A inteligência artificial tornou-se uma prioridade para muitas empresas. No entanto, à medida que a primeira onda de entusiasmo vai passando, começa a surgir uma realidade menos visível: muitas delas experimentaram ferramentas de IA, mas poucas conseguiram integrá-las de forma sustentável nas suas operações diárias.
O problema raramente reside na tecnologia. Nem na falta de soluções disponíveis. A maioria dos obstáculos surge muito antes. Nos dados, na infraestrutura, na gestão e na capacidade de ligar a tecnologia a objetivos empresariais reais. Antes de falarmos de agentes, automatização avançada ou modelos generativos, convém fazer uma pergunta menos comum: estamos preparados para que a IA gere valor de forma consistente? No capítulo 1 do «Podcast de Aire», analisamos a forma como as empresas estão a utilizar a inteligência artificial.
A IA era a resposta, mas qual era a pergunta?
Um dos erros mais comuns nos projetos de inteligência artificial consiste em começar pela ferramenta.
Nos últimos anos, muitas empresas adquiriram licenças de assistentes generativos, realizaram projetos-piloto ou experimentaram diferentes soluções, motivadas pela sensação de que era necessário agir rapidamente para não ficarem para trás no mercado.
O resultado foi uma adoção desigual, marcada por expectativas muito elevadas e benefícios que, em muitos casos, acabaram por não se concretizar.
A pergunta que muitas vezes falta no início do processo é simples: que problema queremos resolver?
A IA pode reduzir os tempos de resposta, automatizar tarefas repetitivas, melhorar a tomada de decisões ou ajudar a descobrir padrões difíceis de detetar. No entanto, nenhuma tecnologia acrescenta valor por si só. Esse valor surge quando existe um caso de utilização claro e uma necessidade concreta que justifique a sua aplicação.
Quando a conversa gira exclusivamente em torno de ferramentas, licenças ou funcionalidades, é fácil perder de vista o objetivo real. A empresa acaba por implementar tecnologia sem ter definido previamente o resultado que espera obter.
Por esta razão, os projetos com maior potencial costumam começar no negócio e não no departamento de TI. A tecnologia é uma peça fundamental, mas não pode substituir a reflexão estratégica sobre os processos, os objetivos e as prioridades da empresa.
Do “Pilot Purgatory” à armadilha da falsa adoção
Após o surto da primeira onda de entusiasmo em torno da inteligência artificial, o mercado empresarial começou a deparar-se com a realidade. Tal como é analisado no primeiro episódio do podcast da Aire, muitas organizações encontram-se num momento de redefinição, ao perceberem que os seus projetos não estão a gerar o impacto esperado. Esta situação é frequentemente provocada por três erros muito comuns no mundo empresarial:
- Cair no “Pilot Purgatory”: É o cenário habitual das empresas de maior dimensão ou com maior orçamento. Lançam-se no desenvolvimento de inúmeras Provas de Conceito (POCs) e projetos-piloto em diferentes áreas. O problema surge quando ficam “presas” nessa fase experimental, deparando-se com sérias dificuldades técnicas e organizacionais para escalar essas soluções para a produção e extrair um valor económico real.
- A falsa adoção por acumulação de licenças: um erro muito comum entre as organizações de menor dimensão. Com receio de ficarem para trás no mercado, adquirem em massa licenças de assistentes generativos ou copilotos comerciais. No entanto, comprar ferramentas não significa ter adotado a tecnologia: a realidade é que o software é subutilizado porque os colaboradores não receberam a cultura nem a orientação necessárias para o integrar nas suas rotinas.
- Procurar uma ferramenta antes de ter uma questão empresarial: Incorporar a inteligência artificial simplesmente «porque existe», sem uma reflexão estratégica prévia. Muitas empresas implementam soluções complexas quando, talvez, as suas reais necessidades de tomada de decisão fossem resolvidas através da otimização de um quadro de controlo tradicional. A IA é uma ferramenta para resolver problemas, não o objetivo em si.
Deixar para trás estes erros é o que marca a diferença entre as empresas que se limitam a experimentar a tecnologia e aquelas que estão preparadas para se transformarem verdadeiramente.
Os dados continuam a ser o verdadeiro ponto de partida
Fala-se frequentemente da IA como se fosse uma tecnologia completamente nova, capaz de transformar qualquer organização de forma imediata. Mas a realidade é muito menos espetacular e mais prática. A inteligência artificial é a evolução natural de décadas de trabalho nas áreas da análise de dados, estatística, business intelligence, aprendizagem automática e ciência de dados.
Os projetos que hoje estão a obter melhores resultados são aqueles que, há anos, vêm a estruturar, organizar e gerir os seus dados.
Em muitas empresas, ainda existem problemas de integração, silos de informação, duplicações e critérios distintos para interpretar um mesmo dado. Cada departamento trabalha com a sua própria lógica e a informação circula com dificuldade entre as áreas. Quando esta realidade se transpõe para um projeto de IA, as limitações multiplicam-se.
A inteligência artificial pode acelerar processos e gerar novas capacidades analíticas, mas também pode amplificar a desorganização existente. Um dado mal definido continua a ser um dado mal definido, mesmo que seja processado com a tecnologia mais avançada do mercado.
