{"id":143868,"date":"2026-10-27T10:54:17","date_gmt":"2026-10-27T13:54:17","guid":{"rendered":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/?p=143868"},"modified":"2026-10-27T10:54:19","modified_gmt":"2026-10-27T13:54:19","slug":"ia-nas-empresas-transformar-pilotos-em-resultados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/releases\/releases-geral\/ia-nas-empresas-transformar-pilotos-em-resultados\/","title":{"rendered":"O piloto funcionou. E agora?"},"content":{"rendered":"\n

\u00c0 medida que a intelig\u00eancia artificial amadurece dentro das empresas, a discuss\u00e3o deixa de ser sobre o que a tecnologia consegue fazer e passa a ser sobre quais iniciativas conseguem gerar impacto real no neg\u00f3cio<\/em><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

*Filipe Cotait, CEO da Stefanini Data & Analytics<\/em><\/p>\n\n\n\n

A intelig\u00eancia artificial j\u00e1 provou que funciona. Empresas de diferentes setores acumulam provas de conceito capazes de automatizar tarefas, analisar grandes volumes de informa\u00e7\u00e3o, apoiar decis\u00f5es e transformar processos que, at\u00e9 pouco tempo atr\u00e1s, dependiam quase exclusivamente da atua\u00e7\u00e3o humana. O desafio aparece quando essas iniciativas precisam deixar o ambiente controlado do piloto e fazer parte da opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 nesse momento que uma diferen\u00e7a importante se torna mais evidente, porque uma demonstra\u00e7\u00e3o bem-sucedida comprova que determinada aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 tecnicamente poss\u00edvel, mas n\u00e3o significa, necessariamente, que ela seja economicamente vi\u00e1vel, segura ou capaz de funcionar em escala.<\/p>\n\n\n\n

Os n\u00fameros ajudam a dimensionar essa dist\u00e2ncia. Segundo o estudo State of AI in Business 2025, do MIT, 95% dos pilotos de intelig\u00eancia artificial generativa n\u00e3o geram impacto mensur\u00e1vel no P&L. J\u00e1 um levantamento global de maturidade em IA da IDC, de 2026, aponta que 54% das provas de conceito nunca chegam \u00e0 produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

A quest\u00e3o, portanto, j\u00e1 n\u00e3o parece estar na capacidade das empresas de experimentar novas aplica\u00e7\u00f5es, mas nas condi\u00e7\u00f5es que elas possuem para transformar esses experimentos em opera\u00e7\u00f5es capazes de produzir resultados consistentes para o neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n

Durante os \u00faltimos anos, boa parte da corrida pela intelig\u00eancia artificial teve como prioridade a velocidade de ado\u00e7\u00e3o. Era preciso testar modelos, desenvolver casos de uso e demonstrar rapidamente o potencial da tecnologia. Essa etapa teve import\u00e2ncia para o aprendizado das organiza\u00e7\u00f5es, mas tamb\u00e9m criou um efeito colateral: muitas empresas passaram a acumular pilotos sem estabelecer crit\u00e9rios claros para decidir quais deles deveriam avan\u00e7ar.<\/p>\n\n\n\n

O resultado \u00e9 o que podemos chamar de piloto eterno, uma iniciativa que funciona, desperta interesse e comprova uma possibilidade t\u00e9cnica, mas n\u00e3o encontra as condi\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para se transformar em resultado recorrente para o neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n

Um estudo da RAND Corporation ajuda a entender por qu\u00ea: 84% das falhas em projetos de intelig\u00eancia artificial t\u00eam causas organizacionais, e n\u00e3o t\u00e9cnicas. Esse dado muda a perspectiva sobre o problema, porque, se a maior parte das iniciativas n\u00e3o fracassa por incapacidade do modelo de executar determinada tarefa, investir apenas na evolu\u00e7\u00e3o da tecnologia dificilmente resolver\u00e1 a quest\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Em muitos casos, o problema come\u00e7a antes mesmo do primeiro desenvolvimento. Projetos s\u00e3o iniciados sem um respons\u00e1vel claro dentro do neg\u00f3cio e sem uma m\u00e9trica financeira estabelecida, enquanto dados e integra\u00e7\u00f5es s\u00f3 entram na discuss\u00e3o depois da demonstra\u00e7\u00e3o. Seguran\u00e7a, privacidade e governan\u00e7a aparecem quando a solu\u00e7\u00e3o est\u00e1 prestes a entrar em produ\u00e7\u00e3o, e o custo por transa\u00e7\u00e3o, relativamente pequeno durante um piloto, s\u00f3 revela seu peso quando a aplica\u00e7\u00e3o passa a responder por milhares ou milh\u00f5es de intera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 assim que um piloto aparentemente barato pode se transformar em uma opera\u00e7\u00e3o cara, com uma estrutura que n\u00e3o foi preparada para sustentar o crescimento do uso.<\/p>\n\n\n\n

