IA nas empresas: por que o método passou a ser mais importante que a ferramenta

Em meados de 2026, o cenário de adoção de inteligência artificial (IA) nas empresas revela uma transformação significativa. Embora o acesso a ferramentas e os investimentos continuem em ascensão, e a maioria das organizações já tenha realizado experimentos, o grande desafio reside em integrar essas iniciativas ao cotidiano operacional. Um estudo global da IDC sobre maturidade em IA aponta que 54% dos projetos em fase de prova de conceito não chegam a ser implementados em produção, o que significa que mais da metade dessas iniciativas não geram retorno efetivo para os negócios.

A Virada da Experimentação para a Escala

Essa conjuntura de desafios, no entanto, está prestes a mudar, conforme indicado por um estudo recente da Deloitte. A pesquisa destaca não apenas um crescimento expressivo no acesso dos colaboradores à IA em 2025, mas também a expectativa das empresas de dobrar, em poucos meses, o número de projetos efetivamente colocados em produção. Esse dado sinaliza uma mudança crucial: o foco agora não é apenas experimentar, mas escalar iniciativas que gerem um impacto mensurável e concreto. A transição da fase de experimentação para a implementação em larga escala é mais complexa do que aparenta, sendo a governança, a segurança e a integração com sistemas existentes pontos críticos que exigem um plano estruturado para que os projetos avancem.

Especialistas da área, como os da AIMANA, reforçam que o principal obstáculo para a integração da IA não é a tecnologia em si, que está amplamente disponível e em constante evolução, mas sim a capacidade de conectar essas ferramentas aos processos da empresa de forma organizada e sustentável. Por essa razão, a metodologia aplicada se torna o elemento constante e mais importante, enquanto a ferramenta é uma variável. Muitas empresas já possuem soluções homologadas ou acesso a plataformas consolidadas como ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude ou Gemini, e a introdução de novos fornecedores pode aumentar a complexidade em termos de segurança, aprovações internas e integração. Um método consistente permite capturar valor utilizando a infraestrutura já existente na organização.

Método Consistente: O Segredo do Sucesso

Diversas referências internacionais e guias, como os da IBM, convergem para princípios de implementação de IA muito semelhantes. Eles defendem que o processo deve começar pela identificação de processos prioritários, evoluir incrementalmente, integrar-se aos sistemas existentes e incorporar governança desde o início. Ou seja, existe um padrão consolidado para transformar a IA em capacidade operacional, variando a execução conforme o contexto de cada organização. A experiência prática valida essa abordagem, que começa com um diagnóstico estruturado para identificar oportunidades com base em impacto e esforço.

• Diagnóstico Estruturado: Identifica oportunidades prioritárias que realmente agregam valor ao negócio.
• Imersão e Configuração: Foca em configurar e validar um processo real, incorporando a IA à rotina da equipe.
• Roadmap de Implementação: Estrutura um backlog priorizado e conduz ciclos de implantação inspirados em metodologias ágeis.
• Categorização de Iniciativas: Divide as oportunidades em resoluções imediatas, ciclos mais longos e desenvolvimentos sob medida, gerenciando expectativas e investimentos.

Essa distinção na abordagem é crucial e evidencia uma maturidade crescente no uso da IA. Em projetos com grandes seguradoras, por exemplo, a implementação é construída sobre plataformas já aprovadas, com governança e requisitos de conformidade integrados desde o início, estendendo o cronograma. Já em empresas de médio porte, o mesmo método pode permitir que o primeiro processo entre em funcionamento no mesmo dia da imersão. O princípio é o mesmo, mas o tempo de execução se adapta ao contexto.

Em suma, a principal diferença entre as organizações que conseguem capturar valor com IA e aquelas que acumulam pilotos está na capacidade de implementar efetivamente. O debate já não se concentra apenas nas capacidades dos modelos ou na velocidade de novas ferramentas, mas sim na habilidade de transformar tecnologias em processos reais e sustentáveis. Projetos bem-sucedidos se caracterizam por prioridades definidas, avanço incremental, governança integrada e tratamento da IA como parte da operação, e não como uma iniciativa isolada. Este é, talvez, o mais claro sinal de maturidade da inteligência artificial no ambiente corporativo brasileiro.

Com informações de Canaltech.