A inteligência artificial promete transformar negócios, mas muitas empresas ainda navegam em círculos: testam ferramentas, celebram pilotos promissores e, meses depois, percebem que nada realmente mudou em seu portfólio de iniciativas de IA. O problema raramente está na tecnologia em si, mas na ausência de uma arquitetura estratégica que sustente a escalabilidade.
Segundo uma pesquisa da McKinsey de 2024, cerca de um terço das empresas já começaram a escalar a IA. Ou seja, um grande número ainda está em fase de piloto.O relatório indica que 88% das organizações usam IA regularmente, um aumento significativo frente aos 78% do ano anterior. No entanto, a escalabilidade plena é rara: apenas 6% são considerados “high performers” que capturam valor financeiro real (mais de 5% de impacto no EBIT).
O desafio de integrar a IA aos fluxos de trabalho continua sendo a principal barreira para a expansão.
Agora, responda sinceramente: sua empresa está construindo um portfólio de IA ou apenas acumulando projetos isolados? A diferença entre essas duas abordagens determina se a inteligência artificial será uma vantagem competitiva sustentável ou apenas mais um item na lista de iniciativas digitais que não decolaram.
O caminho para escalar IA passa necessariamente por equilibrar a experimentação necessária à inovação com a disciplina financeira que garante retorno sobre investimento. Seja qual for que tenha sido sua resposta, que tal entender mais sobre o valor de um portfólio de IA e como equilibrar experimentação e ROI?
A armadilha do “projeto solto”
Começar com projetos pilotos faz sentido. O erro está em tratá-los como fins em si mesmos. Empresas criam um case de chatbot aqui, um modelo preditivo ali, celebram métricas isoladas e seguem adiante sem transformar aprendizados em capacidades organizacionais. Essa abordagem fragmentada consome recursos, gera expectativas e raramente produz valor sistêmico. O Gartner historicamente cita que até 85% dos projetos de IA falham, mas estudos de 2024/2025 focados em GenAI indicam que cerca de 30% dos projetos são abandonados após a prova de conceito por falta de valor claro. Em 2024, a consultoria destacou que as organizações lutam com a governança e a qualidade dos dados, prevendo que pelo menos 30% das iniciativas de IA Generativa não passarão da fase de testes devido a custos imprevistos e falta de benefício tangível.
A ilusão do “vamos testar IA” sem tese de valor clara é perigosa. Pilotos desconectados de objetivos de negócio específicos raramente evoluem para produção porque não foram desenhados para escalar. Falta clareza sobre qual problema real está sendo resolvido, quem são os stakeholders impactados, como o sucesso será medido e, principalmente, como aquela solução se integra ao ecossistema tecnológico e operacional existente. Sem essas definições, o piloto vira uma espécie de showroom: impressiona na demonstração, mas não suporta a complexidade do mundo real.
O sintoma mais comum dessa armadilha é o cemitério de POCs (provas de conceito). Organizações acumulam dezenas de experimentos que nunca saíram da fase de laboratório, desperdiçando investimento e, pior ainda, desgastando a confiança das equipes na capacidade da empresa de inovar de fato. Projetos soltos não constroem maturidade organizacional, apenas criam ruído.
O conceito de portfólio de IA
Um portfólio de IA é um conjunto coordenado e diversificado de iniciativas que compartilham infraestrutura, governança e visão estratégica comum. Não é uma lista de projetos que acontecem em paralelo, mas um sistema integrado em que cada caso de uso contribui para construir capacidades reutilizáveis, alimenta aprendizados coletivos e fortalece a maturidade de dados da organização. É a diferença entre ter cinco aplicações de IA desconectadas e ter uma plataforma que viabiliza progressivamente casos de uso mais sofisticados.
Vale ressaltar o que um portfólio de IA não é:
- não é fazer tudo ao mesmo tempo;
- não é priorizar apenas inovações disruptivas ou apenas ganhos incrementais;
- não é delegar IA para uma área isolada enquanto o resto da empresa permanece analógico.
Um portfólio equilibrado reconhece que diferentes casos de uso têm diferentes perfis de risco, retorno e horizonte temporal. Alguns entregam eficiência operacional imediata, outros constroem vantagens competitivas de médio prazo, e outros ainda criam opções estratégicas para o futuro.
A maturidade do portfólio está intrinsecamente ligada à maturidade de dados. Sem dados acessíveis, confiáveis e governados adequadamente, mesmo o portfólio mais bem desenhado permanece teórico.
A lógica de baldes ajuda na estruturação. Temos dois: o “balde de inovação”, que abriga experimentos de maior risco e potencial transformador, com tolerância a falhas e foco em aprendizado; e o “balde de eficiência” que concentra casos de uso comprovados, com ROI previsível e implementação padronizada. A proporção entre os baldes varia conforme maturidade organizacional, setor e apetite a risco, mas ambos precisam coexistir. Inovar sem eficiência gera desperdício; eficiência sem inovação gera obsolescência.
Como equilibrar experimentos e ROI?
Experimentação responsável requer critérios claros. Antes de aprovar qualquer iniciativa experimental, algumas perguntas são inegociáveis: qual hipótese de valor está sendo testada? Quais métricas determinarão sucesso ou fracasso? Qual o custo do experimento e o prazo máximo para obter resultados? Quem são os sponsors e stakeholders? Existe infraestrutura adequada ou o experimento criará nova dívida técnica? Experimentos sem respostas claras para essas questões raramente geram aprendizados acionáveis.
