Desafios na Implementação de Projetos de Inteligência Artificial
Uma pesquisa recente revela que mais de 80% dos projetos de inteligência artificial fracassam, o que é alarmante considerando que a taxa de fracasso dos projetos de tecnologia que não envolvem IA é apenas metade disso.
As Raízes do Fracasso
É importante identificar as causas subjacentes desses fracassos para evitar que eles se repitam. Uma pesquisa da S&P Global Market Intelligence com mais de mil empresas da América do Norte e da Europa revelou que 42% delas abandonaram a maior parte de suas iniciativas de IA em 2025, um ano antes que eram 17%.
Os Erros Comuns
Os erros abaixo são comuns em projetos de IA e podem ser evitados com as perguntas certas. É fundamental saber quando aprovar, ajustar ou recusar um projeto de IA.
1. Aprovar a Tecnologia e Não o Problema
A falta de definição clara do problema que o projeto deve resolver é um erro comum. A equipe pode se encantar pela tecnologia mais nova e procurar depois onde usá-la. No conselho, esse erro aparece quando a apresentação fala mais do modelo de IA do que do indicador de negócio que deve melhorar.
2. Espalhar o Investimento em Muitas Frentes
A pressão para fazer algo com IA pode levar a conselhos aprovarem dezenas de pilotos ao mesmo tempo. No entanto, as empresas que mais extraem valor da IA perseguem cerca de metade das oportunidades das demais e concentram recursos nas mais promissoras.
3. Investir no Algoritmo e Esquecer as Pessoas
O orçamento de IA costuma ir quase todo para licenças, servidores e consultorias. No entanto, as empresas líderes investem 70% do esforço em pessoas e processos, e apenas 10% em algoritmos.
4. Ignorar o Estado dos Dados
A falta de dados em quantidade e qualidade suficientes é uma das principais causas de fracasso. Além disso, o subinvestimento na infraestrutura que organiza esses dados é outro erro comum.
5. Comprar a Promessa Sem Critério de Saída
A nova onda de entusiasmo é a IA agêntica, em que sistemas executam tarefas sozinhos. No entanto, a proteção é definir, antes de liberar o dinheiro, em que prazo e com que resultado o projeto continua, e em que condições ele será encerrado.
Conhecendo o Programa de Inteligência Artificial
Antes de aprovar, o conselho deve saber se os dados necessários existem, quem é responsável por eles e se o uso respeita a Lei Geral de Proteção de Dados. O Programa de Inteligência Artificial para C-levels, Conselheiros e Acionistas, da Saint Paul, forma líderes para essas decisões.
Desenvolvendo Projetos de IA para a Prática
Cada participante do PIACC, da Saint Paul, desenvolve um projeto de IA para a própria empresa, com mentoria individual, e aplica na prática os critérios que separam acerto de desperdício.