Por isso, a r\u00e9gua utilizada para avaliar iniciativas de intelig\u00eancia artificial precisa mudar. A viabilidade t\u00e9cnica continua importante, mas n\u00e3o pode representar o principal crit\u00e9rio de sucesso. Antes de perguntar se determinado caso de uso funciona, as empresas precisam definir qual resultado pretendem alterar, quem ser\u00e1 respons\u00e1vel por ele e quais indicadores permitir\u00e3o avaliar o impacto alcan\u00e7ado.<\/p>\n\n\n\n

Nesse contexto, o P&L passa a fazer parte da pr\u00f3pria arquitetura da iniciativa, n\u00e3o como uma conta realizada ao final do projeto, mas como um crit\u00e9rio estabelecido desde o in\u00edcio para determinar se aquele caso de uso possui condi\u00e7\u00f5es reais de avan\u00e7ar.<\/p>\n\n\n\n

A mesma l\u00f3gica vale para custo e governan\u00e7a. Se uma aplica\u00e7\u00e3o precisar\u00e1 operar milhares de vezes por dia, conhecer seu custo unit\u00e1rio antes da escala deixa de ser uma discuss\u00e3o exclusivamente financeira e passa a integrar a pr\u00f3pria decis\u00e3o tecnol\u00f3gica. Da mesma forma, seguran\u00e7a, privacidade, auditoria e risco n\u00e3o podem aparecer apenas na passagem para produ\u00e7\u00e3o, pois precisam fazer parte do desenho da solu\u00e7\u00e3o desde o in\u00edcio.<\/p>\n\n\n\n

H\u00e1 ainda uma mudan\u00e7a menos evidente nesse processo. Escalar intelig\u00eancia artificial exige abandonar a l\u00f3gica tradicional de um projeto com come\u00e7o, meio e fim, porque, quando um modelo passa a fazer parte da opera\u00e7\u00e3o, sua performance depende de acompanhamento constante. Dados mudam, padr\u00f5es de comportamento se alteram, custos variam e a qualidade das respostas pode sofrer deteriora\u00e7\u00e3o ao longo do tempo, o que transforma monitoramento, retreino e melhoria cont\u00ednua em componentes permanentes da opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Isso tamb\u00e9m exige que as empresas aceitem que nem todo piloto precisa chegar \u00e0 escala. Parte da maturidade em intelig\u00eancia artificial est\u00e1 justamente na capacidade de interromper iniciativas que n\u00e3o demonstram retorno suficiente e direcionar recursos para aquelas que apresentam condi\u00e7\u00f5es concretas de produzir impacto mensur\u00e1vel. Uma prova de conceito bem-sucedida comprova uma possibilidade, mas n\u00e3o deve representar uma autoriza\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica para ampliar o investimento.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 medida que os modelos se tornam mais acess\u00edveis e a experimenta\u00e7\u00e3o fica mais simples, essa capacidade de escolha tende a ganhar import\u00e2ncia. A vantagem competitiva n\u00e3o estar\u00e1 na quantidade de pilotos que uma organiza\u00e7\u00e3o consegue colocar de p\u00e9, mas na disciplina para selecionar quais casos fazem sentido, estabelecer m\u00e9tricas desde o in\u00edcio e criar uma estrutura capaz de transformar tecnologia em resultado recorrente.<\/p>\n\n\n\n

A pr\u00f3xima fase da intelig\u00eancia artificial nas empresas, portanto, talvez seja menos sobre provar o que a tecnologia consegue fazer e mais sobre construir as condi\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para que aquilo que funciona tamb\u00e9m fa\u00e7a sentido no P&L.<\/p>\n\n\n\n

Filipe Cotait \u00e9 CEO da Stefanini Data & Analytics<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Entenda como transformar pilotos de intelig\u00eancia artificial em resultados reais, com m\u00e9tricas financeiras, governan\u00e7a e estrat\u00e9gias de escala.","protected":false},"author":17,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[132,34],"tags":[],"class_list":["post-143868","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-releases","category-releases-geral"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/143868","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/users\/17"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=143868"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/143868\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":143870,"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/143868\/revisions\/143870"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=143868"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=143868"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=143868"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}