Execução falha limita resultados da inteligência artificial

A corrida pela inteligência artificial ganhou espaço nas prioridades das empresas e nos orçamentos. Mas, por trás do entusiasmo com novas tecnologias, um dado acende um alerta. Segundo o Gartner, menos da metade das iniciativas digitais atinge os resultados de negócio esperados. Na prática, isso significa que muitas organizações ainda enfrentam dificuldades estruturais antes mesmo de incorporar IA em escala.

E essa falha não é recente. Ela se arrasta desde o início da transformação digital, quando houve uma mudança relevante na forma de usar a tecnologia, mas sem a mesma evolução das pessoas, da liderança e da cultura das empresas. Muitas organizações investiram em ferramentas, plataformas e inovação, mas não prepararam suas equipes, não desenvolveram uma cultura aberta ao novo e tampouco criaram um ambiente favorável à adaptação. O resultado é conhecido: iniciativas que exigem esforço elevado, geram pouco resultado e, em muitos casos, cobram um preço alto mais adiante.

Mesmo com avanços em cloud, dados e automação, transformar estratégia em resultado concreto continua sendo um desafio. Projetos que atrasam, iniciativas que perdem prioridade e entregas abaixo do esperado indicam que, para boa parte das organizações, inovar não é o maior obstáculo, é sim executar.

Para Alexandro Barsi, CEO da Verity, consultoria especializada em engenharia de tecnologia, existe um descompasso que antecede qualquer debate sobre inteligência artificial. “A IA entrou na agenda com força, mas diversas companhias ainda não resolveram o básico, governança, transparência nas prioridades e integração entre as áreas. Sem isso, a tecnologia não sustenta resultado”, explica.

A fragmentação dos ambientes tecnológicos também contribui para esse cenário. Sistemas que não se comunicam plenamente e dados dispersos dificultam não apenas a execução, mas a escalabilidade das iniciativas. “Existe uma percepção de que a IA resolve problemas estruturais, mas ela tende a amplificar o que já existe. Se a base é desorganizada, o ganho será restrito”, diz Barsi.

Nesse contexto, a inteligência artificial surge mais como um acelerador do que como ponto de partida. As companhias que já possuem processos estruturados, integração entre as áreas e governança clara, tendem a capturar valor mais rapidamente. Já aquelas que ainda enfrentam desafios básicos correm o risco de investir em IA sem retorno proporcional ou até ampliando ineficiências.

Por outro lado, empresas que conseguiram alinhar tecnologia, cultura e execução vêm colhendo resultados mais consistentes, por exemplo, Nubank e iFood mostram que o diferencial não está apenas na tecnologia adotada, mas na capacidade da organização de aprender rápido, se adaptar e transformar inovação em execução consistente.

“A IA é um acelerador. Empresas preparadas capturam valor mais rápido. As demais apenas escalam suas próprias ineficiências", explica o CEO da Verity.

Já quem insiste em evoluir apenas no discurso, sem preparar a cultura, sem desenvolver as pessoas e sem fortalecer sua capacidade de execução, até pode avançar por algum tempo. Mas o esforço tende a ser desproporcional, os ganhos limitados e, cedo ou tarde, a conta chega.