*Por Lucas Affonso, CEO da Freedom.ai
A maioria dos projetos de IA vendidos atualmente segue uma lógica errada, a tecnologia vem antes do problema. O certo seria entender o quê a ferramenta vai resolver, mas as empresas estão implementando a solução primeiro para depois compreender como utilizar da melhor forma. Em vez de identificar onde estão as ineficiências operacionais, os gestores são apresentados a uma demo que funciona bem, ficam impressionados com o que a IA é capaz de fazer em um ambiente controlado, a proposta é barata e o projeto acaba sendo aprovado. Após a implementação, descobrem que entre a demo e a realidade existe um abismo chamado processo.
Tal cenário não é específico, infelizmente ele tem sido recorrente, tanto que 95% dos projetos de IA falharam em trazer redução de custo, segundo estudo do MIT publicado no fim do último ano. O número é tão alto, pois existem empresas e até desenvolvedores freelancers que vendem soluções criadas em cima de plataformas já existentes. Assim, cobram barato, entregam rápido e o cliente acredita que comprou IA enterprise. Pouco tempo depois, percebem que a complexidade do ambiente real é muito maior. Quando chegam nesta etapa, é tarde. Os dados estão espalhados em servidores que não há ninguém controlando, não existe integração, a companhia não tem quem dê suporte e não há sinal de ROI, talvez a métrica mais importante aos olhos dos executivos.
Segundo relatório da Bain & Company, 88% das iniciativas de transformação digital não conseguem alcançam os objetivos estratégicos a que foram propostos. O impacto vai além da frustração tecnológica. Ele se traduz em custo operacional adicional, retrabalho de equipes, perda de produtividade e, em muitos casos, necessidade de reinvestimento para reconstruir processos críticos. Ou seja, o que inicialmente parecia economia se converte em aumento de custo total de propriedade (TCO). É como decidir pintar a casa para economizar, mas sem utilizar as ferramentas adequadas e saber a técnica correta. O resultado é um trabalho irregular, demorado e frustrante, que consome mais tinta do que o previsto e exige retrabalho. No final, o que parecia uma economia se transforma em um custo maior, já que será necessário contratar um profissional para refazer. E a economia inicial desaparece.
Outra consequência grave é a cultural. Quando uma empresa tem uma experiência ruim com IA, ela desenvolve uma resistência institucional. O C-Level que aprovou o projeto e não viu resultado, passa a ser cético e não quer correr o risco de fazer outro investimento errado. Esse cenário pode criar uma barreira para a solução e uma erosão sobre a compreensão de valor da Inteligência Artificial. Se esse problema persistir no nosso mercado, o impacto a longo prazo é a lentidão na maturidade digital. Ficaremos para trás na corrida global por inovação.
Mercado brasileiro ainda carece de letramento sobre IA
IA não é projeto, é operação. A Inteligência Artificial não pode ser tratada dentro das organizações como uma ferramenta para resultado imediato. A solução traz impacto real dentro dos processos de negócio de forma contínua. Sem integração com sistemas críticos como ERP, CRM e plataformas legadas, a IA não consegue operar em escala. Isso compromete indicadores-chave como tempo de resposta, nível de serviço (SLA) e eficiência operacional. Em vez de automatizar decisões, a solução passa a gerar exceções manuais, aumentando a carga de trabalho das equipes. Para que os projetos de Inteligência Artificial passem a trazer os resultados esperados, é necessário dar um passo atrás.
O equívoco mais silencioso e muito presente no mercado é não ter governança sobre os dados. O relatório de Ameaças a Dados 2026 da Thales aponta que 66% das empresas não sabem responder onde armazenam todos seus dados. Sem a base estrutural, a companhia implementa IA e percebe apenas falha técnica, além de risco jurídico e reputacional, o que compromete a confiabilidade das próprias decisões automatizadas.
Após compreender os erros que não podem ser cometidos, o gestor deve seguir algumas etapas para garantir o sucesso do projeto. O primeiro é entender se a tecnologia é proprietária ou revenda, pois se o fornecedor está utilizando plataforma de terceiro, há uma insegurança sobre a estabilidade e evolução dela. Depois, é essencial entender como funciona a manutenção da ferramenta. IA não é projeto, é operação contínua. Os modelos precisam ser atualizados, os fluxos precisam evoluir conforme o negócio muda, as integrações precisam ser mantidas. Se o fornecedor entrega o projeto e vai embora, em seis meses a solução vai estar obsoleta.
Por fim, é essencial saber o histórico do parceiro que vai implementar a IA, afinal é muito fácil encantar com uma demo bonita, mas o dia a dia, com volume real e expertise fará diferença. Ter clareza sobre o modelo de ROI proposto é outro pilar crucial. Se o fornecedor não consegue te mostrar, antes de começar o projeto, qual vai ser a métrica de sucesso e como ela será medida, desconfie. Os bons players sabem calcular o retorno, porque mapeiam a dor, quantificam o impacto e desenham a solução a partir desses pilares. O Gartner estima US$ 2,5 trilhões em investimentos globais em inteligência artificial este ano. Em um mercado que se move nessa escala, não saber capturar valor da tecnologia é um risco estratégico.
Enquanto o gestor brasileiro não entender minimamente o que é IA, o que ela pode e não pode fazer, e quais perguntas deveriam ter em mente, ele vai continuar sendo vulnerável a propostas superficiais. É preciso exigir resultado, começar pequeno, entender o valor, para depois até expandir o uso. E cabe ao mercado premiar quem entrega e punir quem promete. Isso acontece naturalmente quando os cases são públicos, quando o ROI é documentado e os clientes compartilham suas experiências. A melhor arma contra a IA de fachada é a transparência de resultado. Transformação digital mal conduzida não reduz custos, apenas adia e amplifica a conta.
