Autor: Boxu Li

Introdução

Nos últimos anos, a inteligência artificial passou de experimentos de nicho para o núcleo de muitas estratégias empresariais. Até 2024, 78% das organizações em todo o mundo relataram usar IA de alguma forma – um salto de 55% em apenas um ano. No entanto, apesar de todo esse entusiasmo, uma dura realidade está se estabelecendo: poucas empresas estão realmente colhendo valor significativo de seus investimentos em IA. Muitos executivos sentem que a IA ainda não entregou o ROI que esperavam, e numerosos projetos piloto nunca são ampliados. O Boston Consulting Group descobriu que apenas 26% das empresas desenvolveram as capacidades necessárias para ir além dos conceitos e gerar valor tangível com IA. De fato, apenas 4% são verdadeiros "líderes em IA" que consistentemente vêem retornos significativos, enquanto 74% ainda não viram valor significativo. Da mesma forma, uma pesquisa da S&P Global mostrou que a parcela de empresas que abandonaram a maioria de suas iniciativas de IA aumentou de 17% para 42% no ano passado, com quase 46% dos projetos de IA sendo abandonados entre o piloto e a implantação total. Esses números pintam um quadro claro: adotar IA é fácil – mas adotar IA com sucesso é difícil.

Por que é tão desafiador transformar ambição em impacto? As razões são tanto técnicas quanto organizacionais. Do lado técnico, muitas empresas enfrentam dificuldades para integrar a IA em sistemas e fluxos de trabalho existentes, lidar com problemas de dados e gerenciar ferramentas de IA em larga escala. Por exemplo, a qualidade dos dados é um grande obstáculo – em um relatório da indústria, 83% das organizações tiveram que excluir pelo menos uma fonte de dados de projetos de automação devido à baixa qualidade dos dados. Se seus dados forem isolados, inconsistentes ou não confiáveis, mesmo o melhor modelo de IA terá um desempenho abaixo do esperado. Além disso, implantar IA em larga escala requer uma infraestrutura robusta (como pipelines MLOps, recursos de computação e ferramentas para monitorar o desempenho do modelo), o que muitas empresas não possuem. Em 2024, apenas cerca de 27% das empresas estavam usando ferramentas MLOps para gerenciar e implantar IA, embora outros 42% planejassem começar dentro de um ano – indicando que a maioria ainda está no início do desenvolvimento da estrutura necessária para IA em larga escala.

Os desafios organizacionais são igualmente assustadores. Muitas vezes há uma lacuna de talento e conhecimento – empresas podem ter uma ou duas equipes de ciência de dados construindo modelos, mas a equipe mais ampla (e até mesmo a alta administração) não compreende totalmente as capacidades ou limitações da IA. Isso pode levar a expectativas irreais ou relutância em confiar nos resultados da IA. Uma pesquisa recente da Anthropic observou que, embora cerca de 40% dos funcionários nos EUA agora usem IA no trabalho (em comparação com 20% em 2023), muitos trabalhadores ainda se sentem inseguros sobre como melhor aproveitar essas ferramentas, e os programas de treinamento estão atrasados. Além disso, escalar a IA requer gestão de mudanças – transformando processos e aprimorando as habilidades das pessoas – o que pode enfrentar resistência interna. Sem uma liderança forte e uma visão clara, os projetos piloto muitas vezes permanecem experimentos isolados que nunca permeiam a organização como um todo.

Tendências Globais e Regionais: Apesar dos desafios, a adoção de IA nas empresas continua a acelerar, especialmente em certas regiões. Os Estados Unidos lideram em investimento privado em IA e têm uma alta taxa de adoção, mas curiosamente não o maior crescimento de uso. A Ásia-Pacífico tornou-se um foco de atividade em IA – um relatório a chama de "a região para ficar de olho", já que os executivos do APAC adotam IA generativa mais rapidamente do que quase todos. A Ásia agora está atrás apenas da América do Norte na adoção de ferramentas de GenAI. Se 2023 foi sobre pilotos, 2025 está pronto para ser o ano em que a Ásia escalona as implantações de IA em todos os setores. Isso é impulsionado por um forte apoio de cima para baixo: por exemplo, o Japão aprovou uma Lei de Promoção de IA em 2025 com o objetivo de tornar o Japão o "país mais amigável à IA do mundo" através de políticas e investimentos pró-inovação. O Japão reconheceu que estava atrasado na adoção de IA e agora está mobilizando governo e indústria para recuperar o atraso. Da mesma forma, a Coreia do Sul lançou uma Estratégia Nacional de IA com uma lei-quadro abrangente e bilhões em financiamento para se tornar uma das três principais potências globais de IA, incluindo metas para que a IA seja adotada por 30% das empresas até 2030. Esses impulsos políticos significam que as empresas no Nordeste da Ásia estão sob pressão – e recebendo apoio – para integrar a IA mais cedo ou mais tarde.

