestre em Business Analytics pela Anderson University, nos Estados Unidos, o problema mostra que a transformação orientada por dados precisa ir além da criação de relatórios e dashboards.
“Uma empresa pode possuir muita informação e, mesmo assim, levar dias para responder a uma pergunta importante. Quando diferentes áreas precisam procurar dados em sistemas distintos, verificar qual número está correto e discutir qual informação deve ser utilizada, existe um custo operacional que normalmente não aparece de forma explícita.”
Quando encontrar a resposta vira parte do problema
Imagine uma empresa tentando descobrir por que sua margem caiu em determinada região.
A área comercial possui informações sobre vendas. O financeiro acompanha receitas e despesas. O atendimento registra reclamações. A operação monitora produtividade. Cada departamento pode estar utilizando sistemas, relatórios e indicadores diferentes.
Antes mesmo de discutir o que fazer, a organização pode precisar descobrir o que realmente aconteceu.
É nesse intervalo que uma decisão aparentemente simples pode consumir horas de analistas, gestores e executivos.
O problema ganha importância porque decisões estão presentes praticamente em toda a operação empresarial: definir preços, contratar funcionários, reorganizar equipes, conceder descontos, ajustar estoques, priorizar clientes, controlar despesas ou direcionar investimentos.
Segundo a McKinsey, os maiores ganhos econômicos proporcionados pela inteligência artificial podem não estar apenas na automação do trabalho. Eles também podem surgir da capacidade de tomar decisões mais rapidamente, utilizar melhor os ativos existentes e identificar oportunidades que anteriormente seriam perdidas.
Mais dashboards não significam necessariamente decisões mais rápidas
Durante anos, uma das respostas das empresas ao problema foi ampliar a quantidade de informação disponível aos gestores.
Dashboards passaram a acompanhar praticamente todos os aspectos de uma operação.
Mas quantidade de indicadores não significa necessariamente clareza.
“Um dashboard pode mostrar 50 indicadores e ainda não responder à pergunta que o gestor precisa resolver naquele momento”, afirma Mattos. “Business Analytics gera mais valor quando existe uma conexão entre o dado, o problema operacional e a decisão que precisa ser tomada.”
Essa distinção ajuda a explicar a crescente atenção dada à chamada Operational Intelligence, abordagem que procura utilizar informações produzidas pela própria operação para identificar padrões, gargalos, anomalias e oportunidades capazes de orientar ações.
O objetivo não é simplesmente saber o que aconteceu, mas permitir que a organização compreenda onde agir.
O dado precisa chegar a quem decide
Outro desafio aparece quando a informação existe, mas permanece isolada.
Vendas, financeiro, marketing, operações e atendimento podem possuir individualmente dados de boa qualidade. O problema surge quando uma decisão depende da combinação dessas informações.
Um artigo da Harvard Business Review publicado nesta semana chama atenção justamente para o impacto dos chamados silos organizacionais. Mesmo quando a direção de uma empresa define claramente uma ação, sua execução pode passar por compras, logística, finanças, jurídico, marketing e vendas, criando sucessivas rodadas de coordenação e revisão.
Para Mattos, reduzir essa fragmentação não significa necessariamente centralizar todas as decisões.
“O ponto é criar uma estrutura em que as pessoas certas consigam acessar informações confiáveis no momento em que precisam decidir. Quando cada departamento possui uma versão diferente da realidade, uma parte considerável do tempo passa a ser utilizada para reconciliar informações em vez de resolver o problema.”
É aqui que Data Governance e Business Analytics se encontram.
Governança ajuda a estabelecer quais informações são confiáveis, como são definidas e quem é responsável por elas. Analytics ajuda a transformar essas informações em análises úteis para o negócio.
Inteligência artificial acelera a discussão
A chegada da inteligência artificial acrescentou uma nova dimensão ao problema.
Se uma máquina consegue analisar milhares de registros em segundos, produzir cenários e sugerir ações, teoricamente as empresas poderiam reduzir significativamente o tempo necessário para determinadas decisões.
Mas existe uma diferença entre produzir uma resposta rapidamente e produzir uma resposta confiável.
O Gartner aponta a chamada Decision Governance como uma das principais tendências de Data & Analytics de 2026. Com agentes de IA começando a participar de decisões estratégicas, táticas e operacionais, cresce a necessidade de tornar decisões automatizadas explicáveis, auditáveis e alinhadas aos resultados empresariais.
Uma pesquisa divulgada pela CapTech nesta semana reforça o paradoxo: 86% dos líderes de tecnologia pesquisados afirmaram que processos internos de tomada de decisão estão retardando o avanço das iniciativas de IA em suas organizações.
Ou seja, a tecnologia capaz de acelerar decisões também está expondo a lentidão das estruturas utilizadas para tomá-las.
Da análise para a ação
Mattos conhece essa diferença entre informação e ação a partir de sua própria experiência profissional.
Em um projeto desenvolvido durante sua atuação na TIM Brasil, técnicas estatísticas foram aplicadas ao processo de validação de faturamento de uma operação que processava aproximadamente 14 milhões de faturas mensais.
O uso de SQL, SAS, agrupamento e técnicas de amostragem permitiu ampliar a cobertura de validação de aproximadamente 76% para 93%, sem aumento da equipe envolvida.
Mais do que simplesmente produzir outra análise, o projeto utilizou dados para modificar a maneira como os recursos disponíveis eram empregados.
É justamente essa passagem que, segundo Mattos, diferencia informação de inteligência empresarial.
“O dado só cria valor econômico quando consegue melhorar alguma coisa: uma decisão, um processo, a utilização de um recurso ou a identificação de um problema. A empresa não deveria medir sua maturidade pela quantidade de dados que armazena, mas pela capacidade de transformar esses dados em ações melhores.”
A velocidade das decisões pode virar vantagem competitiva
À medida que mercados se tornam mais dinâmicos, o tempo entre identificar um problema e agir sobre ele pode se transformar em variável competitiva.
Uma empresa que percebe rapidamente uma queda de margem, identifica sua causa e consegue responder possui uma vantagem diferente daquela que apenas descobre o problema ao fechar os resultados do trimestre.
Isso não significa substituir gestores por algoritmos.
Significa reduzir o trabalho necessário para descobrir qual é a realidade sobre a qual o gestor precisa decidir.
Nesse cenário, Business Analytics deixa de ser apenas uma ferramenta para explicar o passado e começa a assumir um papel mais próximo da operação cotidiana das empresas.
A discussão sobre produtividade empresarial, portanto, pode estar ganhando uma nova pergunta.
Além de medir quanto custa produzir, quanto custa vender ou quanto custa contratar, organizações podem começar a perguntar:
quanto nos custa chegar a uma decisão?
E, principalmente, quanto valor poderia ser criado se conseguíssemos tomar as decisões certas mais rapidamente?