Por que projetos de IA fracassam: falta de experiência e parceiros inadequados

Enquanto empresas de todos os portes aceleram a adoção de inteligência artificial, muitas acabam cometendo erros estratégicos que comprometem os resultados esperados. O principal motivo do fracasso, segundo Carlos Eduardo Marcondes, diretor de growth da UpFlux, está na abordagem exploratória adotada pela maioria das organizações.

"Assim como qualquer tecnologia nova, processos e projetos exploratórios têm maior risco. Poucas empresas estão dispostas a investir em algo e, no final, só ter aprendido uma série de coisas que não deram certo", explica Marcondes. Essa falta de experiência e foco em experimentação, em vez de soluções comprovadas, é o que leva ao fracasso de 40% dos projetos com agentes de IA, segundo estudo do Gartner que prevê essa taxa de insucesso até 2027.

O interesse crescente em IA surge da necessidade de otimização de processos críticos e redução de desperdícios operacionais. Empresas buscam melhorar macroprocessos como compras, vendas e atendimento ao cliente, mas frequentemente escolhem ferramentas inadequadas para essas demandas.

Um dos principais erros identificados pelo especialista é a tentativa de aplicar ferramentas de IA generativa, como ChatGPT, em processos empresariais críticos. "A gente está falando aqui, por exemplo, de compras, vendas, atendimento ao cliente. São coisas muito importantes, muito sérias, que não podem ter erro. O ChatGPT não vai resolver essa dor", alerta o diretor da UpFlux. Segundo ele, macroprocessos empresariais demandam tecnologias mais robustas e específicas, não soluções generalistas desenvolvidas para uso individual.

A diferença entre sucesso e fracasso, segundo o executivo, está na abordagem adotada. Enquanto muitas empresas apostam em projetos sem garantias, organizações mais experientes focam na escalabilidade de soluções já testadas e comprovadas. "Outras empresas que estão começando agora estão tateando e vão aprender errando", observa.

Para executivos que precisam navegar em um mercado repleto de promessas vazias, o especialista recomenda que o critério de avaliação seja objetivo: histórico de resultados. "É track record. É resultado. Me mostra o que você já fez, mostra quem você tem, quem confia em você. História e rodagem fazem a diferença", resume.

No Brasil, o cenário é agravado pela escassez de empresas especializadas em IA para processos empresariais. "As pessoas ainda acham que é muito novo. Há poucas empresas oferecendo soluções robustas de IA para processos empresariais", aponta Marcondes. Essa lacuna força empresas médias a competir por soluções com multinacionais que "cobram em dólar" e focam apenas em corporações bilionárias, deixando um nicho descoberto no mercado nacional.

Contrariando a percepção de que IA é exclusividade de grandes corporações, o executivo defende que empresas de médio porte também podem obter sucesso nessa área. "A gente ainda está nessa fase de ter que explicar que é possível. Uma empresa de 100 milhões ou 200 milhões de faturamento tem total capacidade de ter um projeto bem-sucedido de IA", afirma.

A mensagem final é clara: o sucesso em projetos de inteligência artificial depende mais de planejamento estratégico e escolha adequada de caso de uso do parceiro na execução do que do tamanho da organização.

Sobre a UpFlux

Fundada em Jaraguá do Sul (SC) em 2017, a UpFlux se tornou a única empresa da América Latina reconhecida pelo Gartner (Quadrante Mágico, 2024) e pelo Everest Group (PEAK Matrix, 2025) em Process Mining. Especialista em agentes de IA e mineração de processos, sua tecnologia atua como copiloto em tempo real das operações, eliminando desperdícios e acelerando decisões. Apoiada por fundos como Aggir, Citrino e Alexia Ventures, a empresa atende marcas como Electrolux, VR Benefícios, Lindt, Unimed e Dasa, entregando ROI médio de 600%.