Depois de meses testando um assistente de IA generativa, a equipe de operações descobre que o piloto nunca vai virar produto. A diretoria perdeu o interesse, o orçamento que sustentava o projeto secou, e ninguém na sala quer admitir, em voz alta, que aquele investimento simplesmente não avançou como prometido nas primeiras apresentações.
Esse desfecho é mais comum do que parece. Um estudo do MIT que analisou centenas de iniciativas de IA generativa em empresas encontrou que a esmagadora maioria não chega a gerar impacto financeiro mensurável, enquanto uma fração pequena consegue extrair valor real da tecnologia. Rolando Bonaccorsi, executivo de operações e delivery em tecnologia, avalia que esse número, embora alarmante à primeira vista, costuma ser lido da forma errada por quem toma decisões de investimento.
O piloto que nunca teve chance de virar produção
A leitura mais comum desse dado é que a inteligência artificial generativa ainda não entrega o que promete. Essa conclusão erra o alvo: modelos de linguagem continuam evoluindo rápido, e a maioria dos casos de fracasso não tem origem em limitação técnica do próprio modelo.
O problema, com mais frequência, está em como a empresa organiza dados, processos e critérios de sucesso ao redor da tecnologia. Um piloto testado sem integração real aos sistemas do dia a dia nunca teve, desde o início, condição estrutural de virar produção, independentemente de quão bem o modelo respondesse durante a demonstração.
Um exemplo comum aparece em projetos de atendimento automatizado: o assistente funciona bem em ambiente de teste, conectado a uma base de dados limpa e controlada, mas trava assim que precisa lidar com o histórico real de clientes, espalhado em sistemas diferentes, com formatos inconsistentes acumulados ao longo de anos.
Medir resultado cedo demais garante o fracasso
Cobrar retorno financeiro de um projeto de IA generativa poucos meses depois do lançamento distorce qualquer avaliação séria. Implementar com integração, governança e monitoramento adequado raramente fecha abaixo de seis meses em casos que não sejam triviais.
Rolando Bonaccorsi observa que somar a esse prazo o tempo necessário para adoção real pelos usuários internos, e depois o tempo de mensuração honesta de impacto financeiro, facilmente ultrapassa um ano. Cobrar resultado antes disso não identifica fracasso: apenas mede um projeto que ainda não teve tempo de amadurecer.
Comprar pronto chega à produção mais rápido que construir do zero
Empresas que constroem solução de IA generativa inteiramente internamente, sem experiência prévia acumulada nesse tipo de projeto, enfrentam curva de aprendizado que frequentemente consome o próprio orçamento antes de qualquer resultado aparecer. Erros de arquitetura que um fornecedor especializado já resolveu em dezenas de implementações anteriores acabam sendo redescobertos, um por um, do zero, dentro de casa.
Iniciativas construídas com apoio de fornecedores especializados chegam à produção com mais frequência do que projetos feitos exclusivamente dentro de casa, sobretudo quando falta maturidade técnica interna para sustentar o sistema depois da fase de piloto. Essa escolha entre comprar pronto e construir do zero, na leitura de Rolando Bonaccorsi, deveria depender da maturidade real da equipe, não de orgulho técnico ou de resistência a depender de terceiros.
A pergunta que a diretoria deveria fazer primeiro
Diante de um piloto que não decolou, a pergunta mais comum numa sala de reunião costuma ser: por que a inteligência artificial falhou? Essa pergunta, na maioria dos casos, está mal formulada desde o início.
A pergunta mais útil é outra: que estrutura de dados, processos e prazo realista essa iniciativa recebeu para ter chance de dar certo? Tal como considera Rolando Bonaccorsi, empresas dispostas a responder essa pergunta com honestidade, antes de aprovar o próximo projeto de IA, aumentam de forma real a chance de estar entre a minoria que efetivamente transforma piloto em resultado.
