A Inteligência Artificial (IA) está no centro das estratégias de inovação das empresas e promete transformar profundamente a forma como operamos e tomamos decisões. No entanto, a realidade do mercado ainda está longe de uma adoção ampla e madura dessa tecnologia.

Segundo um relatório recente da Vellum, apenas 25% das empresas implementaram IA em produção e, dessas, somente um quarto conseguiu resultados concretos. Ou seja, apesar do grande entusiasmo e dos investimentos crescentes, a maioria das empresas ainda enfrenta desafios na implementação e geração de valor real a partir da IA.

Leia mais: O futuro da IA é promissor, mas o presente ainda é desafiador

O desafio da adoção: entre expectativa e realidade

Os dados mostram que muitas organizações ainda estão nos estágios iniciais de adoção da IA:

• 53% estão desenvolvendo estratégias e provas de conceito,
• 14% estão em fase de testes beta,
• 7,9% ainda estão coletando requisitos.

O que isso significa na prática? Que a adoção de IA é um processo gradual e estratégico, não uma solução instantânea. Diferente do que algumas narrativas sugerem, implementar IA não é simplesmente contratar um modelo de machine learning e esperar que a produtividade aumente automaticamente. Pelo contrário, exige planejamento, infraestrutura, qualificação das equipes e, acima de tudo, casos de uso bem definidos.

O que diferencia as empresas que têm sucesso com IA?

Entre as principais aplicações atuais, se destacam ferramentas de análise de documentos e chatbots de atendimento ao cliente. Entretanto, a diferença entre empresas que colhem bons resultados e aquelas que apenas experimentam IA sem sucesso está na abordagem adotada.

1. Casos de uso bem definidos desde o início
   • Empresas que sabem exatamente qual problema querem resolver com IA têm muito mais chance de sucesso. Um projeto sem direção clara corre o risco de se tornar apenas um investimento caro e sem retorno.
2. Adoção de modelos adequados para cada necessidade
   • Nem todo problema exige o modelo de IA mais avançado ou treinado com bilhões de parâmetros. Muitas vezes, um modelo enxuto e bem ajustado resolve melhor a questão.
   • O mercado tem apontado uma tendência crescente para sistemas multi-modelo, que permitem alternar entre diferentes abordagens conforme a necessidade. Isso garante maior flexibilidade e melhor aproveitamento dos recursos computacionais.
3. Infraestrutura e governança bem estruturadas
   • IA não se trata apenas de implementar modelos, mas de integrar soluções de forma segura e escalável. Questões como segurança de dados, conformidade regulatória e DevSecOps são fundamentais para o sucesso a longo prazo.

O caminho para uma adoção eficaz da IA

A implementação bem-sucedida de IA exige uma abordagem pragmática e baseada em valor. Algumas boas práticas incluem:

• Começar com projetos de alto impacto e baixa complexidade, para gerar valor rápido e validar a tecnologia.
• Investir na capacitação da equipe, pois de nada adianta uma IA sofisticada se os times não souberem usá-la estrategicamente.
• Garantir que a infraestrutura de dados seja robusta, pois IA de qualidade depende de dados confiáveis e bem estruturados.
• Ter um modelo de governança claro, que garanta a segurança, a transparência e o uso responsável da IA.

Conclusão

O futuro da IA é inegavelmente promissor, mas seu impacto real depende da forma como as empresas estão implementando a tecnologia hoje. Empresas que tratam IA como uma iniciativa estratégica e bem planejada colhem resultados, enquanto aquelas que adotam a tecnologia de forma oportunista tendem a se frustrar.

A adoção eficaz passa por uma combinação de casos de uso bem definidos, escolha dos modelos adequados e uma estrutura técnica e organizacional preparada. Quem souber jogar esse jogo agora, vai liderar o mercado nos próximos anos.