A inteligência artificial deixou de ser uma promessa futurista para se tornar prioridade estratégica nas empresas. Mas existe uma diferença importante entre adotar IA e extrair valor dela. Um estudo do Gartner mostra que quatro em cada cinco organizações já utilizam a tecnologia, enquanto menos da metade implementou práticas para controlar os custos desses projetos. O resultado é um cenário em que o entusiasmo com a inovação muitas vezes avança mais rápido do que a capacidade de medir retorno, eficiência e impacto real nos negócios.
Estimativas da RAND Corporation indicam que mais de 80% dos projetos de inteligência artificial não atingem os resultados esperados, muitas vezes por problemas que começam na qualidade e na estrutura dos dados utilizados. Isso acontece porque muitas empresas ainda enxergam a IA como um projeto de inovação, quando deveriam tratá-la como uma estratégia de negócio.
O entusiasmo gerado pelas novas ferramentas levou muitas organizações a criarem laboratórios de experimentação desconectados das áreas que efetivamente geram receita, reduzem custos ou impactam a experiência do cliente. O resultado são demonstrações impressionantes que raramente se transformam em valor concreto.
É relativamente simples criar um chatbot inteligente, automatizar uma tarefa específica ou desenvolver um modelo preditivo. O desafio está em integrar essas soluções aos processos reais da empresa, garantir qualidade dos dados, treinar equipes, adaptar fluxos de trabalho e medir resultados de forma objetiva.
Na prática, o gargalo está na governança. Empresas que conseguem transformar IA em resultado financeiro entendem que tecnologia é apenas uma parte da equação. A outra envolve cultura organizacional, processos bem definidos e, principalmente, clareza sobre qual problema está sendo resolvido.
Vejo com frequência organizações começando a jornada pela ferramenta. A pergunta é: “Qual IA devemos usar?”, quando a pergunta correta deveria ser: “Qual problema de negócio estamos tentando resolver?”. Quando a ordem é invertida, surgem projetos sem propósito claro, métricas vagas e expectativas irreais. Não demora para que o entusiasmo inicial dê lugar à frustração.
Outro fator que impede a escalabilidade é a busca por soluções grandiosas desde o primeiro momento. Muitas empresas acreditam que precisam reinventar toda a operação com IA para justificar o investimento. O caminho mais eficiente costuma ser exatamente o oposto.
Os casos de maior sucesso normalmente começam com desafios específicos e de alto impacto: reduzir o tempo de atendimento, aumentar conversões comerciais, melhorar previsões de demanda, automatizar análises ou eliminar tarefas repetitivas. Quando os resultados aparecem, a expansão ocorre de forma natural.
Existe ainda uma questão pouco discutida que é a distância entre a liderança e a implementação. Em muitas empresas, os executivos falam sobre IA em eventos e reuniões estratégicas, enquanto as equipes operacionais não recebem treinamento, direcionamento ou recursos para incorporar a tecnologia ao dia a dia. Sem capacitação das pessoas, qualquer iniciativa tende a perder força.
A era dos pilotos está chegando ao fim e a próxima fase da transformação digital será a da operacionalização. As organizações que vencerão essa corrida serão aquelas capazes de integrar a tecnologia às suas operações de maneira consistente, escalável e mensurável.
O mercado começa a separar empresas que utilizam IA para produzir manchetes daquelas que a utilizam para gerar lucro. E, no longo prazo, essa será a única métrica que realmente importa.
– Eduardo Julianelli é cofundador da AutoU
