A maior parte dos projetos de IA generativa dentro das empresas nunca chega a gerar retorno financeiro visível. André de Barros Faria, CEO da Vert Analytics, menciona, nesse contexto, que um estudo do MIT identificou que 95% das iniciativas corporativas com a tecnologia não produzem impacto mensurável em receita ou custo, apesar do uso da ferramenta muitas vezes crescer internamente.
Especialistas veem essa estatística confirmar um padrão recorrente: empresa adota a tecnologia antes de saber exatamente qual problema ela deveria resolver. Evitar entrar nessa estatística exige seguir uma sequência específica antes de qualquer piloto ganhar escala.
Escolha o gargalo antes de escolher a ferramenta
O erro mais comum é inverter a ordem: a empresa decide que quer usar IA generativa e só depois sai procurando onde aplicá-la. O caminho contrário funciona melhor. Mapeie os pontos do processo em que mais tempo se perde, mais retrabalho acontece ou mais dinheiro escapa, sem pensar em tecnologia nesse primeiro momento.
Só depois de identificado o gargalo específico é hora de perguntar se a IA generativa é, de fato, a ferramenta certa para ele, e, em boa parte dos casos, é. Em outros, como frisa André de Barros Faria, um ajuste de processo mais simples resolve sozinho, sem exigir modelo nenhum.
Defina o indicador antes de rodar o piloto
Um projeto sem número definido de antemão nunca prova se funcionou, porque ninguém combina o que seria sucesso antes de medir. Antes de começar, escreva a meta em termos concretos: reduzir o tempo de análise de um contrato de quatro horas para uma, ou cortar pela metade o tempo de resposta a um cliente.
Esse indicador precisa nascer antes do piloto, não depois. Quando o número é definido só ao final, para justificar o que já foi gasto, ele deixa de medir o resultado e passa a defender o investimento, o que é outra coisa.
Teste dentro do fluxo real, nunca isolado dele
Um piloto que roda num ambiente separado do trabalho de verdade mostra se a tecnologia funciona, mas não mostra se ela muda alguma coisa. O teste precisa acontecer dentro do processo que as pessoas realmente usam todos os dias, com os mesmos sistemas, as mesmas exceções e as mesmas pressões de prazo.
É aqui que aparecem os problemas que um ambiente controlado esconde: integração com sistema legado, resistência de quem executa a tarefa, caso fora do padrão que o modelo não sabia tratar. Descobrir isso cedo custa muito menos do que descobrir depois da escala.
Meça o impacto, não a adoção
O uso crescente de uma ferramenta engana com facilidade: mais gente usando o chatbot interno não significa, por si só, que a empresa está gastando menos ou vendendo mais. Por conta disso, na concepção de André Faria, a adoção é sinal de curiosidade, não prova de resultado.
O indicador definido no início precisa ser revisitado depois de um período real de uso, com os mesmos critérios combinados antes. Se o número não se move, o piloto não escala, por mais elogiado que o projeto tenha sido internamente, por mais rápido que a ferramenta pareça no dia a dia de quem a usa.
Escale por etapas, nunca de uma vez só
Provado o ganho num fluxo específico, o impulso natural é levar a mesma solução para toda a empresa de uma vez. Esse salto costuma reproduzir, em escala maior, qualquer falha que o piloto não tinha capturado, porque outro time, outro processo e outro tipo de exceção aparecem no caminho.
O caminho mais seguro é ampliar um processo de cada vez, medindo de novo em cada etapa antes de avançar para a próxima. André Faria reforça esse ponto sempre que o assunto é adoção responsável de IA generativa: escala vem depois da prova repetida, nunca antes dela.