Enquanto isso, China e Índia possuem grandes grupos de usuários de IA (por exemplo, milhões de engenheiros de software e um boom de startups em IA), mas seus panoramas empresariais diferem. Os gigantes tecnológicos chineses são líderes globais em IA, embora muitas empresas tradicionais chinesas ainda estejam nos estágios iniciais de adoção de IA. As firmas de serviços de TI da Índia estão rapidamente infundindo IA em produtos para clientes globais e uso doméstico. Em contraste, a Europa adotou uma abordagem mais cautelosa e regulatória (com a iminente Lei de IA da UE), o que alguns temem que possa desacelerar a adoção empresarial por lá. No entanto, mesmo na Europa, pesquisas mostram uma urgência crescente entre executivos para não ficarem para trás. Em resumo, a tendência mundial é clara: as empresas sentem uma intensa necessidade de "fazer algo" com a IA, mas transformar isso em valor comercial sustentado está se mostrando um ponto crítico universal.

Principais Barreiras para Escalar a IA

• Falta de Estratégia e Patrocínio Executivo: Muitas organizações mergulharam na IA sem uma estratégia clara alinhada aos resultados de negócios. É comum ver projetos-piloto fragmentados iniciados por equipes individuais ou laboratórios de inovação, sem coordenação em nível executivo. Isso resulta em duplicação, esforços desperdiçados e projetos que não atendem às necessidades centrais do negócio. A pesquisa da BCG enfatiza que líderes em IA invariavelmente têm forte apoio em nível de CEO e alinham iniciativas de IA aos objetivos estratégicos. Quando a IA é uma prioridade do CEO (e não apenas um experimento de P&D), os projetos recebem os recursos necessários, a colaboração entre funções melhora e há um foco em resolver problemas de alto valor em vez de fazer IA por fazer.
• Lacuna de Talentos e Habilidades: A adoção bem-sucedida da IA exige uma combinação de cientistas de dados, engenheiros, especialistas em domínios e líderes de mudança. Muitas empresas simplesmente não têm perfis suficientes desses. Contratar talentos em IA é competitivo e caro, e a capacitação da equipe existente é lenta. Além disso, além dos especialistas técnicos, gerentes de nível médio e funcionários da linha de frente precisam de treinamento para trabalhar com ferramentas de IA (por exemplo, como interpretar recomendações de IA, como fazer perguntas a sistemas de IA generativa, etc.). Se os funcionários não entendem a IA, podem desconfiar ou subutilizá-la, negando os potenciais benefícios. Empresas líderes investem fortemente em programas de capacitação e treinamento cruzado, muitas vezes estabelecendo "academias de IA" internas para aumentar a fluência geral em IA de sua força de trabalho. Isso garante que quando novas soluções de IA são implantadas, a equipe esteja pronta para integrá-las ao trabalho diário, em vez de resisti-las.
• Problemas de Dados, Tecnologia e Infraestrutura: Como mencionado, a qualidade e disponibilidade dos dados são fundamentais. Empresas que não modernizaram sua infraestrutura de dados têm dificuldade até mesmo para pilotar IA, porque os algoritmos precisam de grandes quantidades de dados acessíveis e limpos. Sistemas de dados isolados, arquiteturas de TI legadas e falta de capacidades de computação em nuvem impedem a escalabilidade da IA. Além disso, implantar IA em escala empresarial requer sistemas de monitoramento para acompanhar o desempenho dos modelos (nossas previsões ainda são precisas?), processos para atualizar modelos com novos dados e mecanismos para governar o uso dos modelos (por exemplo, garantir que uma IA que toma decisões de crédito seja justa e esteja em conformidade). Isso se enquadra no MLOps e na governança de IA – áreas onde muitas empresas ainda são imaturas. É revelador que, em uma pesquisa, "dificuldade em provar ROI" foi uma das principais razões pelas quais as empresas ainda não investiram em MLOps; isso indica um dilema onde a falta da infraestrutura certa torna o ROI mais difícil de alcançar, mas a falta de ROI claro torna mais difícil garantir orçamento para infraestrutura. Cortar este nó górdio frequentemente requer liderança visionária para investir em plataformas e ferramentas mesmo antes que o retorno seja totalmente evidente.
• Preocupações com Riscos, Segurança e Ética: A adoção de IA em empresas pode ser retardada por preocupações legítimas sobre riscos – seja cibersegurança, conformidade regulatória ou armadilhas éticas. Empresas em indústrias regulamentadas (finanças, saúde, etc.) têm que garantir que as decisões da IA estejam em conformidade com as leis e possam ser auditadas. Há também o risco reputacional: uma IA falha que discrimina involuntariamente ou comete um erro de alto perfil pode ser um pesadelo de relações públicas. Sem a supervisão adequada, projetos de IA podem ser prejudicados por departamentos de conformidade ou medos legais. O que separa os adotantes bem-sucedidos é que eles abordam essas preocupações proativamente por meio de estruturas robustas de governança. Por exemplo, implementam pontos de verificação "human-in-the-loop" para decisões sensíveis, conduzem auditorias de viés em algoritmos e garantem a transparência das recomendações de IA. Muitos estão estabelecendo comitês internos de ética em IA. Ferramentas e estruturas para IA responsável também estão surgindo. Como exemplo, a equipe por trás do Macaron AI destacou a importância da privacidade por design e conformidade em assistentes de IA, implementando políticas de vinculação e medidas de transparência para construir confiança do usuário. As empresas precisam, de forma semelhante, construir confiança com os usuários (e reguladores) mostrando que podem implantar IA de forma responsável. Quando as partes interessadas confiam na IA, é mais provável que apoiem sua escalabilidade.

