IA nas empresas: menos discurso, mais resultados concretos

Com todo o “hype” em torno da inteligência artificial, às vezes parece que o tema já virou lugar-comum, com praticamente todas as organizações falando sobre como a IA está impactando seus negócios. Mas, neste momento, grande parte desse discurso não corresponde à realidade. A maioria das empresas não gosta de admitir, mas ainda está presa à fase de testes e projetos-piloto. De fato, uma pesquisa da iniciativa NANDA, do MIT, revelou que 95% dos programas-piloto de IA fracassam, gerando pouco ou nenhum impacto mensurável. Em vez de avançar, muitas organizações estão lutando para provar valor, sem a confiança necessária para realmente inovar.

No centro desse desafio está o dado. A escala, a complexidade e a sensibilidade das informações exigidas pela IA podem ser intimidadoras, e até paralisantes. E isso é compreensível. Acessar, gerenciar e proteger dados em um mundo orientado por IA é uma tarefa desafiadora, e as medidas de resiliência existentes muitas vezes parecem insuficientes. Ainda assim, boas práticas continuam sendo essenciais, e investir desde o início em visibilidade e resiliência é o único caminho para avançar com confiança. Caso contrário, as empresas continuarão apenas falando sobre IA, sem realmente colocá-la em prática.

Dando um “choque de realidade” na IA

Com grande parte da conversa sobre IA focada no potencial de transformação dos negócios, é fácil esquecer o ponto central de tudo isso: os dados. Inteligência artificial generativa (GenAI), grandes modelos de linguagem (LLMs), detecção de anomalias, modelos preditivos, todos eles são construídos sobre dados, treinados com dados e produzem dados. Isso ajuda a explicar por que, somente neste ano, espera-se que o mundo crie, capture, copie e consuma 181 zettabytes de dados, três vezes mais do que há cinco anos. É difícil até visualizar números dessa magnitude, mas, na prática, significa que há muito mais dados do que as organizações estavam preparadas para lidar.

A IA também está mudando a forma como as empresas conseguem, de fato, usar esses dados. Segundo a Gartner, 80% dos dados corporativos são não estruturados. Antes da IA, isso significava que a maior parte dessas informações simplesmente ficava armazenada, protegida, mas sem gerar valor. Com a IA, esse cenário mudou completamente.

E esse volume cresce de forma exponencial à medida que a própria IA evolui. A realidade atual é que muitas organizações estão lutando para atravessar montanhas crescentes de dados e, simplesmente, entender o que realmente possuem. Quando se adiciona um programa-piloto de IA a esse cenário, fica claro por que tantos projetos acabam fracassando.

Por isso, embora muitas empresas afirmem ter políticas robustas de IA, na prática, o chamado “shadow IT” continua sendo um problema real. Projetos-piloto que não avançam acabam empurrando os colaboradores a experimentar, nos bastidores, ferramentas de IA não autorizadas. E isso tende a continuar enquanto as organizações não conseguirem sair desse “pântano” de dados e transformar informação em inovação real com IA.

Construindo sobre as bases certas

A IA pode ser anunciada como uma “nova era”, mas, acredite, essa nova fase precisa ser construída sobre as bases da anterior. Em termos simples, boas práticas de dados continuam sendo boas práticas de dados, e não há motivo para descartar as medidas de resiliência que já existem.

Isso significa continuar realizando avaliações de impacto sobre todos os dados. O primeiro passo para organizar volumes cada vez maiores de informação é entender o que, de fato, você possui. Só assim é possível identificar quais dados são realmente críticos para a organização e tratá-los de forma adequada. Essa visibilidade é essencial para garantir a resiliência à medida que o volume de dados cresce. Caso contrário, se um incidente acontecer, a empresa não saberá quais informações precisa restaurar para retomar as operações nem qual foi o último estado confiável dos dados.

Esse processo não pode ser pontual. O fluxo de dados não vai diminuir tão cedo, e é preciso manter controle contínuo. Práticas como padronização, validação de dados e avaliações de impacto recorrentes são fundamentais para evitar que a organização volte a ser soterrada por informações desorganizadas.

Na maioria dos casos, essas bases já existem. Por isso, mais do que criar métodos totalmente novos para viabilizar a IA, o desafio está em expandir e fortalecer o que já foi construído. E acertar nesses fundamentos deve ser a prioridade número um. A boa notícia é que a própria IA pode ajudar nesse trabalho inicial. Ela pode apoiar a classificação de dados, melhorar a rastreabilidade das informações e fortalecer as medidas de resiliência.

De certa forma, o primeiro projeto de IA da empresa deveria ser cuidar dos próprios dados. Use a IA para cuidar dos seus dados, e seus dados passarão a cuidar da sua IA.

Estabelecer esse nível de controle é essencial não apenas para criar a base, mas também para gerar a confiança necessária para inovar de verdade com IA e entregar projetos-piloto que realmente funcionem.

Não corra antes de aprender a andar

Pode parecer óbvio, mas a solução, em princípio, é simples: comece de forma controlada e com escopo bem definido. Não é preciso criar a próxima grande revolução logo de início. É preciso, antes, provar que a organização consegue inovar, gerar valor e, ao mesmo tempo, manter o controle. Em vez de reinventar a roda, comece com uma iniciativa gerenciável, na qual a IA possa agregar valor de forma segura e demonstrar resultados concretos. A partir daí, além de fortalecer a confiança interna, você também mostrará para toda a organização que a inovação é possível. Só então será o momento de avançar para aplicações maiores e mais transformadoras.

Durante todo o processo, volte sempre ao básico. Garanta que custo de criação, desempenho e resiliência do seu modelo de IA estejam alinhados. Caso contrário, será impossível construir processos de negócio em torno da solução sem colocar a resiliência em risco. Em cada etapa, você deve ser capaz de explicar claramente como tudo funciona. No momento em que isso deixar de ser possível, é hora de parar e rever o caminho antes que a situação saia do controle.

Avançar de forma estruturada é essencial para superar o medo de errar que impede tantas organizações de extrair o verdadeiro valor dos seus dados e de usar a IA para gerar impacto real e transformador nos negócios. Mas é importante manter uma dose saudável desse receio ao longo do caminho, para preservar o equilíbrio entre controle e inovação e, assim, garantir resiliência. É assim que, finalmente, as empresas deixam de apenas falar sobre IA e passam a colocá-la em prática de verdade.