A inteligência artificial já é uma realidade seja na sua vida profissional ou pessoal. Quer ver só? Segundo o nosso levantamento AI Radar 2024, 76,2% das lideranças de TI no Brasil afirmam que já existem iniciativas de IA em suas empresas, considerando tanto projetos em operação quanto em planejamento.
Mas prepare-se para o choque de realidade: entre 68% e 85% dos projetos de IA falham. É isso mesmo, segundo levantamentos do Gartner e da Boston Consulting Group (BCG). Na prática, os grandes sonhos de transformação alimentados pela IA acabam, muitas vezes, como experimentos esquecidos na gaveta, incapazes de gerar impacto real nos negócios.
E o que explica esse descompasso entre ambição e resultado? A resposta passa menos pela tecnologia e mais pela ausência de estratégia de IA. Ao longo deste artigo, descobriremos esses e outros gaps que fazem as empresas ainda patinarem quando o assunto é maturidade de inteligência artificial, tendo apenas iniciativas isoladas e não uma cultura de IA. Confira!
O que caracteriza uma estratégia de IA real?
O boom de usar IA para tudo pode conduzir à impressão que sua empresa está surfando na onda da tecnologia. Mas a máquina por si só não traz ganho real, por trás de uma estratégia real de inteligência artificial está a intenção do negócio, o que ele realmente vai mudar no dia a dia das pessoas?
Implementar um chatbot, um modelo preditivo ou uma ferramenta de automação isolada não significa ter uma estratégia. A diferença entre uma iniciativa e uma estratégia de IA está em como ela é integrada, mensurada e conectada ao resultado corporativo. Vejamos como analisar isso na prática:
1. Clareza de propósito: IA a serviço de metas concretas
Empresas maduras em IA partem de perguntas simples, mas poderosas:
- “Como podemos reduzir o tempo de resposta ao cliente?”
- “Como prever com mais precisão a demanda para reduzir custos logísticos?”
- “Como liberar tempo da equipe para atividades de maior valor?”
Por exemplo, uma rede varejista pode usar IA não apenas para prever rupturas de estoque, mas para redefinir toda a cadeia de suprimentos, automatizando reposições conforme o comportamento real de compra. Nesse caso, a IA atua no centro da operação, e não como um experimento paralelo.
2. Dados como base de tudo
Sem dados de qualidade, não há estratégia de IA viável. Empresas que dominam o uso da IA investem primeiro em governança, integração e curadoria de dados.
Vejamos o exemplo de um banco digital que consolidou informações de múltiplas fontes (transações, suporte e comportamento no app) conseguiu treinar modelos que antecipam churn com 90% de acurácia — algo impossível sem infraestrutura e padronização. O foco aqui não é o modelo em si, mas a arquitetura de dados que o sustenta.
3. Conexão entre times técnicos e estratégicos
Uma estratégia de IA real une negócios, tecnologia e operação em torno do mesmo objetivo. Quando as áreas trabalham isoladas, surgem soluções tecnicamente brilhantes, mas irrelevantes para o negócio.
Veja o caso de uma seguradora que implementou IA para triagem automática de sinistros. O projeto começou como um piloto técnico, mas só ganhou escala quando foi incorporado ao processo completo de atendimento . Essa integração é o que transforma prova de conceito em valor real.
4. Escalabilidade planejada desde o início
Empresas que tratam IA como parte de uma visão de longo prazo pensam em escala antes mesmo do primeiro piloto. Isso significa definir padrões, criar APIs reutilizáveis, documentar processos e prever como os modelos poderão ser replicados em outros contextos.
Um bom exemplo vem da indústria: uma fabricante de autopeças começou com um piloto de IA para prever falhas em uma linha de montagem. Ao projetar o modelo já dentro de uma arquitetura escalável, conseguiu expandir o mesmo sistema para 15 fábricas em três países em menos de um ano.
Os sintomas de uma estratégia de IA mal definida
Neste ponto do artigo, você deve estar se questionando: mas como eu diagnóstico falhas no meu processo de adoção de IA já nos primeiros passos? Abaixo reunimos algumas estatísticas que te ajudam nessa tarefa:
- Dados inconsistentes ou de baixa qualidade: 75% das empresas aumentaram investimentos em gestão de dados por causa da IA generativa (Deloitte, 2024), reconhecendo que sem dados confiáveis, o modelo desmorona;
- Governança ausente: 67% dos diretores de dados e análises não monitoram seus modelos de IA para evitar desvios e vieses; (Corinium Global).
- Falta de confiança dos usuários: em pesquisa da KPMG, 83% acreditam no potencial da IA, mas apenas 66% a utilizam regularmente — reflexo da desconfiança sobre seus resultados.