Os benchmarks de ROI variam significativamente por tipo de caso de uso. Iniciativas focadas em eficiência operacional (automação de processos, otimização de recursos) tipicamente entregam retorno entre 12 e 24 meses, com ganhos na faixa de 20% a 40% de redução de custos ou tempo. Casos voltados a geração de receita (como personalização de ofertas, pricing dinâmico, previsão de demanda) apresentam horizontes mais longos e maior variabilidade, mas podem multiplicar resultados. Já aplicações de mitigação de risco (detecção de fraudes, compliance, segurança) justificam-se pela prevenção de perdas, exigindo modelos de valoração mais sofisticados.
O horizonte de valor precisa ser explicitado:
- valor imediato, como quick wins que geram caixa e momentum nos primeiros meses;
- valor tático, como melhorias em processos-chave que consolidam vantagens competitivas ao longo de um a três anos, e;
- valor estratégico, como capacidades que redefinem modelos de negócio ou abrem novos mercados, com retorno em três a cinco anos.
Um portfólio saudável distribui investimentos entre os três horizontes, evitando tanto o viés de curto prazo quanto a paralisia esperando transformações disruptivas.
Framework para priorizar casos de uso
A priorização eficaz combina ao menos duas dimensões fundamentais: a viabilidade técnica e o valor de negócio.
Viabilidade técnica
Considera disponibilidade e qualidade de dados, maturidade das tecnologias necessárias, complexidade de integração com sistemas legados e capacidade técnica da equipe.
Valor de negócio
Avalia impacto financeiro potencial, alinhamento com objetivos estratégicos, abrangência (quantas pessoas, processos ou clientes são afetados) e urgência competitiva.
A matriz resultante gera quatro quadrantes clássicos:
- iniciativas de alta viabilidade e alto valor (“faça já”);
- de baixa viabilidade, mas de alto valor (“invista para viabilizar”);
- de alta viabilidade, mas baixo valor (“colha ganhos rápidos quando sobrar capacidade”) e
- de baixa viabilidade e baixo valor (“descarte”).
O desafio está nas zonas cinzentas, nas quais trade-offs exigem julgamento estratégico informado.
Governança e cadência do portfólio
Um portfólio de IA não é estático. O ritmo de evolução tecnológica, mudanças competitivas e aprendizados internos exigem revisão periódica. A cadência trimestral equilibra agilidade e profundidade: tempo suficiente para extrair aprendizados significativos das iniciativas em curso, mas frequente o bastante para redirecionar recursos antes que projetos moribundos consumam orçamento excessivo.
As revisões trimestrais devem responder perguntas concretas:
- quais iniciativas entregaram o valor esperado e estão prontas para escalar?
- quais precisam de ajustes e merecem mais um ciclo?
- quais falharam ou tornaram-se irrelevantes e devem ser descontinuadas sem culpa?
- quais novas oportunidades surgiram e como se comparam às iniciativas atuais?
Essa disciplina evita tanto a inércia de manter projetos por inércia quanto a volubilidade de abandonar prematuramente esforços que apenas precisam de refinamento.
Métricas que realmente importam vão além de indicadores técnicos como acurácia de modelos. O foco deve estar em valor estimado versus valor capturado: qual o benefício projetado na concepção e quanto foi efetivamente realizado? Essa comparação revela vieses de planejamento, dificuldades de adoção ou ganhos subestimados. Complementarmente, métricas de capacidade (quantas pessoas formadas, quão reutilizável é a infraestrutura criada, quanto tempo se economiza em novos desenvolvimentos) indicam se o portfólio está construindo ativos duradouros ou apenas resolvendo problemas pontuais.
A governança também define papéis: quem aprova novos casos de uso, quem monitora execução, quem tem autoridade para encerrar iniciativas, como conflitos por recursos são resolvidos. Sem essa clareza, o portfólio se fragmenta em feudos departamentais ou paralisa em consensos impossíveis. A governança eficaz equilibra autonomia das equipes executoras com alinhamento estratégico centralizado.
Crescer com clareza e não com hype
A diferença entre empresas que escalam IA e aquelas que acumulam experimentos frustrados está na liderança. Cabe aos executivos orquestrar foco, resistindo tanto ao ceticismo paralisante quanto ao entusiasmo indiscriminado. Isso significa defender investimentos em capacidades estruturantes (dados, plataformas, pessoas) mesmo quando parecem menos glamorosos que projetos de vitrine. Significa ter coragem para encerrar iniciativas que não entregam, liberando recursos para apostas mais promissoras. Significa criar ambiente onde falhas em experimentos bem desenhados são aprendizados, não punições.
O portfólio de IA bem gerido torna-se vantagem competitiva contínua porque cria ciclos virtuosos: cada iniciativa bem-sucedida fortalece infraestrutura e conhecimento que viabilizam casos de uso mais sofisticados; a diversificação entre horizontes de valor garante fluxo constante de resultados enquanto se constrói futuro; a governança clara acelera decisões e execução. Enquanto concorrentes ainda debatem se devem ou não adotar IA, organizações com portfólios maduros já estão capturando valor, aprendendo com falhas e refinando continuamente sua abordagem.
Escalar inteligência artificial não é sobre ter a tecnologia mais avançada ou o maior orçamento. É sobre ter clareza estratégica, disciplina de execução e capacidade de aprender rápido. É sobre transformar experimentação em sistema, e sistema em vantagem. Sua empresa está preparada para isso?Quer saber outro elemento importante para escalar seu projeto de IA sem riscos? Convidamos você para a leitura do nosso artigo O custo de não ter guardrails: financeiro, reputacional e regulatório.
