95% dos projetos de inteligência artificial falham. Entenda por que o problema vai além da tecnologia.
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95% dos projetos de inteligência artificial falham. Entenda por que o problema vai além da tecnologia.
Um dado recente do MIT deveria acender um alerta vermelho em qualquer sala de reunião: 95% das provas de conceito em inteligência artificial falham. Não é metáfora. É número cru. Falham em ROI. Falham em mover KPIs. Falham em justificar o investimento.
A reação imediata costuma ser culpar a tecnologia: “a IA ainda não está pronta”. Mas essa leitura é simplista demais. O estudo — somado ao que se observa em campo — revela algo mais profundo: o problema não está nos modelos. Está em como as empresas tentam integrá-los.
Errar em uma Prova de Conceito não é apenas desperdiçar recursos. O verdadeiro prejuízo é o tempo. Cada PoC mal conduzida custa pelo menos seis meses de dianteira. Se o concorrente acerta nesse intervalo, ele não só colhe resultados antes de você. Ele aprende mais rápido. Ajusta mais rápido. Escala mais rápido. No mundo da IA, seis meses podem ser a diferença entre liderar um mercado ou virar nota de rodapé.
Não se trata apenas de ROI financeiro. Trata-se de perder o time to market. De entregar o futuro ao concorrente porque você preferiu brincar de laboratório interno em vez de estruturar uma estratégia séria.
O dado central é claro: quando projetos são conduzidos por empresas especializadas, a taxa de sucesso mais que dobra em comparação aos que ficam restritos aos times internos de TI. Se a média de fracasso já é de 95%, a dos projetos internos pode ser ainda pior. Enquanto isso, soluções de especialistas chegam a algo em torno de 40% de sucesso.
Esse número desmonta uma narrativa confortável: a de que basta “baixar um modelo”, treinar o time interno e esperar resultados. A prática mostra o contrário: não é só tecnologia. É método. É disciplina. É maturidade organizacional.
O que acontece dentro das empresas não é novidade. Sempre que surge uma tecnologia transformadora, o departamento de TI se coloca como guardião. Com a inteligência artificial não foi diferente. Em muitas companhias, a inteligência artificial virou o PlayStation novo do time de tecnologia. Todo mundo quer brincar, experimentar, testar. Mas entusiasmo não compensa falta de preparo.
A primeira barreira é óbvia: TI não tem roadmap para IA. As iniciativas nascem como anexos improvisados em projetos correntes, sem prioridade estratégica. A segunda é mais sutil: TI não tem know-how de implementação. É claro que dominam metodologias ágeis, arquitetura de sistemas e engenharia de software. Mas com IA, o segredo não está no código. Está nos dados. A força de um agente inteligente é proporcional à qualidade do treinamento. Não basta despejar playbooks ou conversas passadas em cima de um modelo e esperar que a mágica aconteça. É preciso um trabalho meticuloso de curadoria e estruturação. Nesse ponto, a maioria dos times internos se perde.
Há ainda o fator cultural. Muitos CIOs e CTOs continuam enxergando a inteligência artificial como um desafio de infraestrutura, quando na prática é um desafio de negócio. O resultado é previsível: desalinhamento entre as ambições da diretoria e o que a área técnica consegue entregar. E, no meio disso, o abismo entre prova de conceito e impacto real só cresce.
Outro gargalo identificado pelo MIT e pela Fortune é o desgaste natural das provas de conceito. No início, há engajamento: vendas, atendimento e operações se envolvem, testam, dão feedback. Mas o tempo passa, o entusiasmo esfria e a POC se transforma em um beta infinito.
O time responsável se dispersa. Outros projetos ganham prioridade. E, quando os dashboards finalmente parecem promissores, o modelo já ficou obsoleto diante da nova versão lançada pelo mercado.
