Na sua empresa não deve ser diferente. Nos corredores corporativos, a Inteligência Artificial (IA) ganhou uma presença quase onipresente, protagonizando debates empolgados nos happy hours, em apresentações em eventos e sempre tendo como pano de fundo muitas estratégias ambiciosas. Mas prepare-se para um banho de água fria em meio a esse caldeirão efervescente: dados mais citados por grandes consultorias, como Gartner e BCG, situam o índice de falha entre 68% a 85% dos projetos de IA.
Isso mostra que os grandes sonhos de transformação alimentados pela IA geralmente acabam como experimentos esquecidos na gaveta, incapazes de gerar impacto real nos negócios e, muitas vezes, amaldiçoados até a décima geração da IA generativa. E por que a maioria dos pilotos de IA morre na praia? Será que o entusiasmo ou preparo dos times não era o ideal?
Esse fenômeno não se limita apenas à tecnologia, mas aponta para problemas estruturais e culturais. As empresas apostam alto nessa tecnologia, mas esbarram em obstáculos como falta de clareza nos objetivos de negócio, ausência de patrocínio executivo (o que é muito importante), dados de qualidade duvidosa e equipes pouco preparadas para o trabalho colaborativo e iterativo que a IA exige. De acordo com McKinsey, apenas 1% das organizações atingiram maturidade plena na adoção de IA, apesar de 92% planejarem aumentar seus investimentos.
Esses números reforçam que, sim, a IA virou prioridade estratégica, mas poucos conseguem traduzir esse “hype”em resultado mensurável. Ganhar visibilidade com provas de conceito é fácil; mudar paradigmas operacionais, escalar soluções e sustentá-las para além do laboratório é o grande desafio das empresas contemporâneas. Que tal explorarmos mais isso?
A falsa separação entre pilotar e escala
Um dos erros mais recorrentes nesse contexto é enxergar o piloto como um ato isolado, uma experimentação sem compromisso com o futuro. É preciso colocar na cabeça e em todas as paredes da empresa para ninguém esquecer: pensar em escala precisa começar no desenho do piloto, com o envolvimento de todas as áreas-chave, alinhamento dos stakeholders e, principalmente, métricas de negócio claras que demonstrem valor desde o início.
Quando o piloto é criado dissociado da estratégia, sem respaldo do jurídico, compliance e governança de dados, o projeto trava nos detalhes que foram ignorados no começo. Em outras palavras, o piloto fica perdido e não leva a empresa ao destino desejado.
Executivos de grandes empresas como Flipkart e Eli Lilly já ressaltaram que pilotos bem-sucedidos precisam fazer parte de um plano estratégico, ter acesso aos dados certos, equipes engajadas e medir métricas próximas ao resultado final. Segundo estudos do Gartner, só 13% das organizações realmente estão prontas para escalar IA com sucesso.
Além disso, a pressa em experimentar múltiplos casos de uso, sem priorização, cria um cenário no qual se perdem recursos e tempo. Pilotos paralelos competem por atenção e muitas vezes não avançam porque falta alinhamento sobre qual solução é estratégica.
As empresas que vencem esse estágio são justamente as que traçam desde o início um roteiro para expansão, já prevendo as dores e ajustes necessários à medida que validam suas hipóteses. Pode confiar nisso! E por falar em confiança…
O papel da confiança na adoção da IA
Outro obstáculo silencioso, mas tão poderoso quanto, é a falta de confiança. Mesmo quando a tecnologia funciona, ela não avança se os usuários não confiam em seus resultados. Isso é especialmente crítico em setores regulados, como saúde e finanças, em que as decisões baseadas em IA precisam ser transparentes e auditáveis.Ninguém quer ter suas vidas (natural e financeira) em risco!
É preciso entender que a confiança não se constrói apenas com explicações técnicas. Ela exige clareza sobre como os modelos funcionam, como os dados são tratados, quais vieses foram mitigados e como os resultados podem ser interpretados. Sem isso, a IA vira aquela mal falada “caixa preta” que gera mais dúvidas do que soluções.