Por isso, antes de expandir qualquer iniciativa de IA, é imprescindível rever aspetos como a qualidade da informação, a rastreabilidade, as autorizações de acesso, a integração entre sistemas e os mecanismos de gestão dos dados.
A matéria-prima de qualquer projeto de inteligência artificial continua a ser a mesma: informação fiável, acessível e bem gerida.
Utilizar IA não significa tê-la adotado
Outro erro frequente consiste em confundir utilização com adoção. Utilizar uma ferramenta não implica necessariamente ter adotado a inteligência artificial a nível empresarial. A evolução costuma ocorrer nas empresas em diferentes níveis:
Primeiro nível: assistentes de IA
Neste contexto, o profissional continua a realizar o seu trabalho principal, ao mesmo tempo que utiliza a IA como apoio para redigir documentos, resumir informações, gerar ideias ou agilizar determinadas tarefas.
Segundo nível: automatização
O segundo nível surge quando a organização começa a automatizar processos específicos através de agentes, fluxos de trabalho ou soluções low-code. A inteligência artificial deixa de ser uma ferramenta individual para se tornar um elemento operacional.
Terceiro nível: processos analíticos
O terceiro nível é o mais complexo e também o mais transformador. É o momento em que a IA participa na redefinição de processos, serviços, produtos ou modelos de negócio completos. Não se limita a melhorar a produtividade, altera a forma como a empresa cria valor.
A maioria das empresas ainda se encontra entre o primeiro e o segundo nível e o problema surge quando esta situação é interpretada como uma adoção completa da inteligência artificial.
A diferença entre experimentar e transformar é muito maior do que normalmente parece.
Sem infraestruturas adequadas, não há escalabilidade
Os projetos de IA começam geralmente com testes relativamente pequenos. Um assistente interno, um sistema de análise documental ou uma automatização pontual podem funcionar com recursos limitados e uma arquitetura simples.
A situação muda quando a empresa tenta expandir esses casos de utilização. Surgem então questões relacionadas com a capacidade de processamento, o armazenamento, a integração de dados, o desempenho, a segurança, a disponibilidade ou o controlo de custos. É aí que a infraestrutura deixa de ser um elemento secundário e passa a ocupar uma posição central.
O papel facilitador da cloud
A cloud tornou-se um fator essencial para esta evolução. Permite disponibilizar capacidade tecnológica a pedido, integrar informações provenientes de vários sistemas e construir arquiteturas mais flexíveis. No entanto, dispor de infraestrutura na cloud não garante, por si só, uma adoção bem-sucedida da IA.
A infraestrutura adequada não é necessariamente a mais complexa nem a mais avançada. É aquela que permite que os casos de utilização evoluam sem comprometer a segurança, o desempenho ou a gestão.
Regulamentar a IA é tão importante quanto implementá-la
Existe uma tendência para avaliar a inteligência artificial com base no que ela é capaz de fazer. Por outro lado, em contextos empresariais, é igualmente importante analisar como é utilizada, quem a utiliza e em que condições. A gestão continua a ser um dos grandes desafios da adoção da IA.
As empresas devem definir que informações podem ser utilizadas, que sistemas têm acesso às mesmas, que autorizações existem e como são supervisionados os resultados gerados pelos modelos. Devem também estabelecer mecanismos para avaliar o impacto real de cada iniciativa.
A confiança como motor fundamental
Num ambiente empresarial, uma resposta aparentemente convincente, mas incorreta, pode ter consequências operacionais, comerciais ou mesmo regulamentares. Por isso, é fundamental compreender que a qualidade de uma solução de IA não se mede apenas pela sua capacidade de responder, mas pela sua capacidade de o fazer de forma fiável e controlada.
A gestão permite, precisamente, construir esse quadro de confiança. Ajuda a definir responsabilidades, a estabelecer políticas de utilização e a medir resultados. Facilita também que a organização evolua de experiências isoladas para modelos sustentáveis de adoção. É aí que reside o verdadeiro salto qualitativo.
A diferença entre experimentar e criar valor
O debate sobre a inteligência artificial tem sido, há muito tempo, dominado pelas ferramentas. Hoje, no entanto, as organizações começam a deparar-se com questões mais complexas.
Como integrar a IA nos processos de negócio?
Como garantir a qualidade dos dados?
Que infraestrutura permitirá expandir os casos de utilização?
Como gerir a tecnologia de forma segura e sustentável?
São as respostas a estas questões que distinguem os projetos experimentais das iniciativas capazes de gerar resultados. A inteligência artificial não é uma camada tecnológica que se acrescenta a uma empresa ou a um projeto. É uma capacidade que se constrói com base em dados geridos, processos definidos, infraestrutura preparada e uma visão clara do negócio.
Por conseguinte, o desafio atual já não é tecnológico, mas sim estratégico: criar as condições ideais para que a IA traga um valor consistente, medível e escalável. Acumular ferramentas apenas gera ruído; a verdadeira vantagem competitiva surge quando existe uma base operacional e organizacional preparada para as integrar. Neste novo paradigma, a verdadeira liderança não pertence à empresa que corre mais depressa em direção à inovação, mas àquela que melhor prepara a sua estrutura para a mudança.
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