Mais de 80% dos projetos de IA falham ao escalar da prova de conceito para a produção, segundo pesquisa da RAND Corporation. Apenas 13% das PoCs chegam efetivamente à operação, de acordo com dados da IDC.

Esses números revelam uma realidade preocupante: empresas investem milhões em inteligência artificial, mas não conseguem transformar experimentação em valor real para o negócio.

A diferença entre empresas que conseguem escalar IA e aquelas que ficam presas em pilotos eternos não está na tecnologia. Está na forma como posicionam a IA dentro da organização.

Aqui você encontra:

• Por que a maioria dos projetos de IA não escala?
• Como empresas estão reposicionando IA como estratégia central?
• Quais são os maiores erros que travam a evolução da IA?
• Por que agora é o momento crítico para reposicionar IA?
• Por onde começar o reposicionamento da IA na sua empresa?
• Como medir ROI de IA estratégica?
• Exemplo prático: da fragmentação à integração
• Próximos passos: da tática à estratégia

Boa leitura!

Por que a maioria dos projetos de IA não escala?

O maior obstáculo raramente é tecnológico. São as barreiras organizacionais que impedem o avanço:

• Silos departamentais: Cada área desenvolve sua própria solução de IA sem integração.

• Falta de sponsor executivo: IA é vista como "projeto da TI", não como estratégia de negócio.

• Busca por ROI imediato: Expectativa de retornos rápidos ignora o tempo necessário para construir capacidades.

• Resistência cultural: Colaboradores veem IA como ameaça, não como habilitador.

Imagine uma grande empresa de varejo que implementou três projetos isolados: chatbot no atendimento, sistema de recomendação no e-commerce e previsão de vendas no estoque.

Cada solução operava em silos. O chatbot não acessava histórico de compras. O sistema de recomendação ignorava margem de lucro. A previsão de vendas não considerava campanhas de marketing.

Resultado: investimento alto, valor baixo.

Como empresas estão reposicionando IA como estratégia central?

1. Mudança de mentalidade: de tecnologia para capacitador

Empresas bem-sucedidas tratam IA como uma "camada inteligente" que perpassa toda a organização.

A pergunta deixa de ser "qual modelo de IA vamos usar?" e passa a ser "quais problemas de negócio a IA pode resolver de forma integrada?".

2. Arquitetura de dados unificada

O primeiro passo é consolidar dados de todas as áreas em uma plataforma centralizada.

Sem dados integrados e de qualidade, mesmo a IA mais avançada produzirá resultados fragmentados.

3. Governança multifuncional

Criação de um Centro de Excelência em IA com representantes de:

• TI e Engenharia

• Áreas de negócio

• Compliance e Legal

• Recursos Humanos

4. Cultura data-driven e AI-first

Transformação organizacional que posiciona dados e IA como habilitadores centrais de decisões, não apenas ferramentas auxiliares.

Quais são os maiores erros que travam a evolução da IA?

• Pensar em IA como produto isolado: Tratar IA como tecnologia pontual, não como capacidade organizacional.

• Soluções procurando problemas: Investir em tecnologias avançadas sem identificar desafios críticos de negócio.

• Ignorar gestão da mudança: Focar apenas na tecnologia e negligenciar impacto nas pessoas e processos.

• Falta de visão de escala: Desenvolver PoCs sem arquitetura que permita evolução para produção.

Por que agora é o momento crítico para reposicionar IA?

Revolução da IA Generativa

A democratização de ferramentas como ChatGPT tornou IA acessível e tangível para todas as áreas da empresa.

Pressão competitiva acelerada

Empresas sem estratégia coesa de IA correm risco de serem superadas por concorrentes mais ágeis.

Maturidade das ferramentas

Plataformas estão mais acessíveis, integráveis e capazes de gerar valor imediato quando bem implementadas.

Disponibilidade de dados

A quantidade de dados gerados permite extrair inteligência e valor em escala nunca vista antes.

