O relatório do MIT “The GenAI Divide – State of AI in Business 2025” destacou que 95 % dos projetos de IA não conseguem gerar retorno significativo. O estudo aponta que o problema não reside na tecnologia, mas na maneira como as organizações a implementam.
A princípio, isso pode soar como um alerta para interromper investimentos nessa área. Neste artigo, vamos focar nos 5 % que obtêm sucesso: o que os diferencia, quais boas práticas adotam e como os executivos podem se unir a essa minoria.
O que realmente aprendemos com os 5 %
- Focam em problemas específicos, em vez de modismos
As organizações bem-sucedidas escolhem casos de uso tangíveis que resolvem questões menos glamorosas: otimização de operações de back-office, automação de processos repetitivos, redução de custos operacionais. Investir apenas no que é “aparente” pode ser conveniente, mas raramente revela as maiores oportunidades e as quais resultam em ganhos mensuráveis. - Consideram fornecedores como parceiros estratégicos
Nos casos de sucesso, os fornecedores de IA não são apenas provedores de software ou hardware, mas sim colaboradores estratégicos. Há uma verdadeira sinergia: co-desenvolvimento, contínua adequação e compartilhamento de responsabilidades. Isso contrasta com iniciativas onde a parte técnica fica isolada ou depende de promessas externas. - Descentralizam a adoção
Outra característica comum aos 5 % bem-sucedidos é a capacidade de descentralizar: conceder autonomia a equipes de negócios para testar, adaptar e escalar soluções. Em vez de centralizar tudo em um laboratório de IA ou uma unidade de inovação desconectada da operação cotidiana, as equipes operacionais são integradas. Essa abordagem acelera a adoção e evita que projetos permaneçam apenas em fase de teste.
Fatores que fazem a diferença
- Maior alinhamento com o negócio: ao envolver equipes operacionais e selecionar problemas específicos, as soluções atendem necessidades reais, em vez de suposições abstratas.
- Rapidez na aprendizagem: com constantes iterações e feedback, os projetos se adaptam, corrigem seu rumo e se tornam mais robustos.
- Escalabilidade: a descentralização e parcerias estratégicas ajudam a elevar projetos de fase piloto ao uso generalizado, evitando que se tornem “projetos de laboratório” sem consequências práticas.
Boas práticas para liderar projetos de IA com impacto
- Realizar um diagnóstico claro: identificar processos que realmente se beneficiariam da IA e projetar expectativas realistas de retorno.
- Criar uma estrutura organizacional flexível: permitir que diferentes equipes testem, implementem e adaptem, mantendo a governança e alinhamento estratégico.
- Fomentar uma cultura de aprendizagem: aceitar falhas controladas, iterar continuamente, e ajustar modelos e processos com base em dados reais, e não apenas em expectativas ou pressões externas.
- Optar por parcerias adequadas: escolher fornecedores ou consultores que compreendam o negócio e estejam abertos a cocriar soluções, e não se limitem a fornecer “caixas pretas”.
- Definir métricas e KPIs claros: avaliar resultados operacionais, financeiros e de impacto no negócio, e não apenas indicadores de visibilidade ou satisfação geral.
A tecnologia é apenas uma ferramenta – o crucial é saber como utilizá-la
A IA é uma ferramenta poderosa, mas ainda requer algo que nenhum modelo consegue replicar: visão e liderança. Enquanto pode automatizar tarefas e otimizar processos, somente a criatividade tem o poder de transformar negócios e gerar impacto real.
Os 5 % que se destacam não o fazem por acaso. Eles triunfam porque fazem escolhas estratégicas, cultivam uma liderança consciente e promovem uma cultura de aprendizado constante, na qual a tecnologia serve à estratégia — e não o contrário. Para os tomadores de decisão, a questão mais relevante não é “e se falharmos?”, mas “como vamos aprender?”.
Docente e consultor, especialista na interseção entre marketing, tecnologia e inovação
