15/0/2026
A transformação digital deixou de ser uma pauta restrita às startups e empresas de tecnologia. Nos últimos anos, setores tradicionais da economia passaram a discutir com mais intensidade como a tecnologia pode melhorar processos internos, reduzir custos e tornar decisões empresariais mais precisas. Nesse contexto, a inteligência artificial tem ganhado destaque, mas especialistas apontam que a base para sua aplicação eficaz ainda começa em uma etapa anterior: a organização dos dados.
Em mercados com longa história operacional, é comum que grandes volumes de informação tenham sido acumulados ao longo de décadas em formatos diferentes. Planilhas isoladas, sistemas que não conversam entre si e registros técnicos pouco padronizados dificultam a transformação dessas informações em conhecimento estratégico.
A preparação e a harmonização desses dados passaram a ser vistas como uma etapa fundamental para empresas que desejam avançar no uso de tecnologias analíticas e ferramentas de inteligência artificial. Sem uma base estruturada, sistemas avançados podem até processar informações, mas dificilmente conseguem gerar resultados confiáveis para orientar decisões de negócio.
Esse desafio se torna ainda mais evidente em cadeias produtivas complexas, como o mercado de reposição automotiva. O setor reúne fabricantes, distribuidores, varejistas e oficinas, além de milhares de componentes com aplicações específicas para diferentes veículos. A precisão das informações técnicas influencia diretamente a eficiência de vendas, a logística e o planejamento comercial.
Executivos que atuam nessa área observam que o primeiro passo para modernizar esse tipo de mercado é a criação de bases de dados padronizadas, capazes de reunir informações técnicas e comerciais de forma consistente. Esse trabalho envolve cooperação entre diferentes empresas da cadeia produtiva e demanda tempo, investimento e alinhamento entre os participantes.
Paulo Henrique Zen, CPO da MarketParts, acompanha esse processo dentro do setor de autopeças e destaca que a inteligência artificial vem despertando grande interesse nas empresas, mas que sua adoção depende diretamente da qualidade das informações disponíveis. Ao longo de sua trajetória profissional, ele participou de iniciativas voltadas à estruturação de dados técnicos do aftermarket automotivo brasileiro, contribuindo para tornar essas informações mais organizadas e utilizáveis.
Paulo Henrique Zen
Experiências internacionais mostram que mercados que investiram mais cedo em padronização de dados conseguiram desenvolver soluções analíticas com maior rapidez. Em países europeus, por exemplo, iniciativas de organização de dados técnicos começaram a ganhar força ainda na década de 1990, criando bases que hoje facilitam a integração entre fabricantes, distribuidores e plataformas digitais.
No Brasil, o avanço ocorre de forma gradual, acompanhando a evolução tecnológica das empresas e a crescente necessidade de decisões baseadas em dados. À medida que essas estruturas se consolidam, organizações passam a ter mais clareza sobre seu próprio mercado, conseguem identificar tendências com maior precisão e ampliam sua capacidade de planejamento estratégico.
Para executivos e gestores, o debate sobre inteligência artificial passa, portanto, por uma mudança de perspectiva. Antes de adotar ferramentas sofisticadas, torna-se necessário compreender que dados bem organizados são o verdadeiro ponto de partida para qualquer estratégia tecnológica consistente dentro das empresas.
