A maioria dos projetos falha fora do laboratório por limitações estruturais e operacionais
Estimativas de consultorias globais indicam que transformar inteligência artificial em resultado concreto segue sendo um desafio para as organizações. Estudos recentes da McKinsey mostram que apenas cerca de 20% das iniciativas de IA conseguem escalar e gerar retorno financeiro mensurável.
Já análises da Gartner apontam que a maioria dos projetos corporativos não sai da fase piloto ou encontra dificuldades para operar em produção de forma sustentável. O entrave está menos no algoritmo e mais na distância entre o ambiente controlado de testes e a complexidade do dia a dia empresarial.
Para Leandro dos Reis Romanelli, engenheiro de software com atuação em projetos de IA em ambientes corporativos, esse descompasso é recorrente. “Muitos projetos são concebidos como provas de conceito e não como sistemas que precisam funcionar todos os dias. No laboratório, tudo é previsível. Em produção, entram variáveis como dados imperfeitos, integrações frágeis e mudanças constantes no negócio”, afirma.
Segundo o especialista, a transição do piloto para a operação costuma expor fragilidades ignoradas na fase inicial. Bases de dados pouco confiáveis, ausência de monitoramento contínuo e arquiteturas que não suportam escala estão entre os fatores mais comuns. “Quando o modelo começa a degradar e ninguém percebe, a empresa passa a tomar decisões com base em informações distorcidas”, diz.
Outro ponto crítico está na governança. Ele observa que muitas organizações avançam em IA sem definir responsabilidades claras sobre os sistemas automatizados. “Não basta colocar o modelo no ar. É preciso saber quem responde por ele, quais métricas indicam sucesso e quando é necessário reavaliar decisões automatizadas”, explica.
A experiência prática mostra que projetos bem-sucedidos adotam uma abordagem mais incremental. Eles partem de problemas específicos, com impacto claro no negócio, e evoluem conforme a maturidade da empresa aumenta. “IA em produção não é entrega pontual. É um processo contínuo de ajuste, observação e melhoria”, aponta.
O especialista aponta cuidados essenciais antes de levar a IA para produção
1 – Estruturar a base de dados antes do modelo, garantindo qualidade, consistência e atualização contínua das informações.
2 – Definir uma arquitetura preparada para escala, integração com sistemas legados e requisitos de segurança desde o início.
3 – Estabelecer métricas claras de desempenho do modelo, com monitoramento constante e rotinas de reavaliação.
4 – Criar uma governança de IA, com papéis definidos, responsabilidade sobre decisões automatizadas e processos de auditoria.
5 – Preparar as equipes para interpretar e questionar os resultados gerados pela IA, evitando decisões cegas baseadas apenas no sistema.
Nesse cenário, a contratação de empresas especializadas tem ganhado espaço, mas exige atenção. Romanelli avalia que o erro mais comum é escolher fornecedores apenas pela capacidade de desenvolver modelos. “É fundamental avaliar se o parceiro domina operação, integração e manutenção em produção. Caso contrário, o projeto vira caro e difícil de sustentar”, diz.
Quando bem estruturada, a IA em produção tende a gerar ganhos concretos, como redução de custos operacionais, maior eficiência em processos críticos e apoio mais consistente à tomada de decisão. O retorno, porém, não é imediato. “O valor aparece quando a IA deixa de ser vitrine e passa a funcionar como infraestrutura do negócio”, destaca.
Para os próximos anos, a expectativa é de maior maturidade por parte das empresas. Organizações que aprenderem com os erros iniciais tendem a estruturar melhor seus projetos e extrair resultados mais consistentes. “O verdadeiro desafio não é fazer a IA funcionar uma vez, mas mantê-la funcionando sob condições reais, todos os dias”, conclui.
Sobre Leandro dos Reis Romanelli
Leandro dos Reis Romanelli é engenheiro de software com mais de quinze anos de experiência em engenharia e arquitetura de sistemas. Foi aluno da Universidade Federal do ABC (UFABC) e é Técnico em Informática pela Escola Senai Suíço-Brasileira.
Ao longo da carreira, liderou equipes e projetos nacionais e internacionais, sendo responsável pelo desenho de arquiteturas, modernização de sistemas legados e implementação de pipelines de entrega contínua. Atua principalmente na construção de soluções escaláveis, integração entre sistemas e governança técnica, com foco em eficiência operacional e manutenção de longo prazo.
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Fontes de pesquisa
McKinsey & Company
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/global-survey-the-state-of-ai-2022
Gartner
https://www.gartner.com/en/articles/why-ai-projects-fail
https://www.gartner.com/en/articles/how-to-move-ai-projects-from-pilot-to-production