Por que a maioria das iniciativas de IA corporativa fracassa e o que precisa estar pronto antes de investir

A maioria das iniciativas de IA corporativa fracassa por um motivo simples: tenta automatizar decisões sobre uma estrutura que ainda não está pronta.

Inteligência artificial não corrige desorganização. Ela amplifica o que já existe. Se os dados são inconsistentes, se os processos variam conforme a área ou se a governança é frágil, a automação apenas acelera o erro.

Essa é a provocação central trazida por Vinicius Oliverio, CTO da Urmobo, em sua coluna na InfoMoney. E vale aprofundar o tema sob a ótica de quem precisa decidir onde e como investir.

IA não é ferramenta. É decisão.

Quando uma empresa implementa IA, ela não está apenas adotando tecnologia. Está delegando decisões.

Pode ser a priorização de chamados, a definição de preços, a roteirização de equipes, a análise de risco ou a identificação preditiva de falhas. Em todos os casos, o algoritmo passa a influenciar custo, receita e experiência do cliente.

O erro mais comum é começar pela plataforma antes de entender a decisão que será automatizada. Poucas empresas param para perguntar se essa decisão já é consistente hoje, se os dados que a sustentam são confiáveis e se existe rastreabilidade suficiente para explicar o resultado quando alguém questionar.

Sem essa base, o projeto nasce vulnerável.

O padrão dos projetos que fracassam

Os casos se repetem com pequenas variações.

Uma organização decide usar IA para prever demanda. Descobre depois que seus cadastros são inconsistentes e que os dados vêm de sistemas que não conversam entre si. O modelo aprende com ruído. As previsões oscilam. A confiança interna desaparece.

Outra empresa quer automatizar decisões logísticas. No campo, os dados chegam incompletos porque a operação roda com dispositivos em diferentes estados, versões e configurações. Coleta irregular, políticas inexistentes, uso fora do padrão. O algoritmo até decide, mas decide mal, porque enxerga mal.

Há também o caso em que a IA entra em decisões críticas sem regra clara de autonomia. Quando surge a primeira exceção ou um questionamento jurídico, o projeto trava. Ninguém quer responder por uma decisão automatizada que não consegue explicar.

O padrão não está na tecnologia. Está na ausência de maturidade operacional e governança.

O que empresas bem-sucedidas fazem diferente

Organizações que extraem valor real de IA seguem uma ordem menos sedutora, porém mais eficaz.

Primeiro organizam processos. Garantem que o fluxo decisório faça sentido mesmo sem automação. Depois consolidam dados, eliminam redundâncias e aumentam visibilidade. Só então escalam a automação.

Em operações distribuídas, onde dados nascem na ponta, essa disciplina é ainda mais importante. Se a origem da informação não é confiável, a decisão automatizada também não será.

Aqui entra um ponto que muita empresa subestima. IA corporativa depende, em grande parte, de dados que vêm de endpoints, mobilidade e sistemas de campo. Se esses dispositivos não estão padronizados, atualizados e governados, a empresa tenta construir automação decisória em cima de uma base variável. Isso não é um detalhe técnico. É o tipo de coisa que define se a IA vai virar ativo estratégico ou projeto que morre no piloto.

As escolhas que precisam ser feitas antes do investimento

Implementar IA corporativa envolve decisões estratégicas que raramente aparecem na apresentação do fornecedor.

Quanto maior a autonomia do sistema, maior o ganho potencial de eficiência. Mas também maior a responsabilidade sobre a qualidade da base e sobre o que será considerado verdade no processo decisório.

Projetos rápidos dão sensação de inovação imediata. Projetos estruturados exigem tempo e revisão interna, porém reduzem fricção no médio prazo, especialmente quando a IA começa a influenciar decisões com impacto financeiro.

Soluções altamente integradas podem acelerar a implementação, mas aumentam dependência tecnológica. Em alguns contextos isso é aceitável. Em outros, compromete flexibilidade futura.

Nenhuma dessas decisões é trivial. Todas exigem clareza estratégica.

Perguntas que deveriam anteceder qualquer contratação

Antes de aprovar orçamento ou escolher parceiro, a liderança deveria responder algumas questões essenciais.

• Os dados são padronizados e auditáveis?
• Os processos são previsíveis ou mudam conforme a unidade, a região e a pessoa?
• Existe clareza sobre quando a decisão humana intervém e quando não intervém?
• A infraestrutura tecnológica é estável o suficiente para sustentar automação?
• A operação na ponta, incluindo endpoints e dispositivos móveis, está sob controle e com políticas consistentes?
• O impacto financeiro do projeto está bem definido?

Se a maioria dessas respostas for vaga, o investimento em IA provavelmente será prematuro.

IA potencializa maturidade. Não a substitui.

A conclusão é menos tecnológica do que parece.

Inteligência artificial amplifica a qualidade da gestão existente. Empresas organizadas colhem eficiência. Empresas desorganizadas amplificam inconsistência.

A decisão não é simplesmente investir ou não investir. A decisão é estruturar a base antes de automatizar o topo. E, em muitos negócios, essa base começa onde a operação acontece de verdade, nos dispositivos, nas rotinas de campo, na governança do endpoint e na consistência dos dados gerados diariamente.

Este conteúdo amplia as reflexões apresentadas por Vinicius Oliverio em sua coluna no InfoMoney, trazendo a discussão para o campo prático da governança e da tomada de decisão empresarial.

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