Por Marcus Garcia*

A corrida pela inteligência artificial acelerou investimentos em tecnologia em praticamente todos os setores. Empresas querem automatizar processos, ganhar produtividade e apresentar inovação ao mercado. No entanto, grande parte desses projetos enfrenta dificuldades devido a ausência de um diagnóstico operacional consistente.

Existe uma tendência histórica de atribuir a culpa a sistemas sempre que algo dá errado. Quando o atendimento fica lento, a responsabilidade recai sobre o software. Se um cálculo apresenta erro, a explicação migra para a conexão ou para a ferramenta utilizada. 

Com a chegada da inteligência artificial, essa dinâmica mudou apenas de aparência. Agora, surgem novas justificativas, como falta de escalabilidade, orçamento insuficiente ou modelos ainda não plenamente treinados. Na prática, porém, o principal obstáculo continua sendo o mesmo, a própria operação das empresas.

A inteligência artificial não cria desorganização, ela amplia problemas já existentes. Processos mal definidos, dados inconsistentes, dependência excessiva de pessoas específicas e ausência de governança tornam qualquer iniciativa tecnológica vulnerável. Muitas organizações ainda operam com planilhas improvisadas, fluxos conduzidos por aplicativos de mensagens e conhecimentos críticos concentrados em poucos profissionais. 

Durante muito tempo, essas fragilidades permanecem invisíveis porque o negócio continua funcionando, ainda que de forma ineficiente. O choque acontece apenas quando surge a tentativa de escalar operações ou inserir a inteligência artificial no fluxo corporativo.

De acordo com o relatório State of AI in Business 2025, produzido pela MIT, nada menos que 95% dos testes com Inteligência Artificial Generativa nunca evoluem para a fase de produção.

A pesquisa do MIT aponta que o insucesso dessas iniciativas raramente decorre da baixa performance dos modelos de IA ou da escassez de infraestrutura tecnológica. A verdadeira razão, segundo o estudo, reside na falta de planejamento estratégico, na imaturidade dos processos organizacionais e na incapacidade das lideranças de converterem avanços técnicos em benefícios efetivos para os negócios.

No início da inserção da inteligência artificial no fluxo corporativo, o cenário costuma ser promissor. A prova de conceito funciona, o piloto impressiona e os dashboards entregam uma aparência moderna. O problema aparece apenas quando o projeto entra em produção.

Nesse momento, começam os conflitos internos. Departamentos operam com informações diferentes, processos desenhados não refletem a rotina da empresa, integrações dependem de ações manuais invisíveis e indicadores deixam de conversar entre si. Em muitos casos, decisões críticas continuam concentradas em pessoas específicas em vez de serem sustentadas por processos claros.

O erro mais comum das empresas é tentar resolver isso trocando fornecedores, plataformas, arquitetura ou ferramentas de inteligência artificial. A tecnologia muda, mas o problema permanece. Isso acontece porque implementar novas ferramentas transmite uma sensação imediata de avanço, enquanto a etapa de análise costuma ser vista como lenta ou burocrática. O que acontece é um ciclo recorrente de projetos acelerados que passam meses, ou até anos, corrigindo falhas básicas que poderiam ter sido identificadas no início.

O mercado ainda subestima a importância dos assessments operacionais. São essas análises que permitem entender como a empresa funciona de fato, onde a informação nasce, onde ela se perde e quais dependências humanas sustentam a operação. Também é nesse momento que surgem perguntas decisivas para qualquer estratégia de inteligência artificial. A empresa possui qualidade de dados suficiente? Existe padronização mínima? Os fluxos são conhecidos pela liderança? Há maturidade operacional para absorver automações em larga escala?

Em muitos casos, os maiores ganhos aparecem antes mesmo da adoção da inteligência artificial. Eles surgem na reorganização dos processos, na eliminação de gargalos e na construção de governança. A pressão do mercado por inovação, impulsionada por investidores, executivos e pelo receio de ficar para trás, está levando empresas a acelerarem perigosamente a adoção da inteligência artificial sem construir visibilidade sobre a própria operação. 

O efeito é previsível e a organização aumenta a velocidade dos próprios erros. Dados inconsistentes, processos frágeis, decisões subjetivas e integrações pouco compreendidas se tornam ainda mais críticos em operações complexas e distribuídas.

Projetos maduros de inteligência artificial começam muito antes da escolha da tecnologia. Eles nascem no entendimento profundo da operação, no mapeamento de fluxos, na revisão de gargalos, na definição de responsabilidades e na criação de governança. Quando o diagnóstico é bem executado, a implantação tende a ser mais simples, menos custosa e mais sustentável. Não existe inteligência artificial capaz de organizar operações caóticas sozinha. Automatizar processos sem estrutura apenas acelera a desordem.

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Sobre Marcus Garcia
Executivo e especialista em inovação tecnológica com mais de 20 anos de experiência no mercado de TI. Como Diretor Comercial da Konia Tecnologia, lidera projetos de transformação digital baseados no ecossistema Microsoft, entregando soluções completas em DevSecOps, automação (RPA), inteligência artificial e desenvolvimento low-code/no-code. Com livros técnicos publicados e dezenas de artigos em veículos como DevMedia, Linha de Código e MSDN Magazine Brasil, Marcus é reconhecido por traduzir a complexidade tecnológica em estratégias eficientes de negócios. Além do trabalho corporativo, é um mentor ativo e criador de treinamentos em TI, investindo na formação de profissionais para que dominem as ferramentas mais avançadas do mercado e gerem impacto direto, mensurável e duradouro.