Se você é gestor e sua empresa já passou por um piloto de Inteligência Artificial, provavelmente conhece essa cena: o projeto funcionou, o time ficou animado, os resultados foram apresentados à diretoria – e então nada avançou. O projeto ficou restrito ao mesmo grupo de entusiastas que o iniciou. Nossa posição é direta: isso não é uma falha de tecnologia. É falha de gestão. E enquanto as organizações não tratarem a escalabilidade da IA como um problema gerencial, vão continuar desperdiçando investimento.
Os números confirmam o problema. 95% dos pilotos de IA não geram retorno mensurável. Seis em cada dez empresas não extraem nenhum valor material de IA, apesar dos investimentos crescentes. O Fórum Econômico Mundial confirma que a maioria das organizações permanece presa a ciclos de experimentação sem alcançar escala real. Esses números não indicam um problema tecnológico. Descrevem organizações que trataram IA como projeto de TI e colheram as consequências.
A raiz do problema é uma confusão persistente: acreditar que um piloto bem-sucedido é o início da escala. Não é. O piloto funciona porque opera em condições controladas, com pessoas que toleram risco e imperfeição. Escalar significa convencer a maioria pragmática, que exige evidência sólida, processos estáveis e suporte garantido. Esse grupo não adota por entusiasmo. Adota por confiança. Confiança se constrói com gestão deliberada, não com tecnologia melhor.
A literatura sobre difusão de inovações documenta esse abismo há mais de seis décadas. O que ela prescreve são três dimensões que precisam ser gerenciadas simultaneamente: a dinâmica social da adoção – identificar quem são os entusiastas e os céticos – e a construção de uma estratégia para ampliar o grupo de adotantes; a gestão da resistência organizacional – reduzir o medo, engajar a liderança, ancorar a mudança na cultura e não apenas nos sistemas e, o contexto específico da organização – as barreiras tecnológicas, regulatórias e estruturais daquele setor e daquele momento. Ignorar qualquer uma dessas dimensões é garantir que o piloto morra onde nasceu.
Setenta por cento do valor gerado por IA vem de pessoas e processos, não dos algoritmos. Isso significa que o retorno sobre o investimento depende mais da sua capacidade de mudar comportamentos do que da qualidade do modelo escolhido. Organizações que entenderam isso estão obtendo resultados concretos. As que ainda delegam a escala à equipe técnica estão acumulando pilotos e justificativas.
Três pontos fazem a diferença na prática: defina métricas de valor antes de iniciar qualquer piloto – sem um critério claro de sucesso, não existe uma escala possível; redesenhe os processos antes de ampliar a implementação, não depois – IA inserida em processos ruins amplifica o problema e, exija patrocínio da liderança sênior como condição de entrada – não aprovação de orçamento, mas presença ativa, comunicação e remoção de obstáculos. Sem isso, a resistência organizacional vence sempre.
Antes de escolher a próxima ferramenta de IA, vale uma pergunta mais honesta: sua organização está preparada para gerenciar a mudança que a escala exige? Se a resposta for incerta, o próximo piloto terá o mesmo destino dos anteriores.
Olavo Poleto Filho, Doutorando em Administração de Empresas, FGV EAESP. Executivo com experiência em transformação digital e inovação em saúde.
Rafael Batista, Doutorando em Administração de Empresas, FGV EAESP. Consultor em Segurança da Informação, Professor e Palestrante.
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