A adoção de Inteligência Artificial (IA) generativa nas empresas segue em ritmo acelerado, mas estudos mostram que 70% dos projetos falham não por limitações tecnológicas, mas por problemas internos de gestão e processos. Segundo levantamento da Boston Consulting Group (BCG), a falta de preparo organizacional é o maior obstáculo para iniciativas bem-sucedidas.
Fabiano Brito, COO da Maitha Tech, consultoria especializada em soluções digitais, aponta que gargalos internos muitas vezes passam despercebidos, gerando prejuízos financeiros e impactos na reputação corporativa. “Quando o foco está apenas na tecnologia, as empresas se expõem a riscos que poderiam ser facilmente prevenidos”, alerta.
Para ajudar empresas a superar esses desafios, Brito lista os sete erros mais comuns na implementação de IA — os “pecados capitais” — e apresenta soluções práticas para cada caso.
1. Dados fragmentados e desatualizados
Um dos maiores desafios das empresas é lidar com dados espalhados em ERPs e CRMs, o que dificulta análises precisas e leva a decisões baseadas em informações incompletas. Para resolver isso, é essencial implementar um pipeline de curadoria inteligente com RAG adaptativo, capaz de integrar, limpar e atualizar dados automaticamente, garantindo respostas confiáveis e relevantes.
2. Violações de compliance e respostas incorretas da IA
A falta de proteção adequada expõe informações sensíveis e aumenta o risco de a IA gerar respostas incorretas ou enviesadas. Para reduzir esses problemas, empresas devem adotar múltiplas camadas de segurança e monitorar o raciocínio da IA, permitindo auditorias e minimizando riscos legais e financeiros.
3. Custos imprevisíveis
Projetos de IA podem sair até cinco vezes mais caros do que o planejado quando modelos complexos são usados para tarefas simples. A solução passa pelo roteamento inteligente, que seleciona o modelo mais eficiente e econômico para cada atividade, controlando os gastos sem comprometer o desempenho.
4. Degradação da qualidade e complexidade operacional
Sistemas de IA podem perder desempenho com o tempo e se tornar difíceis de manter devido à falta de controle de versões. A melhor prática é investir em monitoramento contínuo, testes automatizados e gestão rigorosa de versões, garantindo estabilidade e manutenção da qualidade.
5. Baixa adoção interna
Muitas iniciativas fracassam porque ferramentas genéricas não se integram aos fluxos de trabalho ou não compreendem a terminologia específica de cada setor. Desenvolver agentes de IA personalizados para cada indústria aumenta a relevância das soluções e incentiva o uso interno, gerando maior produtividade.
6. Resistência organizacional
A falta de capacitação e o desalinhamento da liderança podem levar projetos a serem subutilizados ou cancelados. Adotar uma metodologia de transformação estruturada, com avaliações de maturidade e programas de capacitação adaptados, ajuda a engajar equipes e assegurar o sucesso das iniciativas.
7. Falha em problemas complexos
Abordar desafios multifacetados com uma única arquitetura de IA frequentemente resulta em respostas superficiais e sistemas frágeis. A recomendação é adotar uma arquitetura multiagentes, que distribui tarefas entre especialistas virtuais e replica a capacidade humana de resolver problemas complexos.
Segundo Brito, combinar tecnologia com estratégias de pessoas e processos é essencial para transformar projetos de IA em iniciativas realmente eficientes e sustentáveis.
