A ado\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial nas empresas costuma falhar mais por decis\u00f5es ruins de implanta\u00e7\u00e3o do que por falta de interesse na tecnologia. Foi o que apontaram Teodora Barone, fundadora da Asimi Investments, e Dionisio Chiuratto Agourakis, CEO da JAI, no painel Do que falha na implanta\u00e7\u00e3o de IA, no AI Summit EXAME em S\u00e3o Paulo, no dia 2 de junho. O evento contou com parceria entre EXAME e Saint Paul, reunindo especialistas por mais de oito horas de conte\u00fado.<\/p>\n
Segundo os especialistas, o erro come\u00e7a na escolha do que automatizar. Muitas companhias optam por projetos perif\u00e9ricos e equipes juniores, longe do core business. O resultado costuma ser pouco impactante, como um chatbot premiado que n\u00e3o altera a linha de receita ap\u00f3s o investimento.<\/p>\n
A dupla destaca que a IA precisa ser tratada como algo que se integra ao neg\u00f3cio, n\u00e3o como um pacote pronto de TI. Dados, ado\u00e7\u00e3o e cultura ganham peso para o sucesso. Prestadores de solu\u00e7\u00f5es muitas vezes acrescentam fun\u00e7\u00f5es para vender pacotes adicionais, em uma pr\u00e1tica descrita como incentivo a modelos com mais op\u00e7\u00f5es pagas.<\/p>\n
O CEO da JAI aponta ainda a diferen\u00e7a entre demonstra\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e entrada em produ\u00e7\u00e3o. Provas de conceito podem levar a solu\u00e7\u00f5es que demoram anos para operar efetivamente, especialmente em ambientes complexos. Modelos ainda apresentam alucina\u00e7\u00f5es por padr\u00e3o, o que gera retrabalho e pode levar ao remo\u00e7\u00e3o da IA da opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Barone exemplifica com casos de falha: quando a IA n\u00e3o entrega resultados de neg\u00f3cio mensur\u00e1veis, a dire\u00e7\u00e3o tende a desativar a tecnologia. Agourakis completa que esse tipo de epis\u00f3dio diminui a disposi\u00e7\u00e3o da diretoria para futuras iniciativas de IA.<\/p>\n
Os especialistas rejeitam quatro justificativas comuns para falhas: dados ruins, aus\u00eancia de cientistas de dados, custo elevado e ERP desatualizado. Eles ressaltam que nenhum deles impede o progresso, desde que haja abordagem adequada.<\/p>\n
A recomenda\u00e7\u00e3o \u00e9 o AI retrofit, que moderniza a estrutura existente sem demolir o que j\u00e1 funciona. O objetivo \u00e9 acoplar IA aos sistemas atuais, preservando o DNA da empresa. O processo envolve mapear o fluxo certo, manter a opera\u00e7\u00e3o durante a implementa\u00e7\u00e3o, medir resultados com m\u00e9tricas de neg\u00f3cio e escalar gradualmente.<\/p>\n
Os quatro passos propostos incluem mapear o fluxo de alto impacto sem interromper opera\u00e7\u00f5es, validar com dados reais e obter ganhos em semanas. Projetos de menor dificuldade, como automa\u00e7\u00e3o de notas fiscais e valida\u00e7\u00e3o de dados, costumam entregar resultados r\u00e1pidos, enquanto iniciativas mais ousadas trazem maior incerteza de prazo e custo.<\/p>\n
Sets regulados, como seguros e hospitais, aparecem como ambientes favor\u00e1veis para IA, j\u00e1 que regras claras reduzem interpreta\u00e7\u00f5es abertas do sistema. A ado\u00e7\u00e3o \u00e9 vista como vantagem para workflows cr\u00edticos, desde que haja regras bem definidas.<\/p>\n
Sobre o cen\u00e1rio no Brasil, Barone afirma que o pa\u00eds n\u00e3o est\u00e1 atrasado, mas tem potencial expressivo para elevar produtividade. A vantagem de chegar depois, segundo ela, \u00e9 evitar erros j\u00e1 enfrentados em mercados mais maduros. A conversa no AI Summit refor\u00e7ou a necessidade de alinhar tecnologia, estrat\u00e9gia e governan\u00e7a.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"