Levar as discussões sobre IA para a sala de reuniões é muito mais fácil do que conseguir que os sistemas de IA sejam aprovados e entrem em produção. Um projeto-piloto de IA para analisar contratos com fornecedores em busca de possíveis economias pode funcionar perfeitamente na demonstração, mas há uma grande diferença entre a apresentação, o projeto-piloto e a produção. A pesquisa “State of AI 2025”, da McKinsey, revelou que a maioria das empresas continua estagnada nas fases de experimentação ou de projetos-piloto de suas iniciativas de IA, com apenas cerca de um terço tendo começado a implementá-las em toda a organização.
A pesquisa realizada pela S&P Global em 2025, com mais de 1.000 empresas, foi ainda mais direta: a porcentagem de empresas que abandonaram a maior parte de suas iniciativas de IA saltou de 17% para 42% em apenas um ano. Em média, as organizações abandonaram quase metade de seus projetos de prova de conceito antes que estes chegassem à fase de produção.
O antídoto é um roteiro. Não se trata de uma apresentação estratégica sofisticada, mas sim de um plano estruturado que conecta a IA aos aspectos que realmente importam para a empresa. Confira o que ele deve incluir:
Selecione casos de uso que impulsionem as métricas de negócios
Muitos programas de IA começam com a tecnologia e saem em busca de um problema. As organizações que estão se destacando fazem o contrário: começam com uma meta de receita, uma pressão de custos ou uma lacuna na experiência do cliente e perguntam se a IA pode solucionar esse problema.
Os dados da McKinsey mostram que as organizações com melhor desempenho têm pelo menos três vezes mais chances do que suas concorrentes de estar implementando agentes de IA em grande escala. Elas chegam lá vinculando cada iniciativa a resultados mensuráveis. Um bom ponto de partida poderia ser um agente de IA responsável por lidar com tíquetes de suporte de TI de rotina ou resolver dúvidas comuns dos clientes. Eles são limitados e mensuráveis. Eles também oferecem oportunidades de aprendizagem a partir de projetos de IA mais simples, antes de se aventurarem em algo mais ambicioso.
Não deixe a infraestrutura para depois
Cada decisão de infraestrutura tomada durante um projeto piloto tem o potencial de se transformar em dívida técnica. Erros podem prejudicar o programa por anos. A Gartner prevê que os gastos com servidores de IA aumentarão 49% em 2026, à medida que as organizações investem em infraestrutura de computação básica.
Para quem executa cargas de trabalho sensíveis ou observa o aumento dos custos na nuvem, as implantações locais e híbridas oferecem melhor previsibilidade de custos e maior soberania de dados. A composabilidade também é fundamental: o Fórum Econômico Mundial afirma que a capacidade de trocar modelos, camadas de dados e componentes de infraestrutura sem ficar refém de um fornecedor é uma necessidade estratégica, e não apenas uma preferência técnica.
Envolva toda a organização
A IA que reside exclusivamente no departamento de TI não é escalável. A McKinsey constatou que os líderes seniores em organizações de alto desempenho têm três vezes mais chances de demonstrar um compromisso genuíno com as iniciativas de IA do que em outras empresas. As decisões de compra envolvem cada vez mais comitês multifuncionais, que abrangem unidades de negócios, finanças e operações — e não apenas TI. E o fator preditivo mais forte do impacto financeiro da IA é a reformulação dos fluxos de trabalho, em vez da simples implementação da tecnologia em processos já existentes.
Incorpore a governança desde o início
A governança tende a ser tratada como um exercício de conformidade a ser resolvido depois que a tecnologia já está funcionando. Mas a Gartner prevê que, até 2030, metade de todas as falhas de implantação de agentes de IA serão atribuídas à aplicação insuficiente de governança em tempo de execução.
O problema com os dados agrava ainda mais a situação. A Gartner também prevê que as organizações abandonem 60% dos projetos de IA que não sejam apoiados por dados preparados para IA. É por isso que os controles de privacidade, as trilhas de auditoria e os mecanismos de supervisão humana devem fazer parte do pipeline de implantação desde o início, em vez de serem adicionados à toa após o primeiro incidente.
Invista em pessoas, não apenas em plataformas
O relatório da Deloitte sobre o Estado da IA em 2026 identifica a falta de competências como o maior obstáculo à integração. Mas, embora o treinamento seja importante, ele não é suficiente por si só. As organizações que estão obtendo os melhores resultados estão criando novas funções, como gerentes de operações de IA e especialistas em interação entre humanos e IA.
Mantenha o roteiro ativo
As empresas que obtêm sucesso com a IA nem sempre contam com orçamentos gigantescos. Em vez disso, elas estão construindo bases sólidas em infraestrutura, governança e comprometimento interfuncional. No entanto, as fundações só levam um projeto até certo ponto. As tecnologias mudam, as regulamentações se tornam mais rigorosas e as próprias capacidades de uma organização muitas vezes apresentam um perfil diferente em doze meses.
Portanto, é crucial que as empresas tratem as iniciativas de IA como missões de longo prazo, que precisam de aprimoramento regular. Quer levar a sua IA para o próximo patamar e além? Então continue revisando o roteiro e ajustando o trajeto à medida que avança.
