Embora a Inteligência Artificial (IA) esteja cada vez mais presente no ambiente corporativo, a maioria das empresas ainda enfrenta dificuldades para transformar projetos-piloto em estratégias de longo prazo. É o que aponta João Pedro Brasileiro, professor de Inteligência Artificial da Fundação Dom Cabral, da XP Educação e CEO da Innovation Latam.
Segundo o relatório The State of AI 2025, da consultoria McKinsey, quase dois terços das organizações ainda não conseguiram escalar a inteligência artificial para toda a empresa, mesmo já utilizando a tecnologia em áreas específicas do negócio.
Para o especialista, o principal desafio deixou de ser o acesso à IA e passou a ser a capacidade de implementá-la de forma estruturada e consistente.
“Muitas empresas já entenderam o potencial da IA e iniciaram testes ou projetos piloto. O problema é que boa parte dessas iniciativas permanece isolada e não se transforma em capacidade organizacional”, afirma João Pedro Brasileiro.
De acordo com ele, o sucesso da adoção da inteligência artificial depende da integração entre tecnologia, pessoas, dados, processos e governança. Quando esses elementos não evoluem juntos, os projetos tendem a perder força antes de gerar impacto real.
1. Concentrar todos os esforços em um único projeto de IA
Um dos erros mais comuns é apostar todas as expectativas em um único caso de uso.
Segundo João Pedro Brasileiro, essa estratégia aumenta o risco da iniciativa, já que fatores como qualidade dos dados, integração com sistemas, segurança e adesão das equipes podem comprometer os resultados.
Empresas mais maduras costumam trabalhar com diversos projetos simultaneamente, criando um portfólio que permite aprender continuamente e reduzir riscos.
2. Implementar Inteligência Artificial antes de capacitar os colaboradores
Outro erro frequente é priorizar a tecnologia antes de preparar as pessoas.
Para o especialista, muitas organizações implementam soluções de IA sem que gestores e equipes compreendam seu funcionamento, aplicações ou impactos no trabalho diário.
Segundo ele, quando a capacitação ocorre primeiro, os profissionais conseguem identificar oportunidades de uso, formular melhores problemas e enxergar a IA como uma ferramenta de apoio, e não como uma ameaça.
3. Não definir uma liderança para coordenar a estratégia de IA
A ausência de uma liderança responsável pela inteligência artificial também dificulta a evolução dos projetos.
Mesmo que a empresa ainda não tenha um cargo formal dedicado ao tema, João Pedro defende que exista uma pessoa ou equipe responsável por conectar diferentes áreas, estabelecer prioridades, definir governança e acompanhar os resultados.
Sem essa coordenação, a IA tende a permanecer fragmentada dentro da organização.
4. Escalar a IA sem criar um modelo operacional
Nos primeiros estágios da adoção, é comum que diferentes departamentos realizem testes de forma independente.
O problema surge quando a empresa tenta expandir essas iniciativas sem criar processos, critérios e responsabilidades claras.
Segundo o especialista, escalar a inteligência artificial exige um modelo operacional estruturado, capaz de evitar retrabalho, desperdício de recursos e perda de conhecimento entre as equipes.
5. Ignorar os quick wins na estratégia de Inteligência Artificial
Para João Pedro Brasileiro, muitas empresas subestimam o papel dos chamados quick wins, os ganhos rápidos obtidos por meio de projetos menores.
Na avaliação do professor, essas iniciativas não servem apenas para demonstrar resultados imediatos, mas para acelerar o aprendizado da organização, validar processos, gerar confiança e preparar o terreno para projetos mais complexos.
“Quick wins não são atalhos. São a forma mais eficaz de construir confiança”, destaca.
IA precisa deixar de ser experimento para gerar valor ao negócio
Na avaliação do especialista, falhas em projetos de inteligência artificial fazem parte do processo de amadurecimento das empresas. O maior problema, segundo ele, é quando essas experiências não geram aprendizado para as próximas iniciativas.
“Projetos iniciam a jornada, mas são os programas que sustentam a transformação. É assim que a IA deixa de ser experimento e passa a gerar impacto real nos negócios”, conclui João Pedro Brasileiro.
Com a inteligência artificial se tornando cada vez mais estratégica para a competitividade empresarial, especialistas defendem que o sucesso da tecnologia dependerá menos das ferramentas disponíveis e mais da capacidade das organizações de estruturar pessoas, processos e governança para escalar a inovação.
Imagem gerada por IA (ChatGPT)
