Os anúncios sobre a implementação do Microsoft Copilot estão por toda parte, e muitas empresas estão considerando propostas para ativar a ferramenta em toda a organização, possivelmente até adquirindo as licenças necessárias.
No entanto, o fator decisivo para o sucesso não é a própria ferramenta, mas sim a qualidade dos dados aos quais ela será direcionada.
Quando a base de dados não está devidamente preparada, surgem problemas: respostas nas quais não se pode confiar totalmente; baixo nível de adoção da ferramenta; e ausência da produtividade esperada. Assim, a prontidão para trabalhar com o Copilot é um problema de dados, e não apenas uma questão de posse de licenças.
A abordagem do fornecedor prioriza a prontidão
A Microsoft compartilha deste ponto de vista. Em seu plano de implementação do Copilot, a empresa prioriza a eliminação de problemas de acesso excessivo, antes de instalar mecanismos de segurança e iniciar o lançamento.
Pesquisas independentes sobre a implementação de IA generativa em grandes empresas chegam a uma conclusão semelhante: se os resultados são decepcionantes, a causa geralmente reside nas condições de operação com o modelo, na gestão de dados e na conformidade da ferramenta com os fluxos de trabalho, e não no próprio modelo.
Na África do Sul, também é uma questão de conformidade
De acordo com a legislação Popia, a organização permanece como a parte responsável pela forma como os dados pessoais são usados e acessados. Essa responsabilidade não é transferida ao provedor de serviços, muito menos à inteligência artificial.
Um assistente capaz de extrair e disseminar informações pessoais em todos os recursos em segundos apenas intensifica as obrigações da empresa, em vez de aliviá-las.
Prontidão é um programa, não apenas um interruptor
Ao enfrentar este problema, surgem dois instintos comuns: ou tentar arrumar tudo rapidamente — corrigir algumas permissões, excluir arquivos antigos e seguir em frente; ou, inversamente, congelar todos os processos até que os dados estejam impecáveis. Ambas as abordagens são ineficazes.
O Copilot começa a trazer benefícios reais muito antes que toda a infraestrutura esteja perfeita, portanto, o objetivo deve ser mais específico. É necessário gerenciar os dados para cada caso de uso antes que esse caso de uso comece a funcionar, e sincronizar o processo de prontidão com o processo de lançamento. Isso exige um trabalho direcionado: entender quais dados são armazenados e onde eles estão localizados, modernizar a plataforma onde estão localizados, definir permissões de acesso e limpar os dados para que as informações extraídas pela IA sejam atuais, corretas e autorizadas.
A Microsoft lançou soluções temporárias, sendo a mais conhecida aquela que em breve desaparecerá. A pesquisa limitada do SharePoint — um interruptor de sistema que impedia o conteúdo de ser acessado pelo Copilot durante a correção de permissões — parou de aceitar novas ativações em 31 de julho de 2026 e será completamente descontinuada em 31 de janeiro de 2027.
Seu substituto é a Descoberta Limitada de Conteúdo, que funciona por sites, e não por toda a organização, e a Microsoft não migrará as configurações existentes. Aqueles que usaram o controle antigo como adiamento do trabalho agora têm um prazo final, e não um adiamento.
A sequência de ações é tão importante quanto os passos em si. É necessário modernizar a plataforma para que os dados tenham um local confiável. Otimizar e controlar o acesso para que apenas as pessoas certas — e a IA certa — possam acessá-los. Proteger a infraestrutura para que o Copilot leia informações atuais, autorizadas e em conformidade.
Ao executar na ordem correta, este trabalho acumula efeitos. Ao executá-lo em partes, permanecem exatamente as lacunas que a IA descobrirá primeiro.
Como a Ascent garante a prontidão
O programa de modernização da plataforma de dados da Ascent prepara a organização para trabalhar com IA. Ele começa com uma avaliação estruturada de todo o conjunto de dados — incluindo plataforma, integração, gerenciamento e acesso — transformando um processo caótico em um plano de ação claro.
Esta avaliação é a primeira parte que os clientes notam: fornece uma visão clara de onde está a vulnerabilidade, o que precisa ser corrigido e em que sequência, permitindo priorizar o trabalho com base no risco e valor, e não em suposições.
Em seguida, a empresa moderniza a própria base, unificando dados dispersos, integrando gerenciamento e segurança diretamente na plataforma, em vez de adicioná-los posteriormente, e estabelecendo pontos de controle que definem o que a IA tem permissão para ler.
Essa base é construída no Microsoft Fabric. Graças ao OneLake do Fabric, a organização obtém um conjunto de dados único e gerenciado — sua própria 'base de dados pronta para IA' da Microsoft, onde o acesso, a origem e a qualidade são definidos uma vez e aplicados em todos os lugares onde os dados são usados, incluindo o Copilot.
Esta é a diferença entre uma IA baseada em uma fonte confiável e uma IA que especula com dados dispersos que ninguém supervisiona.
Como a Ascent é um fornecedor de soluções Microsoft Direct, o licenciamento do Copilot e do Azure pode estar com um único parceiro que constrói essa base. Isso garante uma única linha de responsabilidade tanto pela licença quanto pela prontidão, em vez de comprar a ferramenta em um lugar e deixar a base sem atenção em outro. Ao fazer isso corretamente, o Copilot deixa de ser uma aventura. O negócio obtém um assistente em quem pode confiar, uma infraestrutura que pode ser protegida perante o conselho de administração e o regulador de informações, além de uma vantagem que cresce enquanto os concorrentes ainda estão limpando.
Modernize, otimize, proteja e só então ative.