Por onde começar o reposicionamento da IA na sua empresa?

Passo 1: Mapeie problemas de negócio, não soluções tecnológicas

Identifique os maiores gargalos operacionais ou oportunidades de crescimento que podem ser endereçados por IA integrada.

Passo 2: Avalie a qualidade dos seus dados

Sem base sólida de dados limpos, integrados e governados, projetos de IA falharão independente da tecnologia escolhida.

Passo 3: Garanta sponsor executivo forte

IA precisa de endosso e visão unificada da alta direção para superar resistências organizacionais.

Passo 4: Projete para escala desde o início

Desenvolva PoCs com arquitetura e processos que permitam evolução para produção sem reconstrução completa.

Passo 5: Invista em pessoas e cultura

Capacite equipes existentes e crie programas de upskilling para reduzir resistência à mudança.

Como medir ROI de IA estratégica?

Esta é uma das perguntas mais comuns de CIOs e líderes de negócio.

• Métricas operacionais: Redução de tempo em processos, automação de tarefas manuais, diminuição de erros.

• Métricas de receita: Aumento de conversão, personalização que gera mais vendas, novos produtos habilitados por IA.

• Métricas estratégicas: Velocidade de tomada de decisão, capacidade de inovação, vantagem competitiva sustentável.

O segredo é alinhar métricas de IA com KPIs de negócio desde o planejamento inicial.

Exemplo prático: da fragmentação à integração

Voltando ao exemplo da empresa de varejo: após reposicionar IA como estratégia central, os resultados mudaram drasticamente.

Com dados unificados, o chatbot passou a:

• Acessar histórico completo do cliente
• Prever risco de churn
• Oferecer soluções proativas personalizadas

A previsão de vendas começou a:

• Incorporar dados de marketing e promoções

• Otimizar não apenas estoque, mas precificação

• Maximizar margem de lucro

O sistema de recomendação evoluiu para:

• Considerar rentabilidade de produtos

• Integrar com gestão de estoque

• Personalizar baseado em comportamento omnichannel

Resultado: projetos isolados se transformaram em estratégia integrada que redefiniu a experiência do cliente.

Próximos passos: da tática à estratégia

IA não é mais opção, mas imperativo para o futuro dos negócios.

O sucesso não vem da adoção de ferramentas de ponta, mas da capacidade de integrar IA de forma inteligente na organização.

Seu objetivo não deve ser "ter" IA, mas "ser" uma empresa inteligente, habilitada por IA.

Isso exige:

• Liderança ousada que repense processos

• Investimento em cultura de dados e experimentação

• Visão de escala desde o primeiro projeto

• Paciência para colher resultados exponenciais

A IA é uma jornada contínua de aprendizado e adaptação. Quem não embarcar com mentalidade estratégica verá concorrentes redefinindo mercados enquanto ainda justifica a primeira PoC.

Pronto para sair da fase de PoCs e transformar IA em vantagem competitiva real?

A Maxxi é uma consultoria em tecnologia, data-driven e AI-Firts, com metodologia exclusiva para acelerar essa transição. Nosso framework 2➔2➔2 foi criado especificamente para resolver os gargalos que impedem 87% dos projetos de IA de chegarem à produção.

Trabalhamos com CIOs e líderes de inovação de empresas como a sua para:

• Diagnosticar gaps entre estratégia atual e potencial de IA

• Criar arquitetura de dados unificada que suporte IA em escala

• Implementar governança multifuncional com ROI mensurável desde o início

• Desenvolver cultura data-driven e AI-first com gestão de mudança estruturada

Nossa abordagem consultiva combina visão de negócio, senioridade técnica e metodologia própria para garantir que seus investimentos em IA gerem impacto real, não apenas demonstrações impressionantes.

Quer entender como sua empresa pode fazer parte dos 13% que conseguem escalar IA estrategicamente?