Da IA piloto para valor empresarial: como ampliar o uso com rapidez

86% das organizações planejam aumentar investimentos em IA em 2026, mas apenas 21% estão redesenhando processos com IA no núcleo.
O caminho para valor empresarial exige definir o cronograma de impacto e manter ganhos sustentados, com benefício relevante em doze meses ou mais.
Para operar em escala, é necessário codificar processos de ponta a ponta e evitar aplicar IA onde não é essencial; 70% dos orçamentos ainda vão para sistemas legados.
Uma base de dados forte com governança é fundamental: dados de alta qualidade, dados proprietários e ambientes de nuvem modulares ajudam a orientar as decisões da IA.
O talento faz a diferença: redesenhar funções, investir em capacitação e manter pessoas na liderança; modelos de operação de IA precisam de capacidades compartilhadas, não de silos.

O estudo mais recente da Accenture aponta que avançar de pilotos de IA para valor em toda a empresa exige uma rodovia inteligente: dados governados, fluxos de trabalho compartilhados e arquitetura modular em nuvem. A transição de IA isolada para uma IA sistêmica é o caminho para escala.

Segundo a pesquisa, as organizações precisam apresentar vitórias iniciais sustentadas para manter o impulso. O desempenho depende de uma base sólida de dados de qualidade e de governança robusta, que sustente implantações de IA orientadas por agentes.

A Accenture identifica cinco formas de a IA gerar valor em toda a empresa, com base em mais de 6 mil casos de uso. A partir de investimentos contínuos, as empresas devem planejar além de resultados trimestrais e buscar ganhos de médio prazo.

Cinco caminhos para o valor corporativo

1) Definir o cronograma de impacto: tratar IA como construção de longo prazo, com metas acessíveis. Ganhos significativos costumam levar mais de 12 meses para aparecer no resultado financeiro.

2) Preparação operacional: 70% dos orçamentos técnicos ainda vão para sistemas legados. Processos end-to-end precisam ser codificados para o funcionamento rápido e escalável.

3) Base de dados sólida: governança e dados com contexto consistente orientam decisões melhores. Ambientes em nuvem devem ser modulares e compatíveis com IA.

4) Talento e tecnologia: a maioria das lideranças não integrou plenamente estratégia de pessoas e IA. Investir em treinamento e reenquadramento de funções é essencial para manter o humano na liderança.

5) Novos modelos operacionais de IA: escalabilidade exige modelo de IA futuro, com capacidades compartilhadas e ecossistema de parceiros. A integração entre tecnologia, pessoas e governança é chave.

Desafios e próximos passos

A pesquisa aponta três estágios para ir além de pilotos: IA isolada para diagnóstico, IA estrutural para escala e IA sistêmica para incorporar inteligência ao núcleo da empresa. Mudanças de modelo, governança de dados e capacidades humanas são determinantes para avançar.

A Accenture ressalta que menos de um quinto das organizações atualizou dados, plataformas e governança para suportar implantação ampla de IA. Segurança integrada desde o design também é prioridade para alcançar valor sustentável.

Fonte: estudo da Accenture sobre impacto da IA, com base em mais de 6 mil engajamentos de IA. As descobertas destacam a necessidade de uma visão de longo prazo, governança de dados e modelos operacionais prontos para o ecossistema de IA.