De acordo com relatórios da McKinsey, 72% das empresas já adotaram alguma forma de IA globalmente, um salto significativo em relação aos 55% apurados em 2023. Já o Gartner projeta que até 2026, 80% das organizações ao redor do mundo terão incorporado IA generativa por meio de APIs ou modelos próprios. Apesar destas estatísticas e projeções, a taxa de sucesso ainda é desigual.
Uma pesquisa recente do Gartner revelou que 45% das empresas com elevada maturidade no uso de IA mantêm seus projetos por mais de três anos, enquanto apenas 20% das empresas com baixa maturidade conseguem o mesmo. Por outro lado, 40% dos projetos com agentes de IA devem ser cancelados até 2027, devido a expectativas acima da realidade, inadequação da infraestrutura, custos das soluções e a falta de clareza sobre os retornos esperados.
Casos de sucesso: a IA realmente entrega valor
Há relatos de casos de uso bem-sucedidos, em que a IA tem se mostrado eficaz:
– Manutenção preditiva: GE e Rolls-Royce usam IA para prever falhas em motores e otimizar cronogramas de manutenção de aeronaves.
– Atendimento ao cliente: Unilever e Lufthansa automatizaram triagens e respostas, melhorando a experiência do consumidor e dos colaboradores.
– Personalização: Spotify, Amazon e Nordstrom usam IA para adaptar ofertas e conteúdo ao perfil de cada usuário.
– Operações de TI: Delta Airlines criou simulações digitais para prever impactos operacionais e tomar decisões em tempo real.
Esses exemplos mostram que o uso da IA, quando bem avaliado e planejado, pode ser transformador. O fator crítico de sucesso é o alinhamento claro entre tecnologia e estratégia de negócio. Entender bem os problemas e as necessidades é fundamental. A tecnologia vem como solução.
O perigo das ilusões tecnológicas e do encantamento
A necessidade de compreender melhor o que a IA realmente é, o que ela pode ou não fazer e os custos associados ao seu uso tem levado muitas empresas a desperdiçar recursos em iniciativas mal planejadas.
O Gartner alerta que muitos projetos são iniciados com base em hype, isto é, expectativas infladas, sem métricas claras de retorno ou viabilidade técnica. Uma abordagem muitas vezes direcionada por uma expectativa de onde a IA pode ser usada, ao invés de qual a necessidade do negócio que a IA pode solucionar. Isso gera frustração, desmobiliza equipes e compromete a confiança na tecnologia.
A IA não deve ser adotada por modismo ou euforia. Ela deve ser escolhida como resposta a um problema concreto, com objetivos mensuráveis e governança adequada.
O ciclo do hype: onde estamos e para onde vamos
O Hype Cycle para IA 2025 do Gartner posiciona tecnologias como agentes de IA e a prontidão de dados para IA no pico das expectativas infladas, enquanto a IA generativa começa a entrar no vale da desilusão.
Isso é natural, toda tecnologia passa por esse ciclo: da euforia à frustração, até alcançar o platô da produtividade, onde o valor real começa a ser entregue. Aliás, este conceito pode até mesmo ser expandido para além da tecnologia, mas isso é assunto para uma outra conversa.
Considerando que estamos neste ponto de inflexão e tomando como base o que aconteceu com outras tecnologias, eu diria que é aqui que a liderança faz toda a diferença.
Recomendações para líderes de TI
1. Comece pelos problemas, não pela tecnologia: identifique dores e necessidades reais do negócio e só então avalie se a IA é a melhor solução.
2. Construa confiança: envolva as áreas de negócio, estabeleça casos de usos concretos com resultados mensuráveis, defina métricas claras e comunique resultados com transparência.
3. Não perca a governança de vista: sem uma arquitetura e repositórios de dados confiáveis e estruturas sólidas, os resultados da IA podem decepcionar.
4. Ensine os líderes a enxergar: os líderes não precisam ser experts ou desenvolvedores de IA, mas precisam saber o que ela faz e o que não faz, e atuar como patrocinadores dos seus times para a correta escolha dos casos de uso.
5. Trabalhe com times multidisciplinares: IA não da TI, é da estratégia do negócio, precisa servir à operação, com base em cultura e ética.
Conclusão: apaixonar-se pelos problemas, não pela tecnologia
A IA é uma ferramenta. Poderosa, sim, que está mudando drasticamente o cenário tecnológico e dos negócios, sem dúvida. Mas, ainda assim, uma ferramenta. Como líderes, nosso papel é garantir que ela seja usada com propósito, foco e responsabilidade.
Devemos nos apaixonar pelos problemas das nossas empresas, não pelas tecnologias em si. A escolha de qualquer tecnologia ou solução deve ser consequência de boas perguntas e de compreensão do negócio, não de uma tendência. Não pergunte “onde podemos usar IA na nossa organização?”, mas “quais necessidades do negócio a IA pode ajudar a resolver?”.
A maturidade digital e a capacidade de adoção de uma tecnologia não se medem pela quantidade de projetos de IA em andamento, mas pela capacidade de gerar valor real com eles. E isso começa com uma liderança consciente, conectada ao negócio e comprometida com resultados reais.
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