Por Guilherme Ferreira, Head de Vendas Técnicas da HVAR
A inteligência artificial deixou de ser uma vitrine de inovação e passou a ser cobrada como qualquer outro investimento estratégico. Conselhos, acionistas e áreas de negócio já não se impressionam apenas com pilotos promissores, apresentações bem produzidas ou modelos preditivos criados em laboratório. A pergunta central mudou. A tecnologia reduz perda, aumenta receita, melhora margem ou evita risco? Quando a resposta não aparece no P&L, o projeto deixa de ser avanço e passa a ser custo sofisticado.
O problema é que muitas organizações ainda confundem desenvolver um modelo com colocar inteligência artificial para operar. Um algoritmo pode prever fraude, ruptura de estoque, inadimplência ou churn com bom desempenho em ambiente controlado, mas falhar quando precisa conversar com sistemas legados, receber dados em tempo real, respeitar regras de negócio e entregar respostas confiáveis para quem está na operação. É nesse intervalo entre a prova de conceito e a rotina corporativa que muitos projetos morrem.
Um levantamento da Gartner mostra que, até o fim de 2025, ao menos 50% dos projetos de inteligência artificial generativa foram abandonados após a prova de conceito, principalmente por baixa qualidade dos dados, controles de risco insuficientes, custos crescentes ou valor de negócio pouco claro. O dado ajuda a explicar por que a discussão sobre IA saiu da fase de experimentação e entrou na fase de execução. Empresas já aprenderam a testar modelos, contratar cientistas de dados e criar laboratórios de inovação. O gargalo agora está em transformar esses experimentos em sistemas estáveis, monitorados e integrados à operação.
Esse ponto explica a importância do MLOps, disciplina que leva práticas de engenharia, automação e governança para o ciclo de vida dos modelos de Machine Learning. Na prática, significa criar uma esteira capaz de versionar dados, registrar modelos, automatizar testes, controlar implantação, monitorar desempenho e acionar retreinamentos quando necessário. Sem essa estrutura, cada modelo vira um projeto artesanal, dependente de pessoas específicas, com baixa rastreabilidade e alto risco de degradação silenciosa.
A degradação é um dos riscos mais subestimados da IA em produção. Um modelo treinado com dados de um determinado período pode perder precisão quando o comportamento do consumidor muda, quando o cenário macroeconômico se altera ou quando uma nova dinâmica competitiva surge. No varejo, isso pode afetar a previsão de demanda. Em serviços financeiros, pode comprometer análise de risco. Em indústria, pode reduzir a confiabilidade de manutenções preditivas. A IA que não é monitorada envelhece, e uma decisão automatizada baseada em modelo desatualizado pode custar mais do que a decisão humana que ela pretendia melhorar.
A cobrança por retorno financeiro torna essa discussão ainda mais urgente. Na pesquisa The State of AI, de 2025, a McKinsey aponta que mais de 80% das organizações ainda não observam impacto tangível no EBIT em nível corporativo com o uso de GenAI, embora a adoção continue crescendo. Esse descompasso mostra que escalar IA exige mais do que acesso a modelos avançados. Exige governança, integração, indicadores claros, responsabilidade sobre decisões e capacidade de manter a tecnologia funcionando com consistência.
Também não faz sentido esperar uma arquitetura perfeita para começar. A industrialização da IA pode avançar junto com os casos de uso, desde que cada iniciativa nasça com critérios de produção. Isso inclui definir quais dados alimentam o modelo, como a performance será medida, quem responde por falhas, em que momento haverá intervenção humana e qual processo será usado para atualização contínua. O piloto, nesse cenário, deixa de ser uma demonstração isolada e passa a ser o primeiro estágio de uma operação escalável.
A próxima fronteira da inteligência artificial nas empresas não será vencida por quem criar mais protótipos, mas por quem conseguir manter modelos úteis, auditáveis e rentáveis ao longo do tempo. A fase de encantamento acabou. Agora, a diferença estará na capacidade de transformar ciência de dados em rotina operacional. Sem MLOps, a IA permanece como promessa cara. Com uma esteira bem estruturada, ela começa a se tornar aquilo que o mercado espera dela: uma máquina de decisão capaz de gerar resultado real.
Imagem: https://pixabay.com/pt/photos/tecnologia-o-neg%C3%B3cio-an%C3%A1lise-7111799/
