Cinco erros que impedem empresas de escalar a inteligência artificial

Desafios da Escalabilidade da Inteligência Artificial nas Organizações

Apesar do avanço significativo da inteligência artificial (IA) nas organizações, a transição de iniciativas pontuais para programas estruturados continua sendo um desafio para uma parcela considerável do mercado. De acordo com dados recentes, quase dois terços das empresas ainda não conseguiram escalar a IA em toda a sua estrutura, mesmo já utilizando a tecnologia em algumas áreas específicas de seus negócios.

A Transição do Acesso à Implementação

Para João Pedro Brasileiro, professor de IA e CEO da Innovation Latam, o cenário atual destaca uma mudança no foco: o desafio deixa de ser o acesso à tecnologia e passa a ser a capacidade de implementá-la de forma consistente e eficaz. “Muitas empresas reconhecem o potencial da IA e já iniciaram testes ou projetos piloto, mas muitas dessas iniciativas permanecem isoladas, sem se transformar em uma verdadeira capacidade organizacional”, afirma.

A situação se agrava, pois a IA ainda está em uma fase de maturidade corporativa onde diversos fatores, como hipóteses, dados, processos, pessoas e riscos, precisam ser trabalhados em conjunto. Isso significa que falhas em projetos de IA não são necessariamente indicativos de problemas na tecnologia em si, mas podem evidenciar lacunas na condução da jornada de adoção. “O verdadeiro problema não reside nas falhas dos projetos de IA, mas na incapacidade das empresas de extrair aprendizados valiosos dessas experiências”, completa João Pedro.

Cinco Erros Comuns na Implementação da IA

Neste contexto, o especialista destacou cinco erros comuns que podem comprometer a evolução dos projetos de IA e sua escalabilidade:

1. Apostar Tudo em um Único Projeto

Um dos maiores riscos na implementação de IA é a tendência de concentrar esforços em um único grande projeto. “A ideia de escolher um caso de uso robusto e tentar provar seu valor rapidamente é tentadora, mas concentra risco demais em uma única iniciativa”, alerta João Pedro. A qualidade dos dados, a aderência aos processos, a integração com sistemas, a segurança e o engajamento das equipes são fatores críticos que influenciam diretamente os resultados.

Empresas que conseguem avançar mais rapidamente tendem a trabalhar com um portfólio de iniciativas, combinando resultados e aprendizado contínuo, ao invés de se prender a um único projeto.

2. Implementar Tecnologia Antes de Capacitar as Pessoas

Uma das principais fontes de fracasso na adoção da IA não está na tecnologia, mas sim na sequência de implementação adotada pelas organizações. Muitas empresas tentam implementar soluções em áreas onde ainda não têm uma compreensão clara do que a tecnologia faz, quais problemas ela resolve e como pode transformar suas rotinas de trabalho. “Quando a capacitação dos colaboradores ocorre antes da implementação, as áreas começam a enxergar oportunidades e formulam problemas mais adequados”, explica João Pedro.

Preparar as pessoas antes de implementar a tecnologia é crucial para criar uma demanda qualificada e aumentar as chances de uma adoção bem-sucedida.

3. Não Definir uma Liderança para Coordenar a Estratégia de IA

Um erro comum é a falta de uma liderança clara para coordenar a estratégia de IA. “As empresas não precisam esperar pela estrutura perfeita para começar. É fundamental criar condições que organizem a jornada de adoção da IA e conectem as diferentes áreas envolvidas”, ressalta o especialista.

Sem essa coordenação, a tendência é que a inteligência artificial permaneça fragmentada, dificultando sua efetiva integração nas operações da empresa.

4. Escalar sem Criar um Modelo Operacional

Nos estágios iniciais, é natural que diferentes áreas testem ferramentas e explorem casos de uso de forma independente. Contudo, o problema surge quando a empresa tenta expandir a adoção mantendo uma lógica descentralizada. “Escalar IA exige um modelo operacional claro e bem definido, ao invés de iniciativas desconexas”, afirma João Pedro.

A ausência de critérios, processos e definição de responsabilidades pode resultar em redundância, desperdício de recursos e perda de aprendizado, comprometendo a eficiência dos projetos.

5. Subestimar o Papel dos Quick Wins

Muitas empresas tendem a considerar quick wins como iniciativas menores, voltadas apenas para demonstrar resultados rápidos. No entanto, essa interpretação é equivocada. “Quick wins não são atalhos. Eles são a forma mais eficaz de construir confiança e credibilidade na adoção da IA”, destaca João Pedro.

Essas iniciativas ajudam as organizações a aprender mais rapidamente, identificar oportunidades, validar processos e estabelecer as bases necessárias para projetos mais complexos. Empresas que desenvolvem diferentes iniciativas em paralelo geram mais aprendizado do que aquelas que centralizam todos os esforços em um único projeto.

Conclusão: A Jornada da IA nas Organizações

Em suma, projetos de IA iniciam a jornada de transformação, mas são os programas estruturados que sustentam essa mudança. É através de uma abordagem coordenada e da aprendizagem contínua que a IA deixa de ser um experimento e começa a gerar um impacto real nos negócios.