Há pouco tempo, participei de uma reunião estratégica em que praticamente todas as decisões passaram por dashboards, modelos preditivos e projeções construídas a partir de dados. Em menos de uma hora, definimos prioridades de investimento, direcionamento de produto e ajustes de experiência do cliente.

Saí dali com uma sensação clara: o boom dos dados deixou de ser promessa. Ele virou estrutura de poder. Hoje, quem interpreta dados influencia diretamente nas decisões de negócio. O que antes era suporte virou centro. Analytics, inteligência e automação passaram a ocupar um espaço que não existia há poucos anos.

Mas toda mudança estrutural revela novas assimetrias.

Ao mesmo tempo em que as empresas ampliaram investimentos em inteligência analítica, pouco se discute sobre quem está construindo e interpretando esses sistemas. E isso começa a aparecer nos próprios resultados que a tecnologia entrega.

Mesmo com o avanço dos algoritmos, grande parte das interações automatizadas ainda depende de mediação humana para chegar a uma solução real. Estudos de mercado indicam que a maioria dos consumidores recorre ao atendimento humano após experiências iniciais com automação que não resolveram suas demandas.

O crescimento das áreas de dados criou novos espaços de decisão dentro das organizações. Mas esses espaços nasceram dentro de estruturas historicamente pouco diversas. Segundo o Global Gender Gap Report 2025 do World Economic Forum, mulheres seguem sub-representadas nas áreas tecnológicas, ocupando cerca de um terço da força de trabalho em tecnologia e participação ainda menor em funções ligadas à inteligência artificial e ciência de dados.

Ampliamos a capacidade de análise sem necessariamente ampliar a pluralidade de perspectivas que orientam essa análise. Na prática, isso não é apenas uma questão de representatividade. É uma questão de qualidade decisória.

Pesquisas da McKinsey & Company mostram que empresas com maior diversidade em suas equipes têm até 25% mais probabilidade de superar a média de desempenho em seus setores. Quando levamos isso para o universo de dados, a implicação é direta: modelos construídos por grupos homogêneos tendem a enxergar o mundo de forma limitada.

Como alguém que vive o dia a dia dessa transformação, vejo que o verdadeiro desafio do mercado não está mais na adoção de dados. Está na maturidade da interpretação. O boom dos dados redefiniu quem participa das decisões estratégicas dentro das empresas. Mas ainda não definiu quem está moldando os sistemas que sustentam essas decisões.

Talvez a próxima discussão precise ir além da tecnologia e observar quem constrói as estruturas que hoje orientam o mercado. Porque, no fim, algoritmos escalam decisões humanas. E decisões humanas sempre carregam perspectiva.