Por Lucas Toledo, CEO da KXP Tech.
A corrida corporativa pela inteligência artificial entrou em uma fase em que comprar tecnologia já não basta como evidência de transformação. Levantamento do Gartner divulgado em setembro de 2026 mostra que apenas 22% das organizações pesquisadas conseguiram escalar IA para múltiplas áreas do negócio ou adotar uma abordagem orientada pela tecnologia, embora 85% dos líderes pretendam aumentar os investimentos neste ano. A distância entre intenção e escala deveria servir de alerta. Muitas iniciativas começam pela escolha da ferramenta quando ainda falta uma resposta objetiva para questões anteriores, como qual problema será resolvido, quais dados sustentam a decisão e como o resultado será medido.
Esse comportamento costuma nascer de uma pressão compreensível. Conselhos cobram estratégias de IA, concorrentes anunciam novos projetos e fornecedores demonstram soluções impressionantes em poucos minutos. Nesse ambiente, experimentar rápido é saudável. O erro aparece quando a urgência para testar substitui a disciplina de entender o processo. Se uma empresa possui dados incompletos, responsabilidades difusas e etapas operacionais mal definidas, automatizar esse fluxo tende a acelerar também suas fragilidades.
A pesquisa DORA 2025, conduzida pelo Google Cloud com quase 5 mil profissionais de tecnologia, ajuda a explicar esse efeito. Cerca de 90% dos participantes já utilizavam IA no trabalho e mais de 80% percebiam ganhos de produtividade. Ao mesmo tempo, o estudo encontrou relação entre maior adoção da tecnologia e instabilidade nas entregas de software. A conclusão mais relevante é que a IA funciona como amplificadora das condições existentes. Organizações com processos sólidos conseguem aproveitar melhor a velocidade; estruturas frágeis passam a produzir problemas também em maior velocidade.
Por isso, um projeto que não gera resultado não deveria levar automaticamente à conclusão de que a IA falhou. Antes disso, é preciso investigar se havia dados utilizáveis, integração com os sistemas existentes, responsabilidade definida e uma métrica capaz de separar avanço real de uma boa demonstração. Quando essas perguntas surgem somente depois do investimento, a tecnologia acaba recebendo a culpa por uma decisão de gestão que nasceu incompleta. O efeito mais prejudicial aparece depois, quando uma experiência ruim reduz a confiança interna e dificulta a aprovação de iniciativas mais maduras.
Também seria equivocado defender que empresas só devem testar IA quando todos os processos estiverem perfeitos. Experimentação existe justamente para revelar hipóteses ruins, limitações e caminhos melhores. A diferença está no que acontece depois do teste. Um experimento legítimo produz aprendizado, mesmo quando a hipótese inicial não se confirma. Um projeto mal planejado consome orçamento sem deixar claro por que falhou, tornando impossível decidir se é preciso mudar o modelo, os dados, o processo ou simplesmente abandonar aquela aplicação.
A próxima etapa da adoção corporativa de IA dependerá menos de quantas ferramentas uma empresa consegue colocar em funcionamento e mais da qualidade das perguntas feitas antes da implementação. Definir o problema, organizar os dados, compreender o processo e estabelecer critérios de sucesso pode parecer menos empolgante do que apresentar um novo agente inteligente, porém é justamente essa base que separa experimentação produtiva de desperdício. A tecnologia continuará avançando rapidamente. A maturidade das empresas precisará acompanhar esse ritmo para que cada frustração com IA não esconda, na verdade, um problema que já existia antes dela.
