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A corrida pela adoção de inteligência artificial generativa transformou a tecnologia em prioridade estratégica para empresas de diferentes setores. No entanto, entre a empolgação inicial e os resultados concretos, existe um grande desafio: transformar pilotos em iniciativas sustentáveis e capazes de gerar valor real para o negócio.
Não por acaso, muitos projetos acabam ficando pelo caminho. De acordo com o Gartner, pelo menos 30% dos projetos de IA generativa seriam abandonados após a prova de conceito (POC, na sigla em inglês) até o fim de 2025, principalmente por problemas relacionados à qualidade de dados, falta de governança, custos elevados e ausência de valor de negócio claramente definido.
Ao mesmo tempo, organizações que conseguem estruturar iniciativas maduras têm obtido resultados consistentes. Um estudo da McKinsey & Company mostra que as empresas com melhor desempenho em IA não tratam a tecnologia apenas como uma ferramenta de eficiência operacional, mas como um motor de inovação, crescimento e transformação organizacional.
Nesse sentido, entender por que tantos projetos de IA generativa falham é essencial para evitar desperdícios de investimento e acelerar resultados.
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O erro de começar pela tecnologia, não pelo problema
Um dos principais motivos de fracasso está na escolha equivocada do ponto de partida. Muitas empresas iniciam projetos de IA generativa motivadas pela pressão do mercado ou pelo “efeito hype”, sem uma definição clara do problema que desejam resolver.
Na prática, isso gera iniciativas desconectadas da estratégia corporativa e sem métricas objetivas de sucesso. O resultado costuma ser previsível: pilotos interessantes do ponto de vista técnico, mas incapazes de gerar impacto operacional, financeiro ou de experiência do cliente.
Ainda de acordo com o Gartner, a falta de clareza sobre o valor de negócio é um dos fatores mais recorrentes no abandono de projetos de GenAI. Para evitar esse cenário, o ideal é começar pela dor do negócio. Perguntas como “qual processo pode ser otimizado?”, “onde existem gargalos operacionais?” e “quais indicadores precisam evoluir?” ajudam a direcionar iniciativas mais estratégicas e mensuráveis.
Muitas iniciativas falham justamente porque começam sem uma visão clara de negócio, focando apenas na adoção da tecnologia. Para evitar esse cenário, é essencial estruturar projetos de IA generativa a partir de uma estratégia alinhada aos objetivos da companhia.
Dentro da oferta GenAI Journey, da Engineering Brasil, por exemplo, contamos com o serviço de Strategy, justamente para garantir que os projetos de IA generativa sejam iniciados de forma estruturada e conectada aos objetivos do negócio.
A proposta é começar entendendo a estratégia da companhia, seus desafios, processos e metas, para identificar onde a IA generativa pode, de fato, aumentar a produtividade, gerar eficiência operacional e ser escalada de maneira sustentável em toda a organização. Dessa forma, a tecnologia deixa de ser apenas uma iniciativa isolada e passa a atuar como um diferencial estratégico para o crescimento da empresa.
Dados ruins comprometem qualquer iniciativa
Outro ponto crítico é a maturidade dos dados corporativos. Modelos de IA generativa dependem diretamente da qualidade das informações utilizadas para treinamento, contextualização e tomada de decisão.
Empresas que operam com dados fragmentados, inconsistentes ou sem governança acabam enfrentando respostas imprecisas, alucinações, baixa confiabilidade e riscos de segurança. O próprio Gartner aponta que 63% das organizações ainda não possuem práticas adequadas de gestão de dados para IA, e prevê que até 2026 cerca de 60% dos projetos de IA serão abandonados por falta de dados preparados para IA.
Isso mostra que projetos de IA generativa não devem começar apenas pela escolha do modelo ou da ferramenta. Antes disso, é fundamental investir em:
- Governança de dados;
- Qualidade e observabilidade das informações;
- Integração entre sistemas;
- Políticas de segurança e privacidade;
- Estruturação de pipelines confiáveis.
Sem essa base, mesmo soluções tecnologicamente avançadas tendem a falhar em escala.
Falta de governança aumenta riscos e reduz confiança
À medida que a IA generativa passa a atuar em processos mais críticos, governança deixa de ser um diferencial e se torna uma necessidade.