Em um estudo global da KPMG, 83% dos entrevistados disseram acreditar que a IA trará benefícios significativos, mas apenas 66% afirmaram usar a tecnologia regularmente – isso reflete uma tensão entre potencial e confiança.
Mais dados: segundo uma pesquisa da Qlik, 61% das empresas globais reduziram investimentos em IA devido à desconfiança interna e externa. Ou seja, para reforçar: não adianta fornecer decisões automatizadas se não há explicabilidade e, consequentemente, aceitação por parte dos times.
Construir confiança não é um luxo, e sim uma condição básica para escalar IA. E isso demanda comunicação frequente, treinamento, envolvimento dos usuários desde a fase de desenho e ajustes contínuos no modelo, para que os resultados realmente façam sentido para o dia a dia dos envolvidos.
As empresas que conseguem superar essa barreira geralmente investem em capacitação interna, comunicação transparente e integração da IA aos fluxos de trabalho existentes. Elas não apenas implantam a tecnologia, mas criam um ambiente em que ela é compreendida e aceita.
O que a IA exige: kit completo para criar a sua
O playbook tradicional de piloto corporativo foi projetado para ciclos de tecnologia mais lentos – implementações de ERP e migrações para nuvem que levam anos. A IA é diferente. Modelos evoluem em semanas. Talvez dias, agora (ou daqui a uma semana). Essa volatilidade é exatamente o motivo pelo qual as empresas precisam de frameworks de piloto mais rápidos e ágeis.
Executar pilotos isolados não é mais suficiente. É preciso criar uma estrutura contínua de aprendizado, com ciclos curtos, KPIs claros e comunicação fluida entre as áreas envolvidas. Pense: as organizações que têm, e terão,sucesso com IA são (e serão) as que aprendem mais rápido. E não, nunca e jamais, as que gastam milhões e milhões.
Para os membros da Silicon Foundry, foi introduzido um estágio de prototipagem rápida projetado para “falhar rápido”, ajudando equipes a testar premissas, refinar declarações de problemas e avaliar ROI antes de comprometer recursos importantes. É uma forma de experimentar com proteções, reduzindo risco enquanto ainda se move rápido o suficiente para acompanhar o ritmo da inovação.
Esse novo ritmo operacional também significa estabelecer loops de feedback internos que garantam que os aprendizados de um piloto acelerem o próximo. Uma pesquisa da Deloitte indica que 75% das organizações pesquisadas aumentaram seus investimentos em gestão do ciclo de vida dos dados devido à IA generativa, reconhecendo que dados de qualidade são fundamentais para o sucesso.
Desaprender o modelo tradicional de software
Outro dos maiores erros que as empresas cometem é aplicar uma mentalidade tradicional de aquisição de software à IA. Isso não é sobre RFPs estáticos e cronogramas lineares. A adoção de IA é iterativa. O problema com o qual você começa pode não ser aquele que você acaba resolvendo. Isso não é uma falha. É o processo funcionando.
Os melhores líderes corporativos abraçam essa ambiguidade, desde que haja pontos de decisão claros e frameworks de governança ao longo do caminho. Eles entendem que a IA não deve ser tratada como uma compra de software tradicional. Isso é passado, antes mesmo do SaaS.
A adoção de IA é iterativa, muitas vezes ambígua, e exige abertura para redefinir problemas ao longo do caminho. Sim eles acontecem, aparecem e intrigam e por isso mesmo precisam ser encarados como parte natural do processo, não como falhas. Uma pesquisa da Gartner prevê que pelo menos 30% dos projetos de IA generativa serão abandonados após prova de conceito até o final de 2025, devido à má qualidade dos dados, controles inadequados de risco, custos escalantes ou valor de negócio pouco claro.
