A adoção de IA virou prioridade estratégica para praticamente todas as empresas.
O problema? A maioria ainda está errando feio na forma de fazer isso.
Não por falta de tecnologia, mas por decisões erradas de estratégia, foco e execução.
Os cinco erros abaixo são os mais comuns que vejo no dia a dia. Aqui explico um pouco sobre cada um e, o mais importante, como evitá-los:
Começar pela tecnologia, não pelo problema de negócio
Os custos escalam muito mais rápido do que os benefícios
Escolher o caso de uso errado
Não estar preparado para mudar e/ou evoluir
Colocar energia em “construir” ao invés de “entregar valor”
Vamos lá…
1) Começar pela tecnologia, não pelo problema de negócio
Esse é, de longe, o erro mais frequente.
Muitos são os projetos de IA que nascem da pergunta “Como podemos usar IA aqui?” ao invés de “Que problema de negócio precisamos resolver?”
O mais comum é que as iniciativas que começam dessa forma, tendem a virar experimentos caros, sem impacto real. Por isso não me espantei com o relatório The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 do Project NANDA (MIT), que apontou que apenas 5% das iniciativas de IA Generativa realmente chegam ao ponto de estar integradas ao fluxo de trabalho em escala e gerando resultados positivos ao negócio.
A tecnologia deve sempre ser usada para resolver um problema real do negócio e quando não há um problema claro a ser atacado, fica muito fácil se perder pelo caminho.
Como evitar?
Tratar a IA como meio, não como fim
Definir claramente:
Qual problema será resolvido?
Quais métricas de negócio serão impactada?
Como o sucesso será medido?
IA que funciona é business-driven, não tech-driven.
2) Os custos escalam muito mais rápido do que os benefícios
A falta de governança e de uma estratégia de FinOps com os projetos de IA faz com que, por muitas vezes, os custos escalem muito mais rápido do que os benefícios das iniciativas e o valor real extraído da tecnologia.
É muito comum ver as áreas de tecnologia olhando para os “benchmarks” publicados pelos fornecedores dos grandes modelos de IA Generativa e tomando decisões em cima das “notas” apresentadas.
A verdade é que, assim como na vida, nem sempre quem tira as melhores notas nas provas é quem consegue entregar as melhores soluções “na prática".
Como evitar?
Fazer testes específicos relacionados ao caso de uso de negócio onde a IA será aplicada
Analisar como as diferentes opções se comportam, considerando:
A qualidade dos resultados obtidos
Os custos envolvidos
A performance e o tempo de resposta
Para cada caso de negócio, essas variáveis possuem “pesos” completamente diferentes e influenciam a tomada de decisão sobre qual a melhor opção a ser utilizada.
3) Escolher o caso de uso errado
Outro erro clássico: começar a jornada de IA com projetos que são ambiciosos demais, genéricos demais ou não críticos… muitas vezes até combinando mais de uma dessas características.
O resultado disso costuma ser o mesmo:
Pilotos eternos, que nunca chegam à produção
Muito retrabalho e times cansados em uma busca sem fim por soluções
Executivos frustrados com resultados que não aparecem
O problema raramente é o modelo. Quase sempre é escopo errado e falta de alinhamento com o negócio.
Como evitar?
Buscar problemas que são específicos, mensuráveis e viáveis
Mapear iniciativas de acordo com:
Complexidade Técnica (qual o esforço e tempo de implementação?)
Prontidão Tecnológica (existe tecnologia e conhecimento disponível?)
Valor Entregue (em caso de sucesso, qual o benefício para o negócio?)
Encontrar as iniciativas ideais (ler: como identificar iniciativas ideais)
Os bons resultados iniciais criam a confiança, a tração e o espaço necessário para escalar. Criando um ambiente positivo e um ciclo virtuoso para atacar as iniciativas mais ambiciosas na sequência.
4) Não estar preparado para mudar e/ou evoluir
Especialmente com IA Generativa, a velocidade de evolução é brutal. Modelos, arquiteturas e ferramentas que hoje são “estado da arte”, se tornam obsoletos em poucos meses.
Empresas que apostam em uma única tecnologia ou modelo ficam rapidamente para trás. Até porque não existe um modelo que sirva para todos os casos de uso e o melhor modelo hoje, vai deixar de ser o melhor em breve.
E isso pode fazer explodir a complexidade e os custos de manutenção.
Como evitar?
Assumir desde o início que mudança é parte do jogo
Projetar soluções com arquiteturas:
modulares
flexíveis
desacopladas
Combinar diferentes soluções conforme o contexto
Uma boa estratégia de IA exige adaptação contínua e não apostas rígidas.
5) Colocar energia em “construir” ao invés de “entregar valor”
Muitas empresas que conhecem e entendem de tecnologia assumem que devem construir tudo internamente. Já vimos isso acontecer antes, com vários outros mercados e soluções. Empresas que tentaram construir seu próprio CRM, e-Commerce, Datacenters ou integrações com diferentes métodos de pagamento, são só alguns exemplos.
Com o tempo, empresas que são especialistas em cada um desses mercados conseguiram entregar mais valor e evoluir muito mais rápido com suas soluções.
Isso é uma questão de foco e não de capacidade técnica.
Como evitar?
Ter claro o que é o seu “Core Business” e onde deve estar o foco da empresa
Dar foco em como usar a tecnologia para entregar valor ao negócio
Encontrar parceiros estratégicos e soluções que consigam apoiar a jornada
A historia nos mostra de forma recorrente que, quem opta por alavancar parcerias estratégicas e focar em como usar a tecnologia para entregar valor para o próprio negócio e para os clientes, acaba superando seus concorrentes.
Conclusão
Empresas não falham em IA porque a tecnologia não funciona.
Elas falham porque:
Começam sem estratégia e sem governança
Escolhem mal por onde iniciar
Ignoram a velocidade da evolução do mercado
A boa notícia: Esses erros são evitáveis.
IA que funciona nasce quando estratégia, execução, governança e foco em valor caminham juntos.