Por André Fossa*

Virou quase consenso dizer que a inteligência artificial foi superestimada. Depois de uma avalanche de pilotos e provas de conceito que não viraram resultados concretos, parte do mercado passou a tratar a IA como mais uma promessa inflada.

Essa leitura, porém, erra o alvo. Os grandes projetos de IA não fracassam porque a tecnologia é incapaz, mas porque as empresas ainda não aprenderam a implementá-la corretamente.

O problema não está no modelo. Está na forma como ele é inserido dentro da organização.

O abismo entre testar tecnologia e operar resultados

Os próprios dados das consultorias reforçam esse diagnóstico. Pesquisas do MIT Sloan em parceria com a BCG indicam que apenas cerca de 10% das empresas conseguem capturar benefícios financeiros significativos com iniciativas de IA.

Ao mesmo tempo, relatórios do Gartner mostram que mais da metade dos projetos de IA não passa da fase de protótipo.

A leitura correta desses números não é que a IA "não funciona", mas que existe um abismo entre testar tecnologia e operá-la de forma sustentável. Esse abismo nasce da forma como as empresas encaram a complexidade do problema.

A IA generativa não é um software plugável, nem um chatbot melhorado. Ela exige dados organizados, semântica consistente e governança.

Governança de dados: a maior barreira para a adoção

Relatórios da IBM e da Microsoft são recorrentes ao apontar que a maior barreira para adoção de IA não é o modelo, mas a qualidade e a governança de dados.

Em termos práticos, a famosa máxima de mercado continua válida: inteligência artificial é muito mais sobre dados e processos do que sobre algoritmos.

Há também um erro estratégico recorrente: a crença de que é possível acelerar pulando etapas. Segundo o Gartner, o tempo médio para levar um projeto do conceito à produção gira em torno de oito a nove meses.

Desafios de integração e segurança

Quando esse esforço é subestimado por desafios de integração, segurança e conformidade, o projeto nasce condenado. E, quando falha, a culpa recai injustamente sobre a tecnologia.

Isso não significa que não existam limitações reais. Modelos ainda alucinam e questões regulatórias como LGPD e o futuro AI Act europeu impõem restrições legítimas.

Entretanto, o próprio Gartner posiciona a IA generativa no pico das expectativas infladas em seu Hype Cycle.

O movimento rumo ao "vale da desilusão" é típico de tecnologias que já provaram valor, mas ainda não consolidaram seus padrões de implementação.

Transformação operacional e vantagem competitiva

O que estamos vendo não é o fracasso da IA, mas o choque entre uma tecnologia poderosa e organizações estruturalmente despreparadas para absorvê-la.

Empresas que a encaram como transformação operacional, com método e arquitetura, começam a capturar valor real. Desacreditar da IA é um atalho para perder competitividade.

O caminho real passa por aceitar que a tecnologia funciona, mas não perdoa improviso. Quem entender isso mais cedo terá vantagem estrutural sobre quem insiste em confundir piloto com estratégia.

*André Fossa é cofundador da Cogni2 e executivo de tecnologia com passagens pela Nextel, IBM e Tata Consultancy Services.