Por que a maioria das iniciativas de IA falha ao escalar? Três princípios para o sucesso

Organizações anunciam novos pilotos de inteligência artificial toda semana, mas a maioria nunca sai da fase experimental. O motivo não é falta de tecnologia — é a dificuldade de escalar a mudança organizacional.

O problema: tecnologia não falta, mas escala não vem

IA virou prioridade nos conselhos de administração. Executivos buscam eficiência, melhor tomada de decisão e inovação. No entanto, a maioria das iniciativas morre no piloto. Segundo Malogianni, o erro comum é começar pela pergunta errada: 'Como podemos usar IA?'

A pergunta certa é: 'Qual problema estamos tentando resolver?' Iniciativas bem-sucedidas nascem de prioridades organizacionais claras — melhoria da experiência do cliente, otimização de operações, aceleração de pesquisa. Quando a tecnologia vem antes do problema, os projetos geram entusiasmo, mas pouco valor de longo prazo.

No Brasil, esse cenário se repete. Um estudo da Accenture de 2025 mostrou que 78% das empresas brasileiras têm pelo menos um piloto de IA, mas apenas 16% conseguiram escalar para produção. A lacuna não está nos algoritmos, está na estratégia.

Princípio 1: Comece pelo problema, não pela tecnologia

Malogianni defende que IA deve estar conectada a resultados mensuráveis desde o início. Na Old Dominion University, a abordagem foi integrar IA a uma estratégia mais ampla de transformação digital, abrangendo preparação da força de trabalho, capacitação de professores e funcionários, sucesso do aluno, apoio à pesquisa e inovação operacional.

'IA não é a estratégia; é um facilitador da estratégia', escreve a executiva. Quando alinhada a prioridades institucionais, a tecnologia gera valor real. Caso contrário, vira um fim em si mesma, sem retorno concreto.

Para líderes de TI brasileiros, o conselho é prático: antes de comprar uma plataforma de IA, defina o indicador-chave de desempenho (KPI) que será impactado. Redução de custos? Aumento de produtividade? Satisfação do cliente? Sem essa clareza, qualquer piloto é um tiro no escuro.

Princípio 2: Construa confiança antes de escalar

Muitas organizações tratam governança como uma tarefa de conformidade que pode vir depois. Malogianni alerta: confiança é um pré-requisito para adoção em larga escala. Colaboradores, clientes e parceiros precisam entender como a IA é usada, quais dados estão envolvidos, onde existe supervisão humana e quem responde pelos resultados.

Sem essa base, até iniciativas tecnicamente bem-sucedidas enfrentam resistência. A especialista recomenda estabelecer políticas desde o início: uso responsável, privacidade de dados, segurança, transparência, supervisão humana e prestação de contas.

Igualmente importante é definir sucesso antes de implementar. Malogianni sugere responder:

Que problema estamos resolvendo? Como o sucesso será medido? Que resultados justificam o investimento contínuo? Quais riscos precisam ser gerenciados? Quando um projeto deve ser expandido, ajustado ou descontinuado?

'Nem todo piloto merece escalar', afirma. Saber distinguir experimentação de criação de valor sustentável é uma das responsabilidades mais importantes da liderança.

No contexto brasileiro, a governança de dados é um ponto crítico. Com a LGPD, empresas precisam garantir que o uso de IA respeite a privacidade dos titulares. Investir em um framework de governança antes de escalar evita retrabalho e passivos legais.

Princípio 3: Crie um ecossistema de IA, não um piloto isolado

O maior equívoco é acreditar que a transformação acontece quando uma nova tecnologia é implantada. 'A implantação é apenas o começo', escreve Malogianni. As organizações que mais extraem valor da IA estão construindo ecossistemas que permitem a inovação florescer entre funções, departamentos e unidades de negócio.

O ecossistema exige alinhamento em múltiplas dimensões: liderança e governança, infraestrutura de dados e nuvem, desenvolvimento da força de trabalho, gestão de mudanças, plataformas de tecnologia, processos operacionais, pesquisa e inovação.

Essa abordagem ecossistêmica, segundo a autora, é o que realmente separa adoção de transformação. Na Old Dominion University, os investimentos em governança, capacitação, parcerias de pesquisa e aplicações emergentes são vistos como componentes interconectados, não projetos independentes.

No Brasil, empresas como a Nubank e a Magazine Luiza já demonstraram que escalar IA exige integrar times de dados, engenharia, produto e negócios em um mesmo ecossistema. Quem trata IA como projeto isolado da TI tende a fracassar na escala.

O papel da liderança: IA é desafio de gestão, não de tecnologia

Malogianni conclui que as organizações que criarão valor duradouro com IA não serão necessariamente as de maior orçamento ou mais pilotos. Serão aquelas que conectam IA à missão, estabelecem confiança por meio de governança e investem em capacidades humanas para sustentar a mudança.

'No fim, escalar IA é um desafio de liderança, não de tecnologia', escreve. Líderes que tratam IA como catalisador de transformação organizacional — e não como mais uma implementação técnica — estarão melhor posicionados para ir além da experimentação e gerar impacto significativo.

Para o profissional de TI brasileiro, o recado é claro: sua função não é apenas implantar algoritmos, mas criar as condições para que a organização inteira adote a IA de forma confiante e responsável. Invista em cultura, processos e pessoas. A tecnologia, se bem guiada, virá como consequência.

Impacto no Brasil: onde estamos e para onde vamos

O Brasil tem um ecossistema de IA vibrante, com startups como a Tera, a Neuron e a Hekima, mas a adoção corporativa ainda é fragmentada. Setores como finanças, varejo e agronegócio lideram, enquanto educação e saúde engatinham. A regulação da IA, em discussão no Congresso, deve trazer mais segurança jurídica, mas também exigirá conformidade.

Para quem atua em liderança de TI no Brasil, o momento é de preparação. Mais do que buscar a ferramenta mais nova, o foco deve estar em construir uma base sólida de governança, infraestrutura de dados e, acima de tudo, confiança dos stakeholders.

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Perguntas Frequentes (FAQ)

Por que tantos pilotos de IA não saem do papel?

A principal causa é o foco excessivo na tecnologia sem alinhamento com problemas reais de negócio e sem a preparação organizacional necessária (governança, cultura, processos).

Qual o primeiro passo para escalar IA com sucesso?

Definir claramente o problema a ser resolvido e o KPI que medirá o sucesso, antes mesmo de escolher a ferramenta de IA.

Como construir confiança na IA dentro da empresa?

Estabelecendo políticas de governança desde o início, com transparência sobre uso de dados, supervisão humana e accountability. Envolver os colaboradores no processo é essencial.

O que é uma abordagem ecossistêmica para IA?

Integrar IA a múltiplas dimensões da organização — liderança, dados, pessoas, processos, tecnologia e parcerias — em vez de tratá-la como um projeto isolado.

A regulação brasileira de IA impacta a adoção?

Sim. A LGPD já exige cuidados com dados pessoais, e o PL 2338/2023 (marco legal da IA) trará novas obrigações. Empresas que investirem em governança desde agora sairão na frente.