15/03/2026
O avanço da inteligência artificial tem levado empresas de diferentes setores a rever processos e estratégias de inovação. No entanto, especialistas apontam que, antes mesmo da adoção de tecnologias avançadas, existe um desafio estrutural que muitas organizações ainda precisam enfrentar: a organização e governança dos dados utilizados nas operações.
Em mercados tradicionais da economia, esse cenário é ainda mais evidente. Empresas que acumulam décadas de informações técnicas, comerciais e operacionais frequentemente lidam com dados dispersos em diferentes sistemas, planilhas e registros históricos. Essa fragmentação dificulta o uso eficiente de ferramentas de análise e inteligência artificial, que dependem diretamente da consistência e da qualidade das informações disponíveis.
O setor de reposição automotiva representa um exemplo claro desse desafio. Trata-se de um mercado amplo, que envolve fabricantes, distribuidores, varejistas e oficinas, com milhares de produtos e aplicações técnicas específicas para diferentes modelos de veículos. A gestão dessas informações exige um alto nível de organização para que empresas consigam operar com eficiência e precisão.
Nos últimos anos, iniciativas voltadas à padronização e harmonização de dados passaram a ganhar relevância dentro desse setor. O objetivo é estruturar grandes volumes de informações técnicas para que possam ser utilizadas em sistemas de inteligência de mercado, análise competitiva e tomada de decisão.
Entre os profissionais que atuam nesse tipo de processo está Paulo Henrique Zen, executivo com cerca de quinze anos de experiência no mercado de reposição automotiva e atualmente CPO na MarketParts. Ao longo de sua trajetória, ele participou de projetos voltados à estruturação de dados do aftermarket brasileiro, um ambiente conhecido pela grande diversidade de produtos e pela ausência histórica de padrões unificados de informação.
Paulo Henrique Zen
Parte desse trabalho envolveu a adaptação de modelos de organização de dados já utilizados em mercados europeus, onde a padronização de catálogos técnicos começou a ser estruturada ainda nos anos 1990. A adoção de padrões semelhantes no Brasil tem permitido que empresas do setor avancem na utilização de sistemas de análise e inteligência aplicada ao negócio.
A preparação dessas bases de dados envolve um processo complexo de harmonização de informações provenientes de diferentes empresas da cadeia automotiva. Fabricantes, distribuidores e varejistas precisam alinhar nomenclaturas, aplicações de peças e especificações técnicas para que os dados possam ser utilizados de forma integrada.
Esse processo ganhou ainda mais relevância com o crescimento das aplicações de inteligência artificial no ambiente empresarial. Sistemas avançados de análise dependem de dados consistentes para gerar previsões, identificar padrões de mercado e apoiar decisões estratégicas.
Profissionais envolvidos na estruturação dessas bases de informação apontam que a transformação digital de setores tradicionais ocorre de forma gradual. Antes da implementação de tecnologias mais sofisticadas, existe um trabalho de base que envolve organização, padronização e governança de dados.
À medida que empresas brasileiras buscam aumentar a eficiência operacional e melhorar a qualidade das decisões estratégicas, a gestão de dados tende a se consolidar como um dos principais pilares da inovação nos próximos anos.