Stefanno Polidoro, CEO da GrowthTec, analisa os desafios do uso corporativo da IA e defende uma abordagem baseada em operação e resultado
O avanço da inteligência artificial no ambiente corporativo tem ampliado investimentos e iniciativas em diferentes setores, mas ainda evidencia um desafio recorrente: transformar o uso da tecnologia em ganhos concretos de eficiência, produtividade e desempenho financeiro. Segundo dados do estudo Gartner Predicts 2025, divulgado pela consultoria global Gartner, pelo menos 30% dos projetos de IA generativa poderiam ser abandonados após a fase de prova de conceito (PoC) até o final de 2025, principalmente por problemas como baixa qualidade dos dados, falhas de governança, custos elevados ou falta de clareza sobre o valor de negócio.
Para Stefanno Polidoro, CEO da GrowthTec, o principal entrave está na forma como a tecnologia vem sendo aplicada nas empresas. “A maioria das iniciativas de inteligência artificial falha porque é tratada como ferramenta. Sem estrutura, governança e execução, ela não gera resultado. O problema não é a IA, mas a forma como ela é incorporada à operação”, afirma.
Segundo o especialista, esse cenário tem levado empresas a investirem em soluções que não conseguem avançar para além de testes ou aplicações pontuais. A ausência de processos mapeados, a falta de clareza sobre os problemas a serem resolvidos e a adoção de ferramentas antes da definição de uma estratégia são alguns dos fatores que limitam o impacto dessas iniciativas no dia a dia das organizações.
Nesse contexto, ganha espaço o conceito de AI First, modelo em que a inteligência artificial deixa de ser um recurso de apoio e passa a integrar a estrutura do negócio. Na prática, isso significa reposicionar a tecnologia como parte da operação, influenciando diretamente a execução das atividades, a organização dos fluxos e a tomada de decisão.
“Os gestores precisam deixar de tratar a IA como ferramenta de apoio e passar a incorporá-la à operação do negócio. Quando a inteligência artificial passa a fazer parte da infraestrutura, as operações se tornam mais rápidas, previsíveis e escaláveis”, explica Polidoro.
De acordo com o executivo, o foco deve estar na transformação da operação para alcançar ganhos mensuráveis, com impacto direto em indicadores como receita, custo e eficiência. “Não faz sentido implementar tecnologia sem medir impacto real. O compromisso precisa estar ligado ao desempenho. Caso contrário, é apenas inovação sem efeito prático”, afirma.
Entre as áreas que mais se beneficiam desse tipo de aplicação estão operações comerciais, atendimento ao cliente, gestão financeira, recrutamento e produção de conteúdo, especialmente em contextos com alto volume de tarefas repetitivas, retrabalho ou baixa previsibilidade.
Para Polidoro, a tendência é que empresas que adotarem uma abordagem estruturada consigam extrair mais valor da tecnologia nos próximos anos, enquanto aquelas que mantiverem o uso superficial da IA tendem a enfrentar dificuldades para justificar investimentos e escalar ganhos.
“A inteligência artificial já está disponível. O que define quem vai gerar resultado ou não é a capacidade de estruturar a operação para que ela funcione. No fim, não é sobre tecnologia — é sobre execução”, finaliza.
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