Por que tantos projetos de IA não conseguem gerar valor para os negócios?

Projetos de IA frequentemente fracassam por razões que pouco têm a ver com a tecnologia em si. O verdadeiro desafio está em transformar o potencial da IA em uma solução que resolva um problema real de negócio, se integre aos processos existentes e conquiste confiança suficiente para ser utilizada de forma consistente.

A experiência da LTPlabs com alfabetização em IA (AI Literacy) e adoção da tecnologia revela um padrão recorrente: as organizações investem em ferramentas e projetos-piloto antes de definir claramente onde a IA pode gerar valor, quem será responsável pelos resultados e quais mudanças organizacionais serão necessárias para viabilizar sua implementação.

O problema muitas vezes começa antes do desenvolvimento do modelo

Uma iniciativa de IA precisa ter um objetivo de negócio claro. No entanto, muitas organizações começam pela escolha de um novo modelo, plataforma ou pela ambição genérica de “utilizar IA” em toda a empresa.

As lideranças executivas precisam concentrar seus esforços em identificar onde a IA pode aprimorar uma decisão específica, um processo, uma interação com o cliente ou uma oportunidade de ganho de produtividade. A qualidade das oportunidades identificadas é mais importante do que a quantidade de casos de uso.

Por isso, muitas organizações estão começando por transformações menores e mais direcionadas. Uma pesquisa da MIT Sloan Management Review mostra que as empresas estão gerando valor com a IA generativa ao aprimorar atividades e processos específicos, enquanto constroem as bases para transformações de maior escala.

Uma solução funcional exige preparo organizacional

Mesmo uma solução tecnicamente robusta pode fracassar quando a organização não está preparada para adotá-la. Entre as barreiras recorrentes estão objetivos pouco claros, falta de confiança e de competências, desafios de governança, processos mal integrados, sistemas fragmentados e dados pouco confiáveis.

A adoção da tecnologia precisa evoluir em paralelo ao desenvolvimento do caso de uso.

As competências de liderança precisam ser desenvolvidas em diferentes níveis

Um executivo que decide onde investir tem necessidades diferentes das de um gestor que busca aumentar a produtividade da equipe ou de um colaborador que utiliza uma ferramenta de IA aprovada pela organização.

Uma abordagem mais eficaz começa pela avaliação dos conhecimentos existentes, das funções desempenhadas, do contexto de trabalho, do acesso às ferramentas e dos possíveis casos de uso. Essas informações permitem estruturar diferentes jornadas de aprendizagem.

A experiência prática é fundamental. Nos programas de capacitação de lideranças que desenvolvemos para grandes organizações, como o AI4Executives e o Leading with AI, os participantes testam ferramentas em atividades reais e desenvolvem protótipos a partir de desafios de negócio. Isso conecta o aprendizado às decisões e aos processos que se pretende transformar.

O alinhamento da liderança permite que as iniciativas avancem além dos projetos-piloto

As iniciativas de IA tornam-se fragmentadas quando as equipes conduzem experimentos isolados, sem uma visão compartilhada sobre prioridades, riscos, responsabilidades e geração de valor.

Os executivos precisam compreender suficientemente a IA para tomar decisões sobre investimentos, governança, impactos na força de trabalho e resultados esperados. Também precisam estabelecer um processo para avaliar, validar e escalar casos de uso.

Antes de transformar uma ideia em projeto, as lideranças devem se perguntar:

• Qual problema de negócio estamos tentando resolver?
• De onde virá o valor gerado?
• De quais dados e processos a solução depende?
• Quem será responsável pelos resultados?
• Como o sucesso será medido?

Os projetos de IA têm maior potencial de gerar valor quando tecnologia, prioridades de negócio, capacidades organizacionais e adoção são consideradas de forma integrada. Transformações menores e bem direcionadas podem gerar resultados concretos, ao mesmo tempo que ajudam a identificar o que é necessário para ampliar as soluções em escala.