Minha Jornada com Dados: Entre a Prática, o Fundamento e a Inteligência Artificial

Nunca fui movido pelo hype. Meu caminho na tecnologia não começou com promessas de sucesso rápido nem com fórmulas mágicas de "6 meses para mudar de vida". A verdade é que minha trajetória foi, e continua sendo, construída com base sólida, prática contínua e uma curiosidade que nunca me deixou parar. E, ao contrário do que muitos pensam, a maior parte desse caminho foi trilhada não no desenvolvimento puro, mas no mundo dos dados, banco de dados, ciência de dados, engenharia e, mais recentemente, inteligência artificial.

Desde os primeiros contatos com sistemas de informação, percebi que o dado era o centro de tudo. Antes de pensar em aplicações, antes de pensar em front-end ou arquitetura de APIs, meu foco já estava voltado para o que era persistido, como era persistido e por quê. No fundo, os sistemas mudam, mas os dados permanecem. Eles contam histórias. Eles revelam padrões. Eles sustentam decisões, ou as destroem, quando mal compreendidos.

Comecei com banco de dados relacional, quando era preciso conhecer a fundo modelagem, normalização e tuning de consultas em ambientes de produção reais. Passei pelas dificuldades do dia a dia com bancos Oracle, SQL Server e ambientes críticos que não toleravam um SELECT mal escrito. Ali aprendi, não só teoria, mas a prática de verdade: consultas que precisam rodar em milissegundos, integrações com ERP, replicações, logs e auditoria, tudo isso quando ninguém vê, mas todo mundo depende.

Com o tempo, o volume cresceu. O que antes era só BI, virou Data Lake, ELT, dashboards preditivos, modelagens em Python, automações com scripts complexos e análises em tempo real. Acompanhei esse crescimento, mas sem perder o foco no essencial: os fundamentos de dados e lógica. A base sempre foi a mesma. E a cada nova tecnologia, o padrão se repetia: quem dominava os fundamentos avançava rápido, quem corria atrás só de modinha, travava logo na primeira mudança.

A ciência de dados entrou naturalmente na minha rotina. Era impossível ignorar a quantidade de valor escondido nos bancos que eu já gerenciava. Não bastava entregar estabilidade, era preciso gerar visão estratégica. Foi aí que comecei a experimentar com Python, Pandas, visualizações com Power BI, DAX, integrações com APIs e, mais recentemente, soluções baseadas em inteligência artificial.

Mas não entrei na IA pelo brilho do marketing. Entrei porque entendi que, com os dados certos e as perguntas certas, é possível construir inteligência real. Não aquela que impressiona em uma apresentação de slides, mas aquela que automatiza rotinas, prevê falhas, otimiza recursos e transforma o jeito como as equipes tomam decisões.

Já vi muitos profissionais se perderem tentando "copiar o prompt certo" ou seguir "o curso de IA da vez", mas sem saber como os dados são tratados por trás da cortina. Sem saber a diferença entre um dataframe e uma tabela normalizada. Sem entender o papel da estatística, da limpeza, da validação. A IA sem dados bem estruturados é só mágica mal ensaiada.

Hoje, continuo trabalhando com dados todos os dias. A diferença é que agora também lido com modelos preditivos, machine learning supervisionado, pipelines automatizados, análise de logs em larga escala, e testes com LLMs para automação de processos internos. Mas mesmo diante de tudo isso, minha base é a mesma: consultar, cruzar, validar, entender, explicar. A ferramenta muda. O valor está no discernimento.

E aqui vai uma verdade que o mercado nem sempre gosta de ouvir: o profissional que entende o ciclo de vida dos dados, da coleta à decisão, será cada vez mais raro e mais essencial. Porque a onda da IA não é sobre "ter uma IA no seu sistema", mas sim sobre saber o que perguntar, saber como medir, saber onde aplicar, e, acima de tudo, saber quando não usar.

Muitos querem subir rápido. Eu preferi crescer firme. Enquanto alguns colecionam certificados de cursos relâmpago, eu acumulei logs de erros reais, tabelas gigantescas, sistemas legados e dashboards que salvaram gestores de decisões equivocadas. E não tem nada mais valioso que isso: a vivência.

Para quem está começando, o conselho é simples: não queira ser um especialista em IA sem saber o que é um índice em SQL. Não queira construir modelos se não sabe normalizar dados. E, principalmente, não ache que vai entender o futuro sem primeiro dominar o presente.

Dados são memória. São base. São poder. E o poder, como já dizia a sabedoria antiga, é perigoso nas mãos de quem não está preparado.

Eu sigo estudando. Porque sei que a próxima onda virá. Pode ser IA generativa, pode ser computação quântica, pode ser algo que ainda nem imaginamos. Mas quando ela chegar, não será o mais rápido que vencerá, será quem tem fundação para resistir.