Empresas especializadas sabem lidar com isso. Se o projeto perde prioridade, elas criam mecanismos de reativação, pressionam, garantem tração. Afinal, seu negócio depende diretamente do sucesso daquela entrega. Para a TI interna, muitas vezes, o fracasso de uma POC é apenas mais uma estatística.
E há ainda um viés de vaidade: muitas áreas preferem manter projetos “em teste” a assumir publicamente que não geraram impacto. O resultado é sempre o mesmo: um cemitério invisível de iniciativas que nunca chegam à produção.
Nada disso significa que as empresas devam terceirizar tudo. O caminho inteligente é distinguir o que pode ser feito internamente e o que precisa ser buscado fora. Processos simples de automação, como tarefas repetitivas resolvidas com RPA inteligente, são bons candidatos a squads internos. Mas quando falamos de funcionários digitais conversacionais, capazes de vender, negociar, atender ou resolver de forma humanizada, a lógica muda. Nesse caso, a entrega exige equipes multidisciplinares que unam tecnologia, dados, negócios e design de interação.
É aí que surge um novo perfil organizacional: o squad de desenvolvedores de agentes. Plataformas low-code permitem que qualquer gestor construa protótipos, mas isso não elimina a necessidade de governança, segurança e compliance. O jurídico vai reinventar o jurídico. O marketing vai reinventar o marketing. O RH vai reinventar o RH. Mas, para isso, os gestores precisam primeiro se capacitar em IA. Não dá para reinventar uma área sem entender o que é possível.
As empresas que acertam entendem a inteligência artificial como uma linguagem transversal. Não é apenas tecnologia. É uma ferramenta de reinvenção de processos. Por isso, o investimento inicial mais relevante não é em software. É em educação executiva.|
O estudo do MIT e os relatos de mercado convergem em um ponto: o que mata os projetos é a ausência de estratégia. As empresas estão colocando inteligência artificial direto no nível operacional, sem uma visão AI First.
Não há diretriz top down dos C-Levels dizendo que, a partir de agora, tudo passa por inteligência artificial.
Não há plano de capacitação da diretoria.
Não há cultura orientada à inteligência artificial.
O resultado é previsível: provas de conceito soltas, sem dono, sem impacto. O que deveria ser um novo eixo estratégico se transforma em uma coleção de testes inconclusivos.
A diferença entre brincar de inteligência artificial e transformar a empresa em AI First é a mesma entre colocar painéis solares no telhado e redesenhar toda a matriz energética de um país. Um gera boas fotos de marketing. O outro muda a história.
Reinventar ou ser reinventado
Para os líderes empresariais, o recado é claro: inteligência artificial não é moda. É uma transformação estrutural. A diferença entre entrar para o grupo dos 5% ou dos 95% está em como você implementa.
Não basta testar. É preciso estratégia.
Não basta colocar na mão da TI. É preciso multidisciplinaridade.
Não basta esperar retorno rápido em marketing. O ROI mais consistente nasce no back office.
Não basta copiar o que todo mundo faz. É preciso mapear o que realmente importa para o seu negócio.
O futuro não será de quem brincar melhor com dashboards. Será de quem transformar inteligência artificial em motor real de vantagem competitiva.
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Sou a Tati Pezoa, empreendedora e estrategista de IA generativa, apaixonada por dar alma à tecnologia. Cofundei a MNV.ai, primeira startup brasileira dedicada à criação de agentes de inteligência artificial para negócios. Nosso trabalho é transformar improviso em estratégia, criando agentes autônomos, humanizados e orientados a resultado, sustentados por RAG, LLMs e governança contínua. Antes da MNV, fundei a Trustvox, adquirida pelo ReclameAQUI, trajetória que me trouxe prêmios como Melhor Ferramenta de Marketing (ABComm), tricampeã de Inovação e 1º lugar no Grandes Mulheres – PEGN & Facebook. Sou colunista, mentora e palestrante, e sigo acreditando que tecnologia só tem sentido quando aproxima pessoas.
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