A inteligência artificial está ficando mais capaz. Mas isso não significa que as empresas estejam ficando melhores em transformá-la em resultado.
Dados da S&P Global Market Intelligence mostram um movimento que merece atenção: a proporção de empresas que abandona a maioria de suas iniciativas de inteligência artificial antes de chegar à produção passou de 17% para 42% em apenas um ano.
Mais significativo ainda é o que acontece entre a experimentação e a operação. Em média, 46% das provas de conceito de IA são descartadas antes de alcançar a produção.
Estamos diante de um paradoxo. Enquanto modelos, infraestrutura e ferramentas evoluem rapidamente, uma parcela considerável das organizações continua tendo dificuldade para transformar experimentação tecnológica em valor empresarial.
O problema pode começar antes da primeira linha de código
Existe uma diferença fundamental entre demonstrar que uma tecnologia funciona e demonstrar que ela resolve um problema economicamente relevante.
Uma prova de conceito pode produzir uma previsão, gerar um texto, classificar clientes ou automatizar uma tarefa e ainda assim não justificar sua implementação.
Por isso, a pergunta inicial de um projeto de IA não deveria ser “Qual inteligência artificial podemos utilizar?”. Deveria ser: “Qual resultado empresarial queremos modificar e como saberemos se isso aconteceu?”
Essa mudança altera toda a lógica do projeto.
Da tecnologia para o problema
Projetos de IA podem começar com uma inversão metodológica. Primeiro escolhe-se a tecnologia. Depois procuram-se aplicações. Em seguida são coletados os dados disponíveis. Somente posteriormente aparecem as perguntas sobre integração, adoção, custos, indicadores e retorno.
Quando isso acontece, a empresa corre o risco de construir uma solução tecnicamente interessante para um problema que nunca foi suficientemente definido.
Antes da escolha do modelo deveriam existir quatro definições: resultado esperado, o que deverá mudar no negócio; baseline, qual é o desempenho atual; meta, qual alteração justificaria economicamente o projeto; e prazo, em quanto tempo o resultado deverá aparecer.
Sem essas referências, até um projeto tecnicamente bem executado pode terminar sem uma resposta para a pergunta mais importante: valeu a pena?
O dado é anterior à inteligência
A IA não cria retroativamente dados que a organização nunca coletou.
Imagine uma empresa que queira utilizar inteligência artificial para identificar quais características dos clientes aumentam a probabilidade de recompra. A tecnologia pode existir. O modelo pode existir. A infraestrutura pode existir. Mas se a organização nunca registrou adequadamente histórico de compras, perfil do cliente, origem do lead, interações comerciais ou motivos de cancelamento, parte do problema não é de inteligência artificial. É de maturidade informacional.
Por isso, antes de avaliar a prontidão para IA, talvez seja necessário avaliar a prontidão dos dados.
O verdadeiro teste acontece depois da prova de conceito
Uma demonstração pode funcionar com centenas de registros. Uma operação empresarial precisa funcionar continuamente com milhares ou milhões deles.
Precisa ainda lidar com integração aos sistemas existentes, segurança, privacidade, governança, comportamento dos usuários, atualização dos dados, custos computacionais e situações não previstas durante o desenvolvimento.
É nessa passagem entre PoC e produção que parte relevante dos projetos desaparece.
PoC responde: funciona?
Produção responde: funciona dentro da empresa, continuamente, com segurança e retorno econômico?
São perguntas diferentes.
O ROI precisa nascer antes do projeto
Há ainda uma inversão frequente: tentar calcular o retorno depois que a solução já foi construída. O caminho deveria ser o contrário.
Considere um projeto de IA para reduzir perdas comerciais. Se atualmente a empresa perde R$ 500 mil por ano em determinada operação, possui uma meta de redução de 20% e estima que a solução custará R$ 60 mil no primeiro ano, existe uma hipótese econômica que pode ser testada.
Baseline: R$ 500 mil em perdas.
Meta: redução de 20%.
Valor econômico potencial: R$ 100 mil.
Investimento: R$ 60 mil.
Prazo: 12 meses.
Agora existe uma discussão empresarial. Sem baseline, meta e prazo, existe apenas uma discussão tecnológica.
Também é preciso saber quando encerrar
Existe outro componente pouco discutido na gestão de projetos de IA: o critério de interrupção.
Encerrar um projeto que não produz retorno não significa necessariamente fracassar. Continuar financiando indefinidamente uma iniciativa sem evidência de geração de valor pode ser uma decisão mais problemática.
Por isso, o critério de encerramento deveria fazer parte da aprovação inicial. Se determinado indicador não atingir um patamar mínimo em determinado período, o projeto é revisado, redimensionado ou encerrado.
Isso transforma o abandono de uma iniciativa em uma decisão de gestão baseada em evidências.
Da prova de conceito para a prova de valor
Talvez as empresas precisem adicionar uma nova etapa à adoção de inteligência artificial. Não apenas Proof of Concept (PoC), mas Proof of Value (PoV).
A primeira demonstra que a tecnologia consegue executar determinada tarefa. A segunda demonstra que essa capacidade modifica um indicador relevante para o negócio.
Essa distinção tende a ganhar importância à medida que os orçamentos corporativos passam da fase de experimentação para uma fase de maior cobrança por resultados.
Antes de contratar um projeto de IA, responda cinco perguntas
Qual problema empresarial estamos tentando resolver?
Qual é o indicador atual desse problema?
Qual resultado mínimo justificaria o investimento?
Temos dados suficientes e confiáveis para medir esse resultado?
Em qual condição o projeto será ampliado, revisado ou encerrado?
Se essas respostas não estiverem claras, talvez a organização ainda não tenha um projeto de inteligência artificial. Ela tem uma hipótese tecnológica. E existe uma diferença considerável entre as duas coisas.
A visão da UIN
Na UIN, entendemos que projetos de inteligência artificial precisam começar pela inteligência do negócio, e não pela escolha da tecnologia.
Dados, processos, objetivos, métricas, governança e retorno precisam formar uma arquitetura única.
A questão deixou de ser simplesmente quem utiliza IA. A questão empresarial passa a ser quem consegue transformar IA em capacidade organizacional e resultado mensurável.
Fonte: S&P Global Market Intelligence, 451 Research, Voice of the Enterprise: AI & Machine Learning, Use Cases 2024 e 2025.
Sua empresa está pronta para investir em IA? A UIN analisa dados, processos e oportunidades antes do investimento tecnológico.