O que os Adotantes Bem-Sucedidos Fazem Diferente: Apesar das estatísticas preocupantes mencionadas anteriormente, há empresas que estão rompendo barreiras e alcançando ganhos substanciais impulsionados por IA. O que elas estão fazendo certo? Pesquisas e estudos de caso apontam para várias práticas recomendadas:

Vincular IA a um Valor Comercial Claro: Em vez de realizar IA apenas por experimentação, empresas bem-sucedidas começam com problemas ou oportunidades de negócios concretos. Elas perguntam, "Como a IA pode nos ajudar a aumentar a receita, reduzir custos ou melhorar a experiência do cliente?" e buscam projetos com KPIs mensuráveis. Por exemplo, em vez de "vamos usar IA nos RH porque está na moda", elas podem ter como alvo "reduzir o tempo médio de atendimento do call center em 20% por meio de um assistente de IA" ou "reduzir o tempo de inatividade na fabricação por meio de manutenção preditiva". Ter métricas claras (tempo economizado, aumento de conversão, redução de erros, etc.) e acompanhá-las rigorosamente mantém as implantações de IA focadas e responsáveis. Isso também ajuda a obter apoio – quando os funcionários da linha de frente veem que uma ferramenta de IA facilita seu trabalho ou deixa os clientes mais satisfeitos, eles se tornam defensores em vez de céticos.

Comece Pequeno, Depois Escale Rápido: Organizações bem-sucedidas frequentemente iniciam projetos de IA em menor escala, mas com um plano para escalar desde o primeiro dia. Elas tratam os pilotos como fases de aprendizado para refinar a solução e comprovar seu valor, depois rapidamente passam a implementá-los de forma ampla se os resultados forem positivos. Crucialmente, elas orçam e planejam para a fase de escalonamento (não apenas o POC). Isso pode envolver a construção de arquiteturas flexíveis que possam ser ampliadas e o estabelecimento de equipes multifuncionais desde o início (TI, dados, unidade de negócios, todos colaborando) para que obstáculos de integração sejam enfrentados antecipadamente. Um banco, por exemplo, testou um sistema de detecção de fraudes por IA em uma região, viu a taxa de falsos positivos cair significativamente e, dentro de um ano, o implementou em mais de 20 países – porque havia preparado manuais e campeões internos durante o piloto para impulsionar a adoção mais ampla.

Invista em Infraestrutura e Ferramentas: Líderes em IA não economizam no "encanamento". Eles investem em data lakes ou armazéns de dados modernos para agregar e limpar dados, utilizam plataformas em nuvem ou computação de alto desempenho para treinamento e implantação de modelos, e incorporam ferramentas de MLOps para controle de versão, teste e implantação contínua de modelos de IA. Isso muitas vezes requer parcerias com provedores de tecnologia ou fornecedores de nuvem especializados nesses serviços. O retorno é confiabilidade e escalabilidade: com uma base sólida, adicionar um novo caso de uso de IA torna-se progressivamente mais fácil e rápido. Em contraste, organizações que tentam fazer IA em infraestrutura ad hoc muitas vezes descobrem que seus pilotos colapsam sob o peso da complexidade do mundo real quando mais usuários ou dados são adicionados.

