A adoção da inteligência artificial pelas empresas avançou rapidamente, mas transformar essas ferramentas em resultados concretos ainda é um desafio. Uma compilação da consultoria Marlabs aponta que 42% das organizações abandonaram a maioria de suas iniciativas de inteligência artificial (IA) em 2025.

Outro levantamento, divulgado pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT), mostrou que grande parte dos projetos de inteligência artificial generativa ainda não consegue produzir impacto financeiro mensurável. Entre os motivos, estão a falta de objetivos claros, problemas na qualidade dos dados, ausência de acompanhamento e dificuldade para incorporar a tecnologia aos processos já existentes.

Para Elemar Jr., especialista em gestão e tecnologia, um dos principais erros ocorre quando empresas começam a utilizar inteligência artificial antes de entender exatamente qual problema desejam resolver. “Muitos executivos não sabem como usar a IA em seus negócios, mas querem utilizá-la mesmo assim. A pior forma de fazer é sair fazendo. Queimar a largada e começar antes de entender o problema aumenta as chances de desistência”, afirma.

A partir de princípios de gestão utilizados em projetos de transformação e inovação, o especialista aponta sete cuidados que podem ajudar as empresas a estruturar melhor a adoção da inteligência artificial.

1. Defina o problema antes de escolher a tecnologia

A adoção de inteligência artificial não deve começar pela escolha de uma ferramenta. O primeiro passo é identificar qual dificuldade financeira, operacional ou estratégica a empresa pretende solucionar. É também nesse momento que os gestores precisam estabelecer o que será considerado sucesso. “As pessoas muitas vezes não entendem o que é ter sucesso porque não param para definir o que sucesso significa para elas”, explica Elemar Jr.

Na prática, o objetivo pode estar relacionado à redução de custos, aumento de produtividade, diminuição do tempo necessário para determinada atividade ou melhoria da experiência dos clientes.

2. Determine indicadores para acompanhar a evolução

Depois de estabelecer o objetivo, é necessário criar métricas capazes de mostrar se o projeto está avançando. Uma possibilidade é combinar indicadores de resultado, como redução de custos ou crescimento de receita, com indicadores ligados à execução, como número de processos automatizados, tempo economizado ou adesão das equipes.

“As pessoas sentem falta de um placar para saber se estão ganhando ou perdendo”, diz o especialista. Acompanhamentos periódicos também permitem corrigir problemas antes que eles comprometam todo o projeto.

3. Entenda o cenário antes de implementar

Outro cuidado é avaliar o nível de conhecimento da organização sobre o processo que será modificado. Isso envolve identificar quais informações estão disponíveis, quais competências existem dentro da equipe e quais conhecimentos ainda precisam ser desenvolvidos.

“Quanto menos você sabe sobre uma coisa, mais risco você corre”, afirma Elemar Jr. Por isso, projetos-piloto e testes controlados podem ser mais adequados do que mudanças amplas realizadas de uma única vez.

4. Organize dados e recursos

A eficiência de sistemas de inteligência artificial depende diretamente da qualidade das informações utilizadas. Bases duplicadas, incompletas ou desatualizadas podem comprometer análises e gerar respostas inadequadas. 

Antes da implementação, é importante revisar fontes de dados, acessos, integrações e responsabilidades. Também devem ser avaliados custos relacionados a infraestrutura, plataformas, treinamento e segurança da informação.

5. Reveja os processos de trabalho

Adicionar inteligência artificial a um processo ineficiente pode apenas acelerar um problema já existente. Por isso, empresas devem analisar como as atividades são executadas antes de automatizá-las. Algumas tarefas podem ser eliminadas, outras reorganizadas e determinadas etapas podem continuar dependendo de análise humana. A tecnologia passa, então, a fazer parte de um fluxo de trabalho estruturado, em vez de funcionar como uma ferramenta isolada.

6. Estabeleça responsáveis e mecanismos de acompanhamento

Projetos de inteligência artificial também precisam de governança. A organização deve definir quem acompanha indicadores, quem pode alterar sistemas, como decisões automatizadas serão auditadas e quais situações exigirão intervenção humana. Esse acompanhamento se torna ainda mais importante quando a tecnologia interfere em áreas como atendimento ao consumidor, finanças, gestão de pessoas ou tomada de decisões estratégicas.

7. Reduza a dependência de pessoas específicas

Um projeto também precisa continuar funcionando quando seus responsáveis originais deixam de participar diretamente da operação. Documentar processos, registrar critérios e capacitar equipes ajuda a reduzir essa dependência. “A criação só termina quando a criatura não depende mais funcionalmente do criador”, resume Elemar Jr.

Segundo o especialista, esse estágio permite que a gestão da solução seja incorporada à rotina das equipes, enquanto os responsáveis pelo projeto passam a se dedicar a novos desafios.

Planejamento continua sendo necessário

Apesar da velocidade de evolução das ferramentas de inteligência artificial, os fundamentos de gestão permanecem importantes. Objetivos claros, dados organizados, acompanhamento e definição de responsabilidades ajudam empresas a avaliar onde a tecnologia realmente pode gerar benefícios.

A principal mudança está menos em simplesmente adotar uma nova ferramenta e mais em entender quais processos podem ser melhorados por ela e como medir os resultados obtidos.

Por Eluan Carlos H. Bürger