Você estava super empolgado com a IA, mas ao adentrar nesse universo fantástico começa a se deparar com uma série de novos desafios. Sentiu um pouco do brilho da empolgação apagar não é mesmo, principalmente ao constatar a realidade: não basta criar pilotos impressionantes; o verdadeiro desafio é escalar. Enquanto muitos gestores ainda celebram protótipos e interfaces chamativas, apenas 11% das empresas realmente aplicam IA generativa em escala, segundo as últimas pesquisas do setor. A promessa de transformar negócios com essa tecnologia só se cumpre para quem entende as barreiras à frente e age estrategicamente para superá-las.
Neste artigo, exploraremos sete verdades difíceis que gestores e CEOs precisam enfrentar para deixar de lado os experimentos e construir soluções que entreguem valor real aos negócios.
1. Elimine o barulho, foque no sinal
Avançar com IA generativa requer uma mudança fundamental na abordagem. Muitos projetos fracassam porque os líderes tentam replicar experimentos de pilotos—como interfaces de chatbot—em partes críticas dos negócios sem considerar a viabilidade técnica ou o impacto real. Isso é o clássico caso de uma “tecnologia à procura de um problema”.
De acordo com a pesquisa citada, apenas 15% das empresas relatam impactos significativos da IA generativa em seus resultados financeiros (EBIT). Grande parte desse problema vem de uma má gestão de prioridades. Muitas vezes, os recursos são pulverizados em dezenas de iniciativas simultâneas, resultando em avanços superficiais e pouca profundidade nas soluções.
O papel do gestor é fundamental para mudar isso. Priorize projetos que sejam viáveis tecnicamente, tenham alinhamento estratégico com os objetivos da empresa e minimizem riscos. Por exemplo, ferramentas que otimizam processos críticos da empresa merecem mais atenção do que experimentos puramente exploratórios.
CIOs que focam em resolver problemas relevantes, alinhados às áreas que realmente geram valor, aumentam significativamente as chances de sucesso. Isso requer colaboração intensa com líderes das unidades de negócios, garantindo que recursos sejam alocados estrategicamente para gerar impacto mensurável.
2. Integração é mais importante que as peças individuais
Ao discutir projetos de IA generativa, muitos líderes de tecnologia gastam tempo demais escolhendo modelos ou ferramentas individuais, como LLMs ou APIs. Embora essas decisões sejam importantes, o verdadeiro desafio está na integração dessas peças em um sistema funcional e escalável.
A complexidade aumenta porque cada aplicação de IA precisa interagir com múltiplos componentes, como bancos de dados, bibliotecas de prompts e sistemas legados. Essas interações, quando mal planejadas, podem gerar gargalos de desempenho, falhas de segurança e custos adicionais. Uma integração mal feita compromete todo o projeto, independentemente da qualidade das ferramentas escolhidas.
A chave para resolver isso está na orquestração eficiente. Um exemplo prático é o uso de gateways de API, que autentificam usuários, monitoram conformidade e otimizam solicitações para o modelo mais adequado.
Além disso, um pipeline automatizado que conecta dados, monitoramento e validação acelera a entrega de soluções. Empresas com MLOps robustos—plataformas que integram automação de ponta a ponta—têm uma vantagem clara, reduzindo o tempo de produção em até dez vezes.
Outro ponto crítico é a necessidade de monitoramento constante. Por serem baseados em probabilidades, os modelos de IA gerativa podem gerar respostas inconsistentes devido a alterações nos próprios modelos ou nos dados subjacentes. O uso de ferramentas de observabilidade, que acompanham métricas como tempo de resposta e precisão, permite ajustes rápidos para manter a confiabilidade do sistema.
Com uma integração bem planejada e monitorada, CEOs e gestores podem superar os gargalos técnicos e transformar projetos de IA generativa em iniciativas escaláveis, seguras e valiosas.
3. Domine os custos antes que eles dominem você
Um dos maiores desafios para escalar projetos de IA generativa é o custo. O impacto financeiro pode ser surpreendente: modelos de IA geralmente representam apenas 15% do custo total de um projeto. O restante inclui gastos com gestão de mudanças, manutenção de pipelines de dados, compliance e operações diárias.
Gestores que subestimam esses custos enfrentam dificuldades significativas para sustentar iniciativas em longo prazo. Por exemplo, enquanto o desenvolvimento de modelos pode parecer acessível, o custo de manter e executar essas soluções em produção é muito maior. A manutenção de pipelines e a supervisão de riscos estão entre os maiores responsáveis pelo aumento das despesas operacionais.
Para controlar os custos, é essencial:
- Focar na gestão de mudanças. Estudos mostram que empresas bem-sucedidas em IA investem cerca de três vezes mais em gestão de mudanças do que no desenvolvimento técnico. Isso inclui treinamentos, acompanhamento de desempenho e ajustes organizacionais para adotar as novas tecnologias.
