Os principais erros ao investir em IA que líderes precisam corrigir antes de implementar ou escalar

A corrida pela Inteligência Artificial começou há alguns anos e tem se intensificado (algo que tende a escalar nos próximos anos), tornando-se prioridade estratégica em praticamente todas as empresas, independente do segmento ou tamanho. Um dos problemas dessa correria toda é que, na prática, muitas organizações ainda estão investindo errado, e pior, escalando esses erros de formas que podem ser irreversíveis no futuro.

A consequência? Projetos caros, pouco impacto real e uma crescente frustração com o retorno da tecnologia. Por isso, antes de acelerar, talvez seja hora de corrigir a rota. Para te ajudar nessa missão, destaco os principais erros de investir em IA sem conceitos e propósitos claros.

O primeiro é não investir em capacitação e treinamento das equipes: Um dos erros mais recorrentes é tratar a IA como algo restrito ao time de tecnologia. Quando as equipes não entendem como a IA funciona, quais são seus limites e como interagir com ela, surgem dois problemas: resistência ou uso inadequado. Em ambos os casos, o resultado é frustração e baixo retorno. Portanto, capacitar times não significa transformar todos em especialistas técnicos, mas criar letramento em IA. As pessoas precisam saber interpretar resultados, questionar recomendações, ajustar fluxos e tomar decisões com base nos insights gerados.

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O segundo erro é a falta de foco e priorização na escolha da primeira área: Outro erro comum é tentar levar IA para muitas áreas ao mesmo tempo, sem uma priorização clara. Atendimento, marketing, financeiro, operações, RH, logística…tudo parece elegível, mas nem tudo está pronto e deve absorver essas inovações. Projetos bem-sucedidos começam com foco. Portanto, um bom ponto de partida costuma ser uma área com alto volume de tarefas repetitivas, regras bem definidas e impacto mensurável. Por exemplo, um time de atendimento lidando diariamente com solicitações semelhantes, ou uma área financeira executando conciliações manuais e relatórios recorrentes. Ao priorizar uma área com essas características, a empresa consegue validar valor rapidamente, medir ganhos concretos e aprender com o processo. Só depois disso faz sentido escalar a IA para o restante do negócio.

O terceiro é usar soluções prontas e modelos abertos com dados sensíveis: Modelos abertos e soluções prontas podem ser úteis em testes iniciais, mas tornam-se um risco quando usados indiscriminadamente em ambientes corporativos, especialmente com dados sensíveis. Nesse sentido, muitas empresas alimentam modelos externos com informações estratégicas, financeiras, operacionais ou de clientes sem avaliar onde esses dados estão sendo armazenados, como são utilizados ou se podem ser reaproveitados para treinar modelos de terceiros. Neste cenário, além da questão de segurança e compliance, há um problema de adequação. Soluções genéricas raramente entendem o contexto específico do negócio. O resultado são respostas imprecisas, pouco confiáveis ou desalinhadas à realidade da operação;

O quarto é ignorar a maturidade digital e a qualidade dos dados: Nenhum projeto de IA é melhor do que os dados que o alimentam. Ainda assim, muitas empresas pulam a etapa mais básica: avaliar se seus dados estão prontos para IA. É preciso saber responder questões como: Os dados são confiáveis; estão atualizados?; existem duplicidades?; as fontes são consistentes; Há governança sobre quem cria, altera e consome essas informações. Quando dados desorganizados alimentam modelos inteligentes, o resultado é previsível: dirty data, dirty results. Portanto, a IA não corrige problemas estruturais, apenas escala o que já existe, inclusive erros;

O quarto erro é não definir métricas claras para acompanhar resultados: Outro erro frequente é iniciar projetos de IA sem critérios claros de sucesso. Sem métricas, não há como provar valor, ajustar rotas ou justificar escala. Os projetos de IA precisam nascer com indicadores bem definidos, conectados a objetivos de negócio. Alguns exemplos incluem: Redução do tempo de execução de processos; diminuição de erros operacionais; ganho de produtividade por equipe; redução de custo por operação; aumento da taxa de resolução no primeiro contato; e melhoria na qualidade dos dados analisados.

Por fim, existe uma expectativa implícita de que a Inteligência Artificial vai destravar eficiência, inovação e crescimento. E ela pode sim, mas apenas quando bem direcionada. Caso contrário, ela só acelera problemas que já existem.

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