Esses sintomas mostram que o problema raramente é técnico. Ele é organizacional e cultural. A IA só se sustenta quando existe clareza sobre o que ela resolve, confiança em seus resultados e integração com as áreas que vão utilizá-la no dia a dia.
Como construir direcionamento a partir de objetivos de negócio?
Já sabemos que entender o negócio e o problema que você busca resolver por meio da tecnologia é o ponto central para erguer a maturidade de seu projeto digital. Mas não é só isso que você precisa ficar atento, há outros pontos periféricos que precisam ser acompanhados para o bem-estar do projeto. São eles:
Traduza as metas em hipóteses de IA
Para cada objetivo de negócio, formule hipóteses de como a IA pode contribuir como nos exemplos a seguir:
- Se a meta é reduzir custos, talvez IA sirva para automatizar tarefas repetitivas.
- Se a meta é aumentar receita, a IA pode ajudar a prever demanda ou personalizar ofertas.
- Se a meta é melhorar a experiência do cliente, a IA pode atuar em atendimento preditivo ou análise de sentimento.
Construa uma base de dados confiável antes de acelerar
Nenhum projeto de IA sobrevive sem dados de qualidade. Antes de treinar modelos, invista em governança, integração e padronização dos dados. Mas como saber se a sua empresa está no rumo certo já que esse é um assunto complexo?
Uma boa dica é questionar as perguntas abaixo elencadas. Se a maioria das respostas é sim, sua empresa está preparada para o próximo passo. Caso contrário, será preciso antes investir em uma cultura data mindset.
- Estratégia: há metas claras de negócio?
- Dados: eles estão limpos, integrados e acessíveis?
- Governança: existem políticas de ética e segurança?
- Pessoas: o time entende e apoia o uso de IA?
- Infraestrutura: existe um ambiente de teste e escalabilidade?
Comece pequeno, mas com visão de escala
Escolha um caso de uso com alto impacto e baixa complexidade técnica. A ideia é começar rápido, validar resultados e gerar confiança interna.
Mas atenção: o projeto deve ser pensado desde o início para ser replicável. Quer ver só como isso funciona na prática?
Digamos que uma empresa de outsourcing iniciou sua jornada de IA com um modelo para automatizar o roteamento de tickets de suporte. Após comprovar ganho de 25% na eficiência, expandiu a automação para outras áreas de atendimento.
Mensure, aprenda e evolua continuamente
Vimos pelo exemplo acima que o ganho de 25% na eficiência traduziu o sucesso do projeto. Não fosse a mensuração desse dado, quiçá, a inovação não sairia do projeto piloto. Por isso, você precisa definir indicadores de sucesso antes do início do projeto.
Os dados de resultado são tão importantes quanto os dados que alimentam os modelos. Eles permitem que você refine a estratégia, priorize novos casos e escale o que funciona.
Segundo relatório do BCG (2024), empresas que estabelecem um ciclo trimestral de revisão de iniciativas de IA (resultados, lições e próximos passos) têm 3x mais chance de evoluir para maturidade estratégica.
Checkpoints práticos para avaliar sua maturidade em IA
Por fim, quer saber se sua empresa tem uma estratégia real de IA ou apenas iniciativas isoladas? Use este checklist para diagnosticar seu estágio de maturidade:
Governança
Há políticas claras de ética, segurança e compliance em IA?
Como medir: Modelos auditáveis e com responsáveis definidos.
Dados
Os dados são de qualidade, acessíveis e integrados entre áreas?
Como medir: Pipelines unificados e processos de curadoria contínua.
Negócio
As iniciativas de IA têm KPIs de negócio associados?
Como medir: Métricas de eficiência, receita ou satisfação do cliente.
Cultura
Os times confiam e compreendem o funcionamento dos modelos?
Como medir: Treinamentos recorrentes e engajamento dos usuários.
Infraestrutura
Temos ambientes adequados para testes e deploy?
Como medir: escalar com menos retrabalho
Como observado, as organizações que transformarão o potencial da IA em performance duradoura serão aquelas que entenderem que essa jornada vai muito além da tecnologia, trata-se de pessoas, processos e cultura.
Não basta rodar projetos soltos e isolados, é preciso conectá-los à estratégia e criar um ambiente onde aprendizado e colaboração sustentem a inovação. O verdadeiro diferencial não estará no algoritmo mais avançado, mas na capacidade de construir confiança e transformar a IA em um ativo coletivo.
Quer mergulhar em outros conteúdos de IA? Recomendamos para você a leitura do nosso artigo Oportunidades e riscos da IA: o que você precisa saber.