Isso requer uma mudança fundamental de comportamento e pensamento – e de atitude. Em vez de procurar por garantias e resultados previsíveis, as organizações precisam desenvolver conforto com a experimentação estruturada e a iteração constante.
IA é um esporte coletivo
Talvez uma das lições mais surpreendentes seja a de que o sucesso de um piloto de IA depende menos da tecnologia e mais das pessoas que o conduzem. Sempre, no fim das coisas, são as pessoas – até porque sem elas a tecnologia não tem um propósito. A IA bem-sucedida não é um projeto de TI, é uma transformação organizacional que exige colaboração entre diferentes áreas da empresa.
Um exemplo prático, de novo a Silicon Foundry. Ela trabalhou com um cliente de serviços financeiros no Oriente Médio que estava ansioso para explorar IA, mas se sentia sobrecarregado pelo grande número de opções. Mais de 20 startups estavam em jogo, vários departamentos competiam por atenção, e não havia um framework claro para tomar decisões.
Ao longo de seis meses, ajudaram a priorizar, pilotar e implementar soluções reais em scoring de crédito, personalização e treinamento interno, comprimindo um roadmap de 18 meses em um trimestre.
Sabe por que isso deu certo? O cliente não apenas “executou pilotos”. Eles construíram um ritmo operacional interno. Tinham campeões de stakeholders em todas as funções, alinhados em KPIs desde cedo, e criaram loops de feedback internos que garantiram que os aprendizados de um piloto acelerassem o próximo.
Esse envolvimento coletivo vai além de ter representantes de diferentes áreas em reuniões. Significa criar uma linguagem comum, estabelecer processos de tomada de decisão claros e desenvolver capacidades organizacionais que sustentem a inovação contínua.
Uma pesquisa da BCG mostra que os líderes em IA se diferenciam das outras empresas de algumas maneiras, como o foco em pessoas e processos sobre tecnologia e algoritmos, e a integração da IA tanto em esforços de redução de custos quanto de geração de receita.
O caminho à frente
Escalar IA não é ter sorte ou esperar que um único piloto tenha sucesso. Isso significa ter um sistema deliberado que reduza riscos, fortaleça capacidades internas e entregue resultados reais de negócio.
Diante do atual cenário desafiador, os líderes que desejam ver seus pilotos evoluírem para produção precisam investir em três eixos:
• estrutura sólida: dados confiáveis, governança clara, métricas de negócio escolhidas já na fase do piloto e arquitetura projetada para escalar;
• cultura de confiança e colaboração: comunicação transparente, envolvimento dos usuários, capacitação constante e abertura para revisar estratégias quando necessário;
• estratégia conectada ao negócio: foco em problemas reais, priorização de esforços alinhados ao impacto esperado e engajamento de todas as áreas para medição de resultados.
As organizações que conseguirão transformar o potencial da IA em performance duradoura são aquelas que compreendem que isso é fundamentalmente sobre pessoas, processos e cultura, e não apenas algoritmos. São empresas que veem pilotos não como experimentos isolados, mas como os primeiros passos de uma jornada de transformação organizacional.
Ou seja, o que vai diferenciar ainda mais os vencedores dos demais não é o algoritmo mais avançado nem o orçamento mais vultoso, mas a disposição de tratar IA como transformação cultural e estratégica, não como moda passageira ou caixa-preta tecnológica
À medida que empresas se movem para transformar a promessa da IA em performance, a mudança de pilotos travados para produção confiante será a chave para impacto duradouro. O futuro pertence àquelas que conseguirem construir essa ponte, que não é feita de código, mas de confiança, colaboração e compromisso com o aprendizado contínuo.
A pergunta não é se sua organização deveria investir em IA. A pergunta é: como você vai garantir que seus pilotos sejam aqueles que realmente chegam à produção e geram valor real? A resposta está em reconhecer que a IA é, acima de tudo, um esporte coletivo que exige uma nova forma de pensar sobre inovação, risco e colaboração.
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