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A busca por uma solução de IA generativa deixou de ser uma tendência e passou a ocupar o centro das decisões estratégicas das empresas. O movimento é claro: segundo o Gartner, mais de 80% das organizações terão utilizado APIs ou aplicações com GenAI até 2026.
Mas o dado que realmente importa para quem está em fase de decisão é outro. Ainda de acordo com o Gartner, até 30% dos projetos de IA generativa devem ser abandonados após a prova de conceito, principalmente por dificuldades em demonstrar valor ou escalar a solução.
Isso mostra que escolher uma solução de IA generativa vai muito além da tecnologia. Trata-se de uma decisão que precisa equilibrar estratégia, arquitetura e viabilidade de longo prazo.
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O erro mais comum ao escolher uma solução de IA generativa
Muitas empresas começam pela tecnologia, quando deveriam começar pelo problema de negócio. Na prática, isso leva a pilotos interessantes, mas desconectados de impacto real.
Uma solução de IA generativa só faz sentido quando está diretamente ligada a uma dor clara, com métricas bem definidas de sucesso. Redução de custos operacionais, ganho de produtividade ou aumento de receita são exemplos de objetivos que ajudam a guiar a decisão.
Sem esse direcionamento, a escolha tende a ser baseada em tendências, e não em resultado.
Por que escalar é mais difícil do que testar
A maioria das soluções de IA generativa funciona bem em demonstrações controladas. O desafio começa quando é preciso integrar, operar e sustentar essa solução no dia a dia da empresa.
Dados da IDC mostram que organizações chegam a testar dezenas de casos de uso, mas apenas uma pequena parte chega à produção. Isso acontece porque uma solução de IA generativa precisa ir além do modelo. Ela deve se integrar aos sistemas existentes, lidar com dados reais e operar com estabilidade e governança.
Na prática, isso significa que a capacidade de escalar deve ser um critério central na decisão, e não uma preocupação posterior.
Os dados na escolha da solução mais assertiva
Outro ponto frequentemente subestimado é o impacto dos dados. A performance de qualquer solução de IA generativa está diretamente ligada à qualidade das informações utilizadas.
Segundo a IDC, problemas com dados já são percebidos como um risco relevante por empresas que adotam IA. Mais do que acesso à informação, é essencial garantir governança. Isso inclui controle de privacidade, rastreabilidade e capacidade de auditoria. Sem esses elementos, o risco deixa de ser apenas técnico e passa a afetar compliance e reputação.
Arquitetura flexível é um fator decisivo
O mercado de GenAI evolui rapidamente, e isso torna a arquitetura uma variável crítica. Uma solução de IA generativa precisa ser flexível o suficiente para acompanhar novas tecnologias sem exigir recomeços constantes.
O Gartner já aponta que fatores como soberania de dados e escolha de cloud terão peso crescente nas decisões de GenAI nos próximos anos. Na prática, isso significa priorizar soluções que permitam trabalhar com múltiplos modelos, integrar diferentes ambientes e evoluir de forma contínua.
O custo invisível de uma solução de IA generativa
Outro ponto crítico na escolha de uma solução de IA generativa é o custo real ao longo do tempo. O investimento inicial pode parecer acessível, mas o cenário muda quando a solução ganha escala. Custos de inferência, manutenção, ajustes e integração podem crescer rapidamente. Por isso, avaliar o custo total de propriedade (TCO) é essencial para evitar surpresas e garantir sustentabilidade financeira.
O novo diferencial é a orquestração de IA
Se antes a escolha girava em torno do modelo, hoje o diferencial competitivo está na capacidade de orquestração. Uma solução de IA generativa moderna não depende de um único modelo, mas da combinação de diferentes tecnologias, dados e agentes trabalhando de forma integrada.
Isso muda a lógica de decisão: mais importante do que escolher “o melhor modelo” é escolher uma solução capaz de coordenar múltiplas capacidades dentro do contexto do negócio.
Escolher uma solução de IA generativa é uma decisão estratégica
No fim, a escolha de uma solução de IA generativa não deve ser tratada como uma simples aquisição de tecnologia. Se trata de definir como a empresa vai capturar valor com IA de forma consistente e escalável.
As organizações que têm sucesso são aquelas que conseguem conectar estratégia, dados, tecnologia e execução em um único fluxo. São essas que saem do piloto e chegam ao impacto real.
Próximo passo: estruturando sua jornada em IA
Se a sua empresa está avaliando qual solução de IA generativa adotar, o próximo passo é estruturar essa decisão de forma orientada a valor e escala.
Com a ferramenta DHuO, a Engineering Brasil oferece uma plataforma de orquestração que conecta modelos, dados e agentes em um ecossistema integrado. Já a solução GenAI Journey, da companhia, é uma abordagem estruturada para guiar empresas desde a definição do caso de uso até a implementação em produção, garantindo consistência, governança e ROI.
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Paulo França é head de Ofertas, Parcerias e Pré-Vendas na Engineering Brasil, onde lidera iniciativas que conectam tecnologia e negócios. Com profundo conhecimento em arquitetura de sistemas, integração e APIs, além de dados, inteligência artificial e IA Generativa, atua com foco na aplicação prática dessas soluções para gerar valor real e contínuo aos clientes.
