A Inteligência Artificial entrou definitivamente na pauta das empresas. Em praticamente todos os setores, há movimentos para incorporar soluções inteligentes aos processos, melhorar a eficiência e ampliar a competitividade. Mas, entre a vontade de inovar e a capacidade de executar, existe uma distância considerável, e é justamente aí que muitos projetos tropeçam.
Segundo o mais recente relatório da Gartner, 40% dos projetos com agentes de IA serão cancelados ou fracassarão até 2027. E o motivo principal não está na tecnologia em si, mas na forma como as organizações têm conduzido sua implementação.
A pressa de adotar, o erro de planejar
O conceito de Agentic AI — sistemas autônomos capazes de executar tarefas complexas — é uma das maiores apostas do momento. Mas, conforme aponta a Gartner, boa parte das iniciativas parte de uma compreensão limitada do que realmente significa um agente de IA.
Muitos fornecedores utilizam o termo de forma genérica, aplicando-o a ferramentas que ainda operam de maneira restrita. Esse fenômeno, conhecido como agent washing, cria expectativas distorcidas e leva empresas a investir em projetos sem base sólida.
Em paralelo, estudos internacionais reforçam o alerta:
- O MIT indica que 95% das iniciativas de IA generativa não geram impacto mensurável nos resultados financeiros.
- A Informatica mostra que apenas 48% dos projetos chegam à fase de produção.
Os números revelam um cenário comum: projetos de IA costumam falhar não por falta de tecnologia, mas por falta de método, clareza e maturidade organizacional.
E o Brasil?
No Brasil, o cenário se torna ainda mais complexo. A adoção de IA em processos empresariais ainda é recente, e o mercado sofre com dois extremos: a ausência de especialistas consolidados e o excesso de soluções experimentais.
Empresas de médio porte acabam presas entre startups que ainda estão amadurecendo e grandes players internacionais que oferecem soluções de alto custo.
Para Carlos Eduardo Marcondes, CEO da UpFlux, única empresa latino-americana reconhecida pela Gartner em mineração de processos, a dificuldade está menos na tecnologia e mais na forma como ela é aplicada. “Assim como qualquer tecnologia nova, processos e projetos exploratórios têm risco elevado. Poucas empresas estão dispostas a investir e, no final, apenas aprender com os erros. O desafio é transformar aprendizado em resultado”, explica.
Segundo ele, o sucesso em IA depende de objetivos bem definidos e parcerias estratégicas. “Muita gente ainda acredita que basta integrar uma ferramenta generativa e esperar resultados imediatos. Mas IA não é um experimento isolado, é uma estratégia de negócio”.
Do teste à estratégia – A diferença entre projetos bem-sucedidos e aqueles que fracassam está na gestão e na integração.
Empresas maduras não tratam a IA como um laboratório, mas como parte da estratégia central. Elas definem casos de uso claros, escolhem parceiros com histórico comprovado e escalam apenas o que funciona.
A previsão da Gartner, portanto, não é apenas um alerta, mas uma oportunidade de amadurecimento. O sucesso em IA não depende do tamanho da empresa, mas de sua capacidade de compreender o que realmente quer resolver. “Uma empresa com 100 ou 200 milhões de faturamento tem total condição de rodar um projeto de IA bem-sucedido”, reforça Marcondes. “O que faz diferença é a clareza estratégica e o foco em resultados reais”.
O avanço da Inteligência Artificial é inevitável e transformador. Mas o impacto positivo dessa tecnologia não virá de implementações apressadas, e sim de projetos bem estruturados, sustentados por método, propósito e governança.
Texto: Redação TI Rio