Passada a primeira metade de 2026, alguns sinais do mercado já permitem identificar uma mudança de direção importante na adoção de inteligência artificial pelas empresas. No cenário atual, é possível perceber claramente que o acesso às ferramentas aumentou, os investimentos continuam crescendo e praticamente toda organização já realizou algum tipo de experimento. Ainda assim, transformar essas iniciativas em processos que realmente façam parte da operação continua sendo um desafio.
Um estudo global da IDC sobre maturidade em inteligência artificial mostra que 54% dos projetos desenvolvidos como prova de conceito nunca chegam aos ambientes de produção. Em outras palavras, mais da metade das iniciativas fica pelo caminho antes de gerar retorno para o negócio.
A intenção de mudar essa conjuntura, contudo, aparece com clareza em um estudo recente da Deloitte. A pesquisa mostra que, além do acesso dos colaboradores à IA ter crescido significativamente em 2025, as empresas esperam dobrar, em poucos meses, a quantidade de projetos efetivamente colocados em produção. O dado sinaliza uma mudança importante justamente na forma como as organizações encaram a tecnologia: o objetivo já não é apenas experimentar, mas escalar iniciativas capazes de produzir impacto mensurável.
Uma transição complexa – e que deve ser guiada por métodos estruturados
Na prática, essa transição costuma ser muito mais complexa do que parece. A própria Deloitte chama atenção para aquilo que descreve como a "armadilha da prova de conceito". Em um piloto, normalmente trabalha-se com um grupo reduzido, dados preparados e um ambiente isolado. Colocar essa mesma solução em produção exige integração com sistemas existentes, validações de segurança, governança, monitoramento e uma série de decisões que envolvem diferentes áreas da empresa. Sem um plano estruturado, muitos projetos simplesmente não avançam.
Essa leitura coincide com o que tenho observado ao longo dos últimos anos, em meu processo, junto à AIMANA, de implementar IA em empresas de diferentes portes e setores. O principal obstáculo quase nunca é tecnológico. As ferramentas estão disponíveis, evoluem rapidamente e, em muitos casos, já fazem parte do ambiente corporativo. O desafio está em conectar essas capacidades aos processos da empresa de forma organizada e sustentável.
Por esse motivo, acredito que o método precisa ser a constante do projeto – enquanto que a ferramenta representa uma variável. Em boa parte dos casos, a empresa já possui uma solução homologada ou tem facilidade para contratar plataformas amplamente consolidadas, como ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude ou Gemini. Introduzir um novo fornecedor logo no início costuma aumentar a complexidade relacionada à segurança, às aprovações internas e à integração tecnológica. Quando existe um método consistente, normalmente é possível capturar valor utilizando a infraestrutura que a organização já possui.
E existe um aspecto interessante quando observamos diferentes referências internacionais sobre implementação de IA. Independentemente da consultoria, da empresa de tecnologia ou do framework utilizado, os princípios são muito parecidos. Guias como o da IBM defendem que a implementação deve começar pela identificação dos processos prioritários, evoluir de forma incremental, integrar-se aos sistemas existentes e incorporar governança desde o início.
Em outras palavras, existe um padrão relativamente consolidado sobre como transformar IA em capacidade operacional. O que muda entre as organizações não é a lógica da implementação, mas a forma como ela é executada em cada contexto.
Na experiência que acumulamos na AIMANA, essa lógica também se confirmou. O trabalho começa com um diagnóstico estruturado da operação, cujo objetivo é identificar oportunidades e organizá-las em uma matriz de impacto e esforço. Esse exercício evita um erro frequente: investir energia em casos interessantes, mas pouco relevantes para o negócio, enquanto processos críticos permanecem inalterados.
A segunda etapa é uma imersão voltada à implementação. O propósito não é apresentar uma demonstração da tecnologia nem encerrar o encontro com um conjunto de slides. A meta é sair da sessão com um processo real configurado, validado e utilizado pela equipe. A conversa passa a girar em torno de uma solução efetivamente incorporada à rotina, e não apenas de possibilidades futuras.
Em seguida, construímos um roadmap de implementação. Em vez de tratar cada iniciativa como um projeto isolado, estruturamos um backlog priorizado e conduzimos ciclos recorrentes de implantação, inspirados nas metodologias ágeis. Cada entrega amplia a presença da IA na operação até que ela esteja integrada aos fluxos de trabalho da empresa.
Diferentes oportunidades, diferentes caminhos a serem seguidos
Outro aprendizado importante é reconhecer que nem toda oportunidade segue o mesmo caminho. Durante o diagnóstico, classificamos cada iniciativa em três grupos: aquilo que pode ser resolvido imediatamente com a ferramenta já disponível; o que exige um ciclo mais longo de implementação, normalmente por depender de integrações ou ajustes operacionais; e os casos que realmente demandam desenvolvimento sob medida. Separar essas categorias reduz expectativas irreais e direciona melhor os investimentos.
Essa diferença fica evidente quando comparamos organizações de portes distintos. Em um case com uma grande seguradora com a qual trabalhei, toda a implementação foi construída sobre uma plataforma já aprovada pelo ambiente corporativo. A governança, as validações de segurança e os requisitos de conformidade faziam parte do processo desde o início, o que naturalmente estendeu o cronograma por algumas semanas.
Em empresas de médio porte, o mesmo método frequentemente permite colocar o primeiro processo em funcionamento ainda no dia da imersão. O princípio permanece o mesmo; o tempo de execução muda em função do contexto.
Os estudos publicados nos últimos meses e apresentados neste artigo apontam para uma mudança de foco na adoção da inteligência artificial. O debate já não está concentrado na capacidade dos modelos ou na velocidade com que novas ferramentas chegam ao mercado. A principal diferença entre organizações que conseguem capturar valor e aquelas que acumulam pilotos passa, cada vez mais, pela capacidade de implementar.
Existe um padrão relativamente claro entre os projetos bem-sucedidos: eles começam com prioridades definidas, avançam de forma incremental, incorporam governança desde o início e tratam a IA como parte da operação, não como uma iniciativa paralela.
Esse talvez seja o principal sinal de maturidade da inteligência artificial nas empresas. As ferramentas continuarão evoluindo em ritmo acelerado e novas soluções surgirão continuamente. O diferencial competitivo, porém, será construído pela capacidade de transformar essas tecnologias em processos reais, sustentados por um método capaz de converter experimentação em resultado.
Entenda também os caminhos da democratização da IA e a próxima onda de transformação das PMEs.
{{WHATSAPP_CHANNEL}}