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Os 7 pecados capitais da IA nas empresas: como evitá-los para um projeto de sucesso

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Especialista da Maitha Tech alerta que 70% dos projetos de IA falham por questões de pessoas e processos, e não de tecnologia, e lista os principais erros e soluções para garantir a eficiência e a sustentabilidade das iniciativas.

Adoção de Inteligência Artificial Generativa nas empresas é uma corrida, mas 70% dos projetos falham não por falhas tecnológicas, mas por falta de uma abordagem estruturada em relação a pessoas e processos. É o que aponta um levantamento da Boston Consulting Group (BCG), que reforça o desafio que muitas empresas enfrentam.

Segundo Fabiano Brito, COO da Maitha Tech, consultoria especializada em soluções digitais, o grande problema está nos gargalos internos que passam despercebidos, prejudicando a eficiência e gerando prejuízos financeiros e de reputação. "Quando as empresas focam apenas na parte técnica, elas correm uma série de riscos que poderiam ser facilmente evitados", explica o executivo.

Para combater esses desafios, Brito mapeia os sete erros mais comuns na adoção de IA — os "pecados capitais" — e aponta as soluções para cada um, mostrando como garantir que os projetos sejam bem-sucedidos e sustentáveis.

1. Dados Fragmentados e Desatualizados

Erro: Dados espalhados em sistemas isolados, como ERPs e CRMs, gerando informações imprecisas.

Solução: Implementar um pipeline de curadoria inteligente com RAG adaptativo. Isso mapeia, limpa e integra dados de forma automática, garantindo respostas sempre relevantes.

2. Violações de Compliance e Alucinações

Erro: Falta de proteção adequada que expõe dados confidenciais e gera "alucinações" (informações incorretas), além de conteúdo com viés.

Solução: Criar elementos de segurança com múltiplas camadas de proteção. O rastreamento do raciocínio da IA possibilita auditoria e reduz riscos legais e financeiros.

3. Custos Imprevisíveis

Erro: Gastos com IA 3 a 5 vezes maiores que o planejado, com uso de modelos caros para tarefas simples.

Solução: Utilizar um sistema de roteamento inteligente que seleciona o modelo de IA mais eficiente e com melhor custo para cada tarefa.

4. Degradação da Qualidade e Complexidade Operacional

Erro: Sistemas de IA que perdem qualidade ao longo do tempo. A falta de controle de versões causa instabilidade e alto custo de manutenção.

Solução: Focar em monitoramento contínuo, testes automatizados e controle rigoroso de versões para manter a qualidade e a estabilidade.

5. Baixa Adoção Interna

Erro: Soluções genéricas que não se integram aos fluxos de trabalho e não entendem a terminologia específica de cada setor.

Solução: Desenvolver agentes de IA específicos para cada indústria, aumentando a relevância e a produtividade.

6. Resistência Organizacional

Erro: Falta de capacitação e desalinhamento da liderança que levam a projetos subutilizados ou cancelados.

Solução: Adotar uma metodologia de transformação estruturada, com avaliações de maturidade e programas de capacitação personalizados.

7. Falha em Problemas Complexos

Erro: Abordar problemas multifacetados com uma arquitetura de "agente único", resultando em respostas superficiais e sistemas frágeis.

Solução: Utilizar uma arquitetura multiagentes, que espelha a excelência humana ao decompor e delegar problemas a agentes especializados.

Sobre a Maitha Tech

A Maitha Tech é uma consultoria especializada em inovação e tecnologia com foco em apoiar empresas na construção de soluções digitais estratégicas e sustentáveis. Sob a liderança de Caio Laurino e Phelipe Buratto, a empresa conquistou um crescimento notável, acumulando um faturamento de R$ 200 milhões desde sua fundação em 2019. Entre seus clientes recorrentes estão Cobasi, Infraecommerce, Leroy Merlin, Serasa.


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