- Evitar desperdícios em decisões técnicas desnecessárias. Por exemplo, não é preciso escolher o modelo “mais avançado” para todas as tarefas. Soluções econômicas podem ser tão eficazes quanto, dependendo da aplicação.
- Amarrar investimentos ao ROI. Nem todos os casos de uso demandam soluções de baixa latência e alto custo. É possível economizar em áreas menos críticas, como ferramentas internas, enquanto se priorizam investimentos em funções estratégicas, como atendimento ao cliente.
Além disso, otimizações técnicas constantes podem reduzir os custos operacionais de IA de maneira significativa. Um exemplo é o uso de técnicas como pré-carregamento de embeddings e arquitetura eficiente de modelos, que ajudam a cortar despesas operacionais de dólares por consulta para centavos.
Em resumo, escalar IA generativa exige uma visão holística sobre custos e benefícios. CEOs que tratam cada etapa como um investimento estratégico—com foco em ROI e eficiência—conseguem maximizar os resultados sem comprometer os recursos da empresa.
4. Controle a proliferação de ferramentas e tecnologias
A facilidade de acesso à tecnologia gerou uma explosão de ferramentas e soluções de IA generativa nas empresas. Embora isso pareça promissor à primeira vista, a realidade é bem diferente: o excesso de plataformas e infraestruturas é um dos maiores obstáculos para escalar projetos de IA.
Muitos times desenvolvem seus próprios ambientes e soluções isoladas, criando redundâncias que aumentam custos e dificultam o gerenciamento. Um levantamento recente da McKinsey revelou que a proliferação de plataformas é citada como a principal barreira tecnológica para implementar IA generativa em larga escala.
Para CEOs e gestores de RH, o foco deve ser a racionalização. É crucial adotar um conjunto gerenciável de ferramentas e tecnologias, priorizando aquelas que realmente agregam valor ao negócio. Veja como fazer isso:
- Evite overengineering. Não é necessário projetar sistemas extremamente flexíveis se isso não traz valor direto. Por exemplo, escolher um LLM específico pode ter impacto limitado, pois eles estão se tornando commodities.
- Aproveite provedores já estabelecidos. Se sua empresa utiliza um provedor de nuvem principal, priorize as ofertas de IA desse provedor. Isso reduz a curva de aprendizado e aumenta a eficiência.
- Opte por padrões amplamente usados. Ferramentas como Terraform ou modelos open source garantem flexibilidade sem criar uma dependência excessiva de fornecedores.
Além disso, é essencial pensar na escalabilidade sem sacrificar a simplicidade. A tentativa de incorporar muitas soluções pode acabar dificultando a manutenção, consumindo recursos desnecessários. Um equilíbrio cuidadoso entre flexibilidade e eficiência ajuda a empresa a manter o controle sobre custos e complexidade.
Gestores que conseguem alinhar as ferramentas certas aos objetivos estratégicos da empresa criam um ambiente onde a IA generativa pode prosperar, sem que a tecnologia se torne um obstáculo.
5. Construa equipes focadas em valor, não apenas em modelos
A IA generativa não é apenas um desafio tecnológico—ela exige uma abordagem integrada, envolvendo diferentes áreas da organização. Tratar IA como um programa exclusivamente técnico é um dos maiores erros que as empresas podem cometer. Para gerar impacto real, é preciso formar equipes multidisciplinares com um objetivo claro: entregar valor para o negócio.
As práticas ágeis, amplamente utilizadas em outras inovações tecnológicas, mostram que envolver pessoas de diferentes áreas acelera o desenvolvimento. No entanto, a integração real só acontece quando especialistas de risco, líderes de negócios e gestores de produto trabalham lado a lado com a equipe técnica.
Existem diferentes abordagens para estruturar essas equipes:
- Centros de excelência. Atuam como um ponto central de governança, priorizando casos de uso, alocando recursos e monitorando o desempenho.
- Divisão entre tarefas estratégicas e operacionais. Enquanto times estratégicos definem direções e protocolos, equipes táticas se concentram na execução dos projetos.
Independentemente do modelo escolhido, é essencial que haja protocolos claros para gestão de riscos e acompanhamento de resultados. Por exemplo, revisões trimestrais baseadas em OKRs (objetivos e resultados-chave) permitem identificar problemas, realocar recursos e descontinuar iniciativas de baixo desempenho.
Um exemplo destacado no texto foi o de uma empresa de serviços financeiros que implementou um modelo de governança robusto. O CIO e o diretor de estratégia lideraram um grupo de governança empresarial para identificar e aprovar iniciativas, enquanto o CTO coordenava decisões técnicas, como arquitetura de dados e ferramentas. Esse modelo permitiu que a empresa escalasse de cinco para mais de cinquenta casos de uso em seu pipeline.
