IA: Lições Cruciais de Falhas em Implantação Reveladas em Summit de 2026

Falhas na Implantação de IA: Lições Aprendidas em um Summit

A adoção de inteligência artificial nas empresas frequentemente enfrenta desafios que vão além do simples interesse pela tecnologia. Segundo especialistas, decisões de implantação mal planejadas, especialmente aquelas que se desviam do core business da companhia, são uma das principais causas de falhas.

O painel “O que Falha nas Empresas na Implantação de IA”, realizado no AI Summit EXAME em São Paulo, em junho de 2026, trouxe insights valiosos sobre essa questão.

A Visão de Especialistas

Participaram do debate Teodora Barone, founder da Asimi Investments, e Dionisio Chiuratto Agourakis, founder & CEO da JAI. Ambos trazem mais de 15 anos de experiência no campo da IA, tendo acompanhado seu desenvolvimento desde fases iniciais de pesquisa operacional e ciência de dados.

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Barone, com experiência no mercado financeiro, e Agourakis, que fundou a JAI, uma empresa que utiliza 100% IA para a execução de tarefas, ofereceram uma perspectiva prática sobre os desafios e oportunidades da tecnologia.

Priorizando a Eficácia

A JAI, por exemplo, adota uma diretriz crucial: levar um processo à produção apenas quando ele puder ser realizado sem intervenção humana. Essa abordagem, que revelou padrões de falha recorrentes em projetos de IA de diversas indústrias, demonstra uma preocupação com a eficiência e o retorno sobre o investimento.

A dupla enfatiza que a IA não deve ser tratada como um projeto de TI convencional, mas sim como uma ferramenta que se adapta ao negócio.

Além do Projeto de TI

Barone e Agourakis alertam que o foco deve estar nos dados e na adoção, e não apenas na especificação de uma solução. Eles criticam a prática de empresas comprarem pacotes prontos e adaptarem suas operações a eles, como a instalação de um ERP.

A tecnologia, por sua vez, deve se ajustar ao negócio, influenciando a cultura e o orçamento de tecnologia por anos. O incentivo de fornecedores de soluções de TI, que se limitam a adicionar funções de IA sobre produtos existentes, também é um ponto de atenção.

Estratégias para o Sucesso

A dupla propõe um método chamado “AI retrofit”, que consiste em modernizar a estrutura existente em vez de demolir e reconstruir. O processo envolve mapear o fluxo certo, acoplar a tecnologia sem interromper a operação, provar o resultado por meio de métricas de negócio e escalar em produção.

A escolha do fluxo segue uma matriz que cruza impacto e dificuldade, priorizando projetos de alto impacto e menor dificuldade de acoplamento.

Foco em Resultados

Projetos como a automatização da entrada de notas fiscais ou a validação de dados, que apresentam resultados em poucas semanas, são considerados os melhores casos. A etapa de validação é crucial, com a métrica de negócio definida antes do início do projeto e o uso de dados reais para garantir resultados em semanas.

Setores regulados, como seguros e hospitais, são considerados ambientes favoráveis para a aplicação de IA, devido às regras e restrições que delimitam o domínio de operação da tecnologia.

Apesar do cenário global, Barone expressa otimismo em relação ao potencial da IA no Brasil, destacando que o país está em um momento de grande potencial para a melhoria da produtividade, evitando erros já cometidos em mercados mais maduros.