Cinco erros que impedem empresas de escalar a inteligência artificial

Desafios na implementação da inteligência artificial nas empresas são destacados por especialista.

Apesar do avanço da inteligência artificial (IA) nas organizações, transformar iniciativas pontuais em programas estruturados ainda é um desafio para grande parte do mercado. Um relatório global indica que quase dois terços das empresas ainda não começaram a escalar a IA em toda a organização, mesmo já utilizando a tecnologia em algumas áreas.

O especialista em IA, João Pedro Brasileiro, destaca que o desafio atual não é mais o acesso à tecnologia, mas sim a capacidade de implementá-la de forma consistente. Muitas empresas já perceberam o potencial da IA e iniciaram testes ou projetos piloto. No entanto, muitas dessas iniciativas permanecem isoladas e não se transformam em capacidade organizacional.

A IA ainda está em uma fase de maturidade corporativa, onde hipóteses, dados, processos, pessoas e riscos precisam ser trabalhados simultaneamente. Falhas em projetos não necessariamente indicam problemas na tecnologia, mas podem revelar lacunas na forma como a organização conduz sua jornada de adoção.

O especialista aponta cinco erros comuns que podem dificultar a evolução dos projetos e a escalabilidade da inteligência artificial nas empresas.

1. Apostar tudo em um único projeto

Embora alguns projetos possam parecer eficientes, as organizações frequentemente concentram o risco em uma única iniciativa. Fatores como a qualidade dos dados, a aderência dos processos e o engajamento das equipes influenciam diretamente os resultados. Empresas que avançam mais rapidamente costumam trabalhar com um portfólio de iniciativas, combinando resultados e aprendizado contínuo.

2. Implementar tecnologia antes de capacitar as pessoas

Uma das principais fontes de fracasso na IA está na sequência adotada pelas organizações. Muitas tentam implementar soluções em áreas que ainda não compreendem a tecnologia, seus problemas e sua capacidade de transformação. Preparar as pessoas antes da implementação ajuda a criar demanda qualificada e aumenta as chances de adoção bem-sucedida.

3. Não definir uma liderança para coordenar a estratégia de IA

Muitas organizações ainda não possuem um cargo formal dedicado ao tema, mas é fundamental estabelecer uma função responsável por alinhar prioridades e criar mecanismos de governança. Sem essa coordenação, a inteligência artificial tende a permanecer fragmentada dentro da organização.

4. Escalar sem criar um modelo operacional

Nos estágios iniciais, é comum que diferentes áreas testem ferramentas de forma independente. Contudo, tentar expandir a adoção sem um modelo operacional pode ser problemático. A ausência de critérios e processos pode gerar redundância e desperdício de recursos.

5. Subestimar o papel dos ganhos rápidos

Muitas empresas veem os ganhos rápidos como iniciativas menores, mas isso é uma interpretação equivocada. Ganhos rápidos são essenciais para construir confiança e ajudam a organização a aprender rapidamente, identificar oportunidades e validar processos. Projetos iniciam a jornada, mas são os programas que sustentam a transformação, permitindo que a IA gere impacto real nos negócios.