Muitas empresas ainda implementam soluções sem definir claramente responsabilidades, critérios de validação, monitoramento de respostas ou políticas de uso interno. Isso amplia riscos relacionados à privacidade, compliance, vieses algorítmicos e decisões incorretas.
A IDC alerta que diversas organizações confundem adoção com maturidade. Embora muitas já tenham implementado ferramentas de IA, poucas conseguem gerar ganhos consistentes justamente pela ausência de estrutura, governança e capacitação.
Por isso, projetos bem-sucedidos costumam incluir desde o início:
- Definição clara de políticas de uso;
- Monitoramento contínuo dos modelos;
- Revisão humana em processos críticos;
- Gestão de riscos e compliance;
- Times multidisciplinares envolvendo TI, negócio, jurídico e segurança.
A ausência de mudança cultural também compromete resultados
Mesmo com tecnologia adequada, muitos projetos falham porque as pessoas não estão preparadas para utilizar IA no dia a dia.
Em vários casos, colaboradores enxergam a tecnologia apenas como ameaça ou utilizam ferramentas sem direcionamento estratégico, o que reduz a adoção e dificulta a captura de valor.
Pesquisas recentes mostram que empresas mais maduras em IA investem fortemente em capacitação e transformação cultural. Organizações com maior maturidade em IA conseguem manter projetos ativos por mais tempo justamente por combinarem governança, métricas e práticas estruturadas de engenharia e adoção.
Isso significa que projetos de IA generativa precisam envolver pessoas desde o início, não apenas equipes técnicas. Treinamentos, comunicação transparente e definição de novos fluxos de trabalho fazem parte do sucesso da iniciativa.
Como estruturar projetos de IA generativa com maior chance de sucesso
Embora não exista uma fórmula única, algumas práticas têm se mostrado fundamentais para aumentar a maturidade e reduzir falhas em projetos de IA generativa.
Priorize casos de uso com impacto claro
Projetos bem-sucedidos normalmente começam pequenos, mas com objetivos concretos e indicadores definidos. Em vez de tentar transformar toda a empresa de uma vez, vale priorizar iniciativas com ganhos tangíveis em produtividade, atendimento, automação ou análise de dados.
Crie uma base sólida de dados e governança
A qualidade da IA depende diretamente da qualidade dos dados. Estruturar governança, segurança e integração é essencial para garantir confiabilidade e escalabilidade.
Estabeleça métricas desde o início
ROI, redução de tempo operacional, ganho de produtividade, melhoria na experiência do cliente e eficiência de processos precisam ser acompanhados continuamente.
Envolva áreas de negócio e tecnologia
Projetos de IA generativa não podem ser responsabilidade exclusiva da TI. A colaboração entre diferentes áreas garante alinhamento estratégico e maior aderência às necessidades reais da empresa.
Invista em capacitação contínua
A evolução da IA é acelerada. Empresas que criam uma cultura de aprendizado conseguem adaptar processos, desenvolver competências e capturar valor mais rapidamente.
O futuro da IA generativa depende de maturidade, não apenas de adoção
A IA generativa já deixou de ser tendência para se tornar parte da estratégia corporativa. Porém, o mercado começa a perceber que adotar ferramentas não é suficiente.
Os projetos que realmente geram impacto são aqueles construídos com foco em negócio, governança, dados de qualidade e transformação cultural. Mais do que implementar tecnologia, o desafio agora é criar uma jornada sustentável de maturidade em IA.
Nesse contexto, a Engineering Brasil apoia empresas por meio de soluções como o DHuO, plataforma que contribui para a integração de sistemas, desenvolvimento de competências, aceleração da inovação e criação de ecossistemas mais preparados para a evolução da inteligência artificial.
Para que projetos de IA generativa entreguem resultados consistentes, é fundamental contar com parceiros estratégicos e soluções integradas, capazes de se conectar de forma eficiente e alinhada aos objetivos do negócio.
O DHuO faz parte da oferta GenAI Journey, da Engineering Brasil, que apoia organizações desde a definição da estratégia até a implementação e escala da IA generativa. A proposta é entender o contexto e os desafios da companhia para identificar onde a tecnologia pode aumentar a produtividade, otimizar processos e gerar valor real para o negócio, sempre com foco em governança, integração e escalabilidade.
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.