Cultive Talentos e Equipes Multifuncionais: Mencionamos a melhoria de habilidades – além disso, organizações de sucesso em IA quebram silos entre cientistas de dados e especialistas do setor. Elas criam equipes interdisciplinares onde, por exemplo, um especialista em marketing e um engenheiro de aprendizado de máquina trabalham lado a lado em um algoritmo de personalização, aprendendo um com o outro. Isso garante que a solução de IA realmente se encaixe no contexto de negócios e possa ser implementada na prática. Também ajuda a transferir conhecimento, tornando o especialista em negócios mais familiarizado com tecnologia e o especialista em tecnologia mais intuitivo em relação ao domínio. Além disso, empresas líderes em IA frequentemente têm um centro de excelência em IA ou ciência de dados que desenvolve melhores práticas, oferece consultoria interna e possivelmente constrói plataformas ou ferramentas comuns para serem reutilizadas em diferentes departamentos. Isso evita que cada equipe reinvente a roda e acelera a adoção geral.

Advocacia Executiva e Gestão de Mudanças: Finalmente, nada do que foi mencionado acontecerá sem uma liderança forte para impulsioná-lo. Os adotantes bem-sucedidos de IA têm líderes que articulam uma visão convincente sobre o papel da IA na organização e gerenciam ativamente a mudança. Isso significa comunicar claramente aos funcionários como a IA irá complementar seu trabalho (e não apenas cortar empregos), definir expectativas realistas com o conselho e investidores e promover uma cultura de tomada de decisões baseada em dados. Eles celebram os sucessos dos projetos de IA para ganhar impulso e são honestos sobre os fracassos como oportunidades de aprendizado. Quando a alta administração está visivelmente engajada – por exemplo, o CEO discute iniciativas de IA em reuniões gerais, ou um Chief AI Officer é nomeado – isso sinaliza para toda a empresa que a IA é uma prioridade estratégica, não um experimento passageiro.

Olhando para o Futuro

À medida que entramos em 2025, a adoção de IA nas empresas está em um ponto de inflexão. O hype está dando lugar a uma reflexão sóbria sobre o que é necessário para alcançar valor. A boa notícia é que os elementos para o sucesso são cada vez mais compreendidos, e os recursos são abundantes. Existem mais modelos pré-treinados e APIs que as empresas podem usar sem precisar de grandes equipes de pesquisa em IA (desde serviços de visão computacional até APIs de grandes modelos de linguagem). Também há mais plataformas de integração e até mesmo ferramentas de IA sem código (como discutido no blog anterior) que podem ajudar a acelerar a implantação com menos esforço técnico. Em resumo, a barreira para entrada continua diminuindo.

No entanto, realmente incorporar a IA na estrutura de uma empresa - de forma que impulsione consistentemente o lucro ou os resultados da missão - continuará sendo uma jornada que testa a visão, adaptabilidade e governança de uma empresa. A diferença entre líderes e retardatários em IA pode aumentar nos próximos anos. De um lado, veremos empresas que trataram 2023-2024 como sua fase de aprendizado e agora estão expandindo a IA como nunca antes, colhendo vantagens competitivas em eficiência, percepção do cliente e inovação. Do outro lado, empresas que experimentaram a IA sem estratégia ou compromisso podem estagnar ou ficar para trás, à medida que seus concorrentes mais ágeis usam a IA para ultrapassá-las.

O fato de que a adoção de IA por empresas está correlacionada com ganhos de produtividade já não é mais questionado – estudos mostram que as empresas preparadas para IA estão avançando. Agora, a questão é quais empresas podem realizar o trabalho organizacional necessário para transformar o potencial da IA em realidade. Aqueles nos Estados Unidos e na Ásia que combinam suas forças tecnológicas com uma visão clara e implementação robusta provavelmente definirão o ritmo nesta nova era. Eles se beneficiam de ecossistemas de inovação fortes e (no caso da Ásia) frequentemente de uma urgência de modernização de cima para baixo. Mas qualquer organização, em qualquer região, pode ter sucesso com a abordagem certa.

Em conclusão, o tempo para a experimentação em IA está dando lugar ao tempo para a execução em IA. As empresas devem ir além de perseguir o próximo algoritmo brilhante e focar na construção das bases – dados, pessoas, processos – que permitem que a IA floresça em escala. O caminho não é fácil, como evidenciado pelas dificuldades que muitos enfrentaram até agora. No entanto, o prêmio ainda está lá para ser conquistado: operações simplificadas, experiências diferenciadas para o cliente e novas oportunidades de produtos impulsionadas pela IA. Com uma estratégia cuidadosa, liderança forte e disposição para aprender com erros iniciais, as empresas podem realmente fechar a lacuna entre o hype e o impacto duradouro. O ano de 2025 será crucial para separar aqueles que apenas falam sobre IA daqueles que realmente estão transformando seus negócios com ela. Ao enfrentar os desafios de frente e seguir o manual dos líderes em IA, qualquer empresa pode acelerar sua jornada de pilotos ambiciosos para um sucesso em escala, impulsionado por IA.