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Depois da corrida para testar inteligência artificial, criar provas de conceito e desenvolver agentes para tarefas específicas, as empresas enfrentam uma nova etapa da adoção da tecnologia. O desafio agora é fazer iniciativas que funcionam de forma isolada chegarem à operação sem ampliar, na mesma proporção, custos, riscos e complexidade.

A dificuldade já aparece nos resultados. A pesquisa The GenAI Divide: State of AI in Business, do Project NANDA, ligado ao MIT, aponta que 95% dos pilotos corporativos de IA não conseguem gerar impacto financeiro mensurável. Apenas cerca de 5% das organizações conseguem integrar a tecnologia aos fluxos de trabalho em escala e obter resultados significativos.

Os projetos que chegam à operação, por outro lado, ajudam a dimensionar o potencial de retorno dessa transição. Na Smarthis consultoria brasileira especializada em inteligência artificial, dados e automação, os projetos implementados devolvem mais de 2 milhões de horas por ano aos clientes. A companhia também calcula um retorno médio de R$9 para cada R$1 investido em seus projetos.

Com base na experiência de mercado, a empresa especialista aponta quatro dos principais gargalos que dificultam a passagem do piloto para a escala e cinco caminhos para enfrentá-los. A análise faz parte do novo ebook Beyond AI, que aprofunda os desafios da IA na operação.

Quatro gargalos entre o piloto e a escala

1. Problema de escalabilidade: Crescer sem uma estrutura comum 

Um agente pode funcionar bem em uma área específica. O problema surge quando diferentes departamentos passam a criar suas próprias iniciativas sem uma arquitetura capaz de conectá-las. À medida que novos projetos são adicionados, aumentam as dependências entre tecnologias e a complexidade para manter toda a operação funcionando.

2. Problemas de integração: Fazer sistemas diferentes conversarem 

Para atuar dentro das empresas, a IA precisa se conectar a sistemas legados, APIs, bancos de dados e outras aplicações. Quando cada projeto cria suas próprias integrações, a companhia acumula uma estrutura difícil de manter, que pode comprometer a estabilidade e elevar os custos da operação.

3. Problema de Governança: Manter controle sobre quem faz o quê 

Quanto mais modelos e agentes entram em produção, maior a necessidade de estabelecer regras sobre quem pode acessar informações, executar tarefas e tomar decisões. Políticas fragmentadas reduzem a visibilidade sobre a operação e podem ampliar riscos de segurança e governança.

4. Diluição do ROI: impedir que o custo cresça mais rápido que o retorno

Infraestrutura, processamento, integrações e manutenção têm custo. Quando essas despesas aumentam à medida que novos projetos são adicionados, iniciativas que pareciam economicamente atraentes durante os testes podem perder retorno quando chegam à escala.

“Esses gargalos não acontecem de forma isolada. A dificuldade de escalar aumenta a complexidade das integrações, que amplia as lacunas de governança e eleva os custos, pressionando o retorno do investimento. Sem uma mudança estrutural, quanto mais a empresa expande o uso da IA, mais difícil e caro pode se tornar sustentá-la”,

Cinco caminhos para levar a IA à escala

Mais do que ampliar o número de projetos, a nova etapa da adoção corporativa da IA exige preparar a organização para administrar a tecnologia de forma contínua. A Smarthis aponta cinco frentes para essa transição:

1. Centralização da governança

   Estabelecer políticas comuns para os diferentes modelos de IAs em produção, com controles de acesso, trilhas de auditoria e regras de conformidade contínua às regulações. A centralização permite a supervisão end-to-end sem dependência de silos departamentais.

2. Criação de uma segurança independente do provedor/fornecedor

   Aplicar mecanismos de proteção que não dependam exclusivamente dos controles oferecidos por cada modelo ou fornecedor de IA, permitindo manter políticas consistentes mesmo em ambientes com diferentes modelos ou provedores.

3. Monitoramento contínuo de agentes e modelos

Acompanhar em tempo real o desempenho dos modelos de IA, incluindo velocidade de resposta, custos de operação, ocorrência de respostas incorretas e mudanças de comportamento ao longo do tempo. Esse monitoramento permite identificar desvios antes que eles afetem os processos do negócio.

4. Sustentação operacional

Adotar práticas de MLOps para acompanhar e gerenciar os modelos de IA ao longo de toda a operação, desde testes e atualizações até a possibilidade de voltar rapidamente a uma versão anterior em caso de falhas. Essa estrutura permite atualizar e evoluir a tecnologia com mais segurança, sem precisar reconstruir os processos a cada mudança.

5. Modelos operacionais maduros

Combinar plataformas low-code/no-code, que permitem criar automações com pouco ou nenhum conhecimento de programação, com a supervisão humana (Human-in-the-Loop) em decisões de maior risco. Assim, os agentes de IA podem ganhar autonomia de forma gradual, enquanto decisões mais sensíveis continuam sob controle humano.

“A próxima etapa não é simplesmente colocar mais IA dentro das empresas, mas criar condições para que ela participe de processos cada vez mais relevantes sem tornar a operação mais cara ou difícil de controlar. Quando tecnologia, governança e modelo operacional avançam juntos, a escala deixa de ser um problema técnico e passa a representar uma oportunidade real de eficiência e crescimento”, conclui Ferreira.

Assessoria