A dependência crônica do Excel deixou 68 % dos dados empresariais adormecidos[1]. Erros de planilha já custaram bilhões — do prejuízo de US$ 6 bi do JPMorgan no caso “London Whale”[3] ao sumiço de 16 000 casos de covid-19 na Inglaterra[4]. Este artigo mostra por que continuar só no Excel é caro, como analytics + IA expõem custos ocultos e um roteiro de migração em cinco passos.
Por que ainda vivemos nas planilhas?O Excel completou 40 anos colecionando “bloopers” bilionários, mas segue sendo tratado como “sistema oficial” porque é familiar e, à primeira vista, barato. A conta real aparece em decisões mal-informadas, horas perdidas copiando e colando e brechas de governança que não entram no P&L.
Dois terços dos dados corporativos nunca chegam a ser analisados[1]. Isso drena, em média, US$ 12,9 mi por ano de cada organização[5] e soma um rombo anual de US$ 3,1 tri na economia dos EUA[2].
No supply chain, analytics preditivo reduz rupturas e otimiza estoques, baixando custos operacionais em até 15 %[7], enquanto manutenção preditiva entrega payback em poucos meses.
Para cada dólar investido em IA, empresas capturam US$ 3,70 em retorno[6]. Equipes de procurement que usam modelos avançados veem 10 – 15 % de saving incremental[8].
A Eastman Chemical consolidou anos de dados de manutenção e criou copilotos de IA para prever falhas de equipamentos. Resultado: menos paradas, produção estável e insights comerciais antes invisíveis.
Planilhas deram seu recado, mas não enxergam além das colunas. Analytics preditivo revela custos que o Excel nem sonha, libera caixa e prepara sua empresa para competir com quem já comanda dados e IA.
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