Com a chegada de um novo ano, voltam à pauta os artigos sobre tendências de IA no mundo corporativo — e, com eles, um hype que já não é novidade. A discussão, no entanto, ainda carece de profundidade, especialmente para entender o que, de fato, é necessário para que empresas avancem na maturidade de implementação de IA.
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Em primeiro lugar, a intenção, aparentemente, existe. De acordo com a AI & Data Leadership Executive Benchmark Survey, praticamente todos os líderes de dados e IA consideram a tecnologia uma prioridade, e 99% afirmam que investimentos em dados e IA são estratégicos para suas organizações. Um estudo do MIT, contudo, revela um cenário mais cauteloso: embora 89% das empresas já tenham iniciado algum tipo de adoção de IA, apenas cerca de 5% dos projetos-piloto geram resultados mensuráveis.
O resultado é o que chamamos de “Gaveta das POCs”, com relatórios apontando que 87% dos projetos de IA nunca saem do piloto, sem um ROI mensurável, com empresas acumulando fornecedores fragmentados, sem uma jornada coerente de implementação. O fenômeno do Shadow AI, com funcionários utilizando IA por conta própria, sem governança, amplia a ansiedade executiva: líderes pressionados a adotar a tecnologia sem saber por onde começar.
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Como começar: um roadmap prático
Para início de conversa, é importante destacar que, na jornada de implementação de IA, há um caminho lógico: começar pequeno, provar valor e escalar com inteligência. Trata-se de um padrão válido para qualquer empresa, independentemente de porte ou setor. O que não se pode, no entanto, é partir do entendimento de que a Inteligência Artificial serve a todas as organizações da mesma forma, basta apenas adotá-la e seguir o que o mercado está fazendo. Isso é hype.
O método que defendo e também é aplicado pela AIMANA, organiza-se em 4 grandes movimentos, a partir de uma lógica progressiva de risco controlado.
O primeiro movimento é o diagnóstico – talvez a etapa mais negligenciada pelas empresas, sobretudo no Brasil, e outros dados de mercado deixam isso evidente. Segundo a 3ª edição do Índice Anual de Preparação para IA da Cisco, divulgada ano passado, o país lidera a intenção de adotar IA nas empresas, mas metade delas admite não estar preparada para essa transformação. Em outras palavras, existe uma falta de clareza sobre o estágio.
Justamente por isso, antes de se implementar qualquer solução, é preciso entender, com clareza, onde a organização está. Isso implica olhar de forma integrada para alguns pilares essenciais, que permita avaliações críticas acerca de 5 dimensões:
- Maturidade em IA: onde a empresa está na curva de adoção? Já existem projetos e, se sim, são experimentais ou produtivos?
- Oportunidades de valor real: em que áreas e processos a IA pode gerar automação e aumento?
- Qualidade da informação: dados estão organizados e estão acessíveis para que se possa alimentar modelos?
- Governança e compliance: a empresa já estabeleceu políticas de uso de IA, com controles de acesso e auditoria?
- Stack de ferramentas: a empresa definiu quais ferramentas serão adotadas, para quais finalidades e com quais critérios de segurança, custo e integração, garantindo produtividade real e evitando dispersão?
Na prática, o diagnóstico já separa duas abordagens distintas: de um lado, empresas que adotam IA pelo status e imagem, replicando cases e projetos sem aderência ao seu próprio contexto, e, de outro, negócios que priorizam iniciativas com base em impacto e viabilidade, reduzindo riscos e aumentando a probabilidade de retorno. Sem diagnóstico, não há estratégia.
Método: agentes, escala e transformação
O segundo movimento consiste em implementar o primeiro agente de IA. Aqui, há um erro recorrente, causado, talvez, por grandes expectativas: tentar começar por algo grandioso. A primeira iniciativa não precisa ser transformacional. Precisa funcionar. O objetivo dessa primeira implementação é gerar um quick win, ou seja, uma vitória rápida, que possa demonstrar valor concreto em um curto espaço de tempo. Para isso, é importante escolher casos de uso com alto volume de repetição, com dados já disponíveis, e resultados mensuráveis dentro de um intervalo curto, geralmente entre quatro e oito semanas.
Exemplos incluem bases de conhecimento consultáveis por linguagem natural, copilotos para geração de relatórios ou automação na criação de documentos inteligentes. Aplicações relativamente simples, com impactos diretos na produtividade. É um ponto decisivo: se o agente funciona, a organização tende a ganhar mais confiança para destravar orçamento e criar tração interna para avançar.
A partir dessa etapa, pode-se, então, iniciar o terceiro movimento: a escala. Escalar não é sobre multiplicar iniciativas desordenadamente. A lógica de “5 em 5” permite uma escala controlada, na qual, a cada ciclo, 5 novos agentes são priorizados, seguindo critérios claros, como impacto no negócio, viabilidade técnica, existência de benchmarks e risco organizacional. Trata-se de uma combinação que evita decisões baseadas em percepções, substituindo o improviso por análise.
Nesse processo, é importante diferenciar casos de uso universal daqueles específicos para cada setor. Aplicações como copilotos corporativos, automação documental ou resumo de reuniões funcionam basicamente em qualquer empresa, enquanto outras dependem de contexto. Em empresas varejistas, por exemplo, cases validados de atendimento L1 (primeira linha de suporte técnico) já reduziram custos em 40% – um caso de uso que pode ser replicado em áreas como a da Saúde.
Para as organizações, entender essa distinção tende a reduzir incertezas e acelerar a tomada de decisão. E, à medida que a empresa acumula aprendizados, resultados e maturidade processual, torna-se possível avançar para o quarto movimento: os projetos transformacionais.
São iniciativas que, de fato, redefinem o core do negócio, com mudanças na operação, na forma como decisões são tomadas ou, também, em entregas mais específicas, como a experiência do cliente. Naturalmente, apresentam uma maior complexidade de implementação, visto que envolvem múltiplas áreas, integrações profundas e, amiúde, modelos mais sofisticados.
Nas organizações, o erro mais comum é começar por eles. Sem validações de quick wins e construção de confiança na organização, esses projetos se tornam apostas de alto risco. Se bem executados, geram ganhos expressivos; se mal estruturados, tornam-se mais um piloto estagnado.
Em todas essas etapas, não se pode subestimar o principal fator da jornada: o humano. Evidentemente, a implementação de IA não se sustenta apenas com adoção de tecnologia. É necessário preparar as pessoas – tanto do ponto de vista estratégico quanto operacional –, e líderes precisam entender como tomar decisões com IA. Paralelamente, as equipes devem ser capacitadas para utilizar ferramentas no dia a dia, criando autonomia e reduzindo a dependência de áreas técnicas.
Por fim, é importante entender que IA não é um projeto com início, meio e fim, mas uma capacidade organizacional contínua. Isso exige gestão constante, acompanhamento de maturidade e mensuração de resultados. Em outras palavras, a IA deve ser tratada como infraestrutura, e não como ferramenta pontual.
A diferença entre empresas que realmente capturam valor com IA e as que acumulam “POCs na gaveta” está nesse ponto. Não é sobre adotar tecnologia – é sobre implementar método.
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