O maior erro a evitar: construir equipes que apenas gerenciam fluxos de trabalho. Times de IA generativa devem agir como guardiões do valor, garantindo que as iniciativas sejam escaláveis, seguras e relevantes para o negócio.
6. Priorize dados certos, não dados perfeitos
Um dos maiores mitos sobre a IA generativa é que ela consegue lidar com qualquer dado disponível, organizando informações de forma autônoma e eficiente. Na prática, a qualidade dos dados ainda é um dos maiores fatores que determinam o sucesso de um projeto de IA. No entanto, o foco deve estar nos dados certos, não na busca de uma perfeição impossível.
Muitas empresas gastam recursos tentando uniformizar ou refinar absolutamente todos os seus dados. Essa abordagem nem sempre é viável ou necessária. O segredo está em identificar quais dados são mais críticos para os casos de uso prioritários e investir na sua curadoria e gestão.
Duas práticas se destacam:
- Rotulagem direcionada. Concentre os esforços em categorizar e organizar os dados mais importantes para aplicações específicas. Isso é particularmente relevante para projetos que utilizam a abordagem de retrieval-augmented generation (RAG), onde a precisão e a relevância dos dados impactam diretamente nos resultados.
- Ponderação de fontes de autoridade. Avalie a relevância e confiabilidade de cada conjunto de dados, atribuindo pesos que ajudem o modelo a tomar melhores decisões.
Além disso, manter os dados organizados e acessíveis em longo prazo é um desafio crítico. Muitas empresas enfrentam problemas porque informações similares estão armazenadas de formas diferentes em departamentos distintos. O exemplo de uma empresa de ciência dos materiais, citado no texto, mostra como consolidar dados em um único repositório centralizado melhorou significativamente a eficiência dos seus modelos de IA.
Outro ponto de atenção: dados mudam constantemente, e isso afeta o desempenho dos modelos. É crucial investir em plataformas de dados robustas, que permitam atualizações regulares sem comprometer os resultados ou criar inconsistências.
Gestores que entendem que o foco deve estar nos dados mais impactantes garantem não apenas eficiência, mas também uma base sólida para escalar suas soluções de IA generativa.
7. Reutilize ou perca: o poder dos ativos compartilhados
Ao escalar projetos de IA generativa, o ritmo de desenvolvimento muitas vezes é comprometido pela abordagem isolada e personalizada de cada caso de uso. No entanto, construir soluções reutilizáveis pode acelerar a entrega de novos projetos em até 50%.
A reutilização não é apenas uma questão de economia de tempo, mas também de consistência e qualidade. Quando as equipes trabalham com ativos reutilizáveis—como módulos de código, estruturas de dados e ferramentas aprovadas—elas conseguem atender a uma variedade maior de demandas sem precisar reinventar a roda a cada iniciativa.
A chave está em adotar uma abordagem disciplinada:
- Identifique padrões. Analise três a cinco casos de uso para mapear funções ou necessidades comuns. Por exemplo, um módulo de análise de sentimento ou um carregador de dados estruturados pode ser aplicado em diferentes projetos.
- Centralize a gestão de ativos reutilizáveis. Nomeie um “dono de plataforma” e um time multidisciplinar responsável por desenvolver, organizar e compartilhar esses ativos.
O texto de referência destaca o caso de um banco europeu que, ao analisar as semelhanças entre suas iniciativas, criou módulos reutilizáveis, como sintetizadores de informações e tradutores automáticos. Essa abordagem estratégica permitiu atender a uma ampla gama de necessidades sem comprometer a velocidade ou a qualidade dos resultados.
No entanto, é preciso evitar o risco de construir soluções genéricas demais que não se conectem a casos de uso reais. A reutilização deve ser planejada com base em necessidades práticas, e não na simples ideia de “economia”. Além disso, contar com ferramentas e frameworks bem documentados é essencial para garantir que os ativos possam ser integrados facilmente por diferentes equipes.
Adotar essa mentalidade de reutilização não apenas acelera o desenvolvimento, mas também cria uma base sólida para inovação contínua, permitindo que as organizações escalem suas iniciativas de IA generativa com mais eficiência e menos custos.
Deixe o hype para trás e escale com propósito
A IA generativa tem um enorme potencial para transformar negócios, mas apenas para aqueles que conseguem ir além de experimentos e criar soluções escaláveis. CEOs e gestores de RH que enfrentam as verdades difíceis discutidas aqui—priorização, integração, controle de custos, racionalização de ferramentas, equipes multidisciplinares, dados relevantes e reutilização—estarão melhor posicionados para capturar o valor real dessa tecnologia.
A chave está em liderar com estratégia e propósito, deixando de lado iniciativas fragmentadas e focando no impacto mensurável. O desafio é grande, mas as recompensas podem redefinir a forma como empresas operam e geram valor.
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