Por que um piloto de IA bem-sucedido não comprova que a estratégia de IA funciona?

Fazer uma ferramenta de IA funcionar em um teste pequeno é uma coisa. Fazê-la funcionar de forma confiável em toda a empresa é outra, e muitas organizações estão descobrindo essa diferença da maneira mais difícil. Esse é o argumento central de Zacharie Lahmi, fundador da Ellis Partners, que afirma que um piloto bem-sucedido não é prova de que a estratégia de IA da empresa está funcionando.

Os números sugerem que o problema é generalizado. Uma pesquisa global de 2026 da McKinsey constatou que apenas 37% dos entrevistados disseram que a IA melhorou os lucros de sua empresa, índice inalterado em relação ao ano anterior. Ainda assim, oito em cada dez afirmaram que a IA os ajudou a se tornar mais produtivos no trabalho.

Uma ferramenta que tem bom desempenho durante um teste limitado muitas vezes executa uma tarefa simples e trabalha com dados limpos. Implantá-la em toda a empresa é uma tarefa diferente. O sistema precisa se conectar a softwares já existentes, atender a requisitos de acesso a dados e de segurança e incluir um processo claro para lidar com falhas. Alguém também precisa responder pelo seu desempenho. Fazer tudo isso exige coordenar as equipes de TI, operações, finanças e riscos, e é aí que muitos projetos travam.

Defina o custo antes do piloto

O dinheiro é outro ponto de atrito. As empresas estão acostumadas a orçar software e estimar o tempo da equipe. Os custos de IA são mais difíceis de prever. Eles dependem da quantidade de informações processadas pelo sistema, do modelo em que ele roda e da frequência com que os funcionários o utilizam. Sem uma estimativa clara, as equipes financeiras podem ter dificuldade para decidir se um projeto vale o investimento.

O que as empresas devem definir antes de um piloto de IA começar?

Lahmi, que tem dez anos de experiência em tecnologia, incluindo trabalho na implantação da monday.com na França, recomenda avaliar oportunidades de IA um processo de negócio por vez. Sua abordagem começa com a estimativa do custo e dos recursos que cada caso de uso exigirá antes de qualquer teste.

“As empresas precisam entender o custo de um caso de uso e os recursos que ele vai exigir”, disse. “A discussão sobre o retorno do investimento deve acontecer antes do piloto, e não depois.”

Todo teste também precisa de objetivos claros e de um plano para quando as coisas derem errado. Lahmi sugere definir metas mensuráveis para uso, custos de manutenção e erros. Segundo ele, os critérios de sucesso devem ser acordados com antecedência.

“Pilotos úteis são aqueles que realmente queremos ver em produção”, disse. “Devemos acordar os critérios de sucesso previamente, para que não haja debate após o piloto sobre se ele funcionou.”

Vá além de vendas e marketing

Lahmi também alerta as empresas contra o foco exclusivo em vendas e marketing na escolha de projetos de IA. Essas áreas tendem a oferecer benefícios mais fáceis de vincular diretamente à receita. Ele argumenta que os processos operacionais do dia a dia podem oferecer oportunidades maiores.

“As tarefas operacionais mais monótonas, os processos centrais do seu setor, são aqueles em que você deveria pensar com IA”, disse. “Pergunte a si mesmo como você pode mudar fundamentalmente a forma como seu setor opera, em vez de simplesmente maximizar ganhos de curto prazo.”

Alguns projetos de IA corporativa permanecem em testes por meses, afirmou Lahmi. Muitas vezes, ninguém definiu o que um projeto precisa alcançar para justificar uma implantação mais ampla. Ele recomenda avaliar cada projeto pelo problema de negócio que pretende resolver, e então ponderar os benefícios esperados em relação ao esforço necessário e ao tempo que seria preciso para ver resultados.

“Um projeto menor que entrega resultados rapidamente pode ser um ponto de partida melhor do que um maior”, disse.

Ele também sugere observar de perto as operações rotineiras do negócio. Melhorar um processo pode mudar a forma como a empresa funciona, e não apenas ajudar os funcionários a concluir tarefas mais rapidamente.

O porte da empresa altera o ritmo. Lahmi observa que empresas menores costumam ter menos níveis de aprovação, o que lhes permite tomar decisões e mudar de direção com mais rapidez. Grandes corporações podem enfrentar mais obstáculos, pois uma mudança pode afetar várias equipes e sistemas existentes.

Como as empresas podem saber se um sistema de IA está entregando resultados?

Independentemente do porte, as empresas precisam verificar se um sistema de IA está entregando o que esperavam. Elas podem acompanhar quanto tempo ele economiza, se reduz erros e quanto custa para ser mantido. Essas medidas podem ajudar os líderes a decidir se mantêm, alteram ou abandonam um projeto. Uma demonstração bem-sucedida, por si só, pode não ser suficiente para justificar a adoção em larga escala.

Do experimento à ferramenta confiável

Para os executivos, Lahmi afirma que o verdadeiro teste da IA corporativa não é fazer o mesmo trabalho mais rapidamente. É mudar a forma como o valor é criado. Lançar mais pilotos não significa necessariamente que a empresa esteja progredindo. Cada projeto precisa de um objetivo claro, de um orçamento realista e de limites para os riscos que a empresa está disposta a aceitar.

As empresas também podem revisar o desempenho após o lançamento e garantir que alguém tenha autoridade para pausar e auditar um sistema caso surjam problemas. Essas etapas podem ajudar a transformar experimentos de IA em ferramentas nas quais a empresa possa confiar.

Este artigo foi escrito com a assistência de IA.
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