Após a corrida para testar a tecnologia, empresas enfrentam o novo desafio de transformar experimentos em operações que gerem resultados sem ampliar custos, riscos e complexidade.
Depois da corrida para testar inteligência artificial, criar provas de conceito e desenvolver agentes para tarefas específicas, as empresas enfrentam uma nova etapa da adoção da tecnologia. O desafio agora é fazer iniciativas que funcionam de forma isolada chegarem à operação sem ampliar, na mesma proporção, custos, riscos e complexidade.
A dificuldade já aparece nos resultados. A pesquisa The GenAI Divide: State of AI in Business, do Project NANDA, ligado ao MIT, aponta que 95% dos pilotos corporativos de IA não conseguem gerar impacto financeiro mensurável. Apenas cerca de 5% das organizações conseguem integrar a tecnologia aos fluxos de trabalho em escala e obter resultados significativos.
Os projetos que chegam à operação, por outro lado, ajudam a dimensionar o potencial de retorno dessa transição. Na Smarthis consultoria brasileira especializada em inteligência artificial, dados e automação, os projetos implementados devolvem mais de 2 milhões de horas por ano aos clientes. A companhia também calcula um retorno médio de R$9 para cada R$1 investido em seus projetos.
Com base na experiência de mercado, a empresa especialista aponta quatro dos principais gargalos que dificultam a passagem do piloto para a escala e cinco caminhos para enfrentá-los. A análise faz parte do novo ebook Beyond AI, que aprofunda os desafios da IA na operação.
Quatro gargalos entre o piloto e a escala
- Problema de escalabilidade: Crescer sem uma estrutura comum
Um agente pode funcionar bem em uma área específica. O problema surge quando diferentes departamentos passam a criar suas próprias iniciativas sem uma arquitetura capaz de conectá-las. À medida que novos projetos são adicionados, aumentam as dependências entre tecnologias e a complexidade para manter toda a operação funcionando.
- Problemas de integração: Fazer sistemas diferentes conversarem
Para atuar dentro das empresas, a IA precisa se conectar a sistemas legados, APIs, bancos de dados e outras aplicações. Quando cada projeto cria suas próprias integrações, a companhia acumula uma estrutura difícil de manter, que pode comprometer a estabilidade e elevar os custos da operação.
- Problema de Governança: Manter controle sobre quem faz o quê
Quanto mais modelos e agentes entram em produção, maior a necessidade de estabelecer regras sobre quem pode acessar informações, executar tarefas e tomar decisões. Políticas fragmentadas reduzem a visibilidade sobre a operação e podem ampliar riscos de segurança e governança.
- Diluição do ROI: impedir que o custo cresça mais rápido que o retorno
Infraestrutura, processamento, integrações e manutenção têm custo. Quando essas despesas aumentam à medida que novos projetos são adicionados, iniciativas que pareciam economicamente atraentes durante os testes podem perder retorno quando chegam à escala.
“Esses gargalos não acontecem de forma isolada. A dificuldade de escalar aumenta a complexidade das integrações, que amplia as lacunas de governança e eleva os custos, pressionando o retorno do investimento. Sem uma mudança estrutural, quanto mais a empresa expande o uso da IA, mais difícil e caro pode se tornar sustentá-la”,
Cinco caminhos para levar a IA à escala
Mais do que ampliar o número de projetos, a nova etapa da adoção corporativa da IA exige preparar a organização para administrar a tecnologia de forma contínua. A Smarthis aponta cinco frentes para essa transição:
- Centralização da governança
Estabelecer políticas comuns para os diferentes modelos de IAs em produção, com controles de acesso, trilhas de auditoria e regras de conformidade contínua às regulações. A centralização permite a supervisão end-to-end sem dependência de silos departamentais. - Criação de uma segurança independente do provedor/fornecedorAplicar mecanismos de proteção que não dependam exclusivamente dos controles oferecidos por cada modelo ou fornecedor de IA, permitindo manter políticas consistentes mesmo em ambientes com diferentes modelos ou provedores.
- Monitoramento contínuo de agentes e modelos
Acompanhar em tempo real o desempenho dos modelos de IA, incluindo velocidade de resposta, custos de operação, ocorrência de respostas incorretas e mudanças de comportamento ao longo do tempo. Esse monitoramento permite identificar desvios antes que eles afetem os processos do negócio.
- Sustentação operacional
Adotar práticas de MLOps para acompanhar e gerenciar os modelos de IA ao longo de toda a operação, desde testes e atualizações até a possibilidade de voltar rapidamente a uma versão anterior em caso de falhas. Essa estrutura permite atualizar e evoluir a tecnologia com mais segurança, sem precisar reconstruir os processos a cada mudança.
- Modelos operacionais maduros
Combinar plataformas low-code/no-code, que permitem criar automações com pouco ou nenhum conhecimento de programação, com a supervisão humana (Human-in-the-Loop) em decisões de maior risco. Assim, os agentes de IA podem ganhar autonomia de forma gradual, enquanto decisões mais sensíveis continuam sob controle humano.
“A próxima etapa não é simplesmente colocar mais IA dentro das empresas, mas criar condições para que ela participe de processos cada vez mais relevantes sem tornar a operação mais cara ou difícil de controlar. Quando tecnologia, governança e modelo operacional avançam juntos, a escala deixa de ser um problema técnico e passa a representar uma oportunidade real de eficiência e crescimento”, conclui Ferreira.
Imagem: divulgação.
