IA nas empresas: por que o método passou a ser mais importante que a ferramenta

Passada a primeira metade de 2026, alguns sinais do mercado já permitem identificar uma mudança de direção importante na adoção de inteligência artificial pelas empresas. No cenário atual, é possível perceber claramente que o acesso às ferramentas aumentou, os investimentos continuam crescendo e praticamente toda organização já realizou algum tipo de experimento. Ainda assim, transformar essas iniciativas em processos que realmente façam parte da operação continua sendo um desafio. Um estudo global da IDC sobre maturidade em inteligência artificial mostra que 54% dos projetos desenvolvidos como prova de conceito nunca chegam aos ambientes de produção . Em outras palavras, mais da metade das iniciativas fica pelo caminho antes de gerar retorno para o negócio.

A intenção de mudar essa conjuntura, contudo, aparece com clareza em um estudo recente da Deloitte . A pesquisa mostra que, além do acesso dos colaboradores à IA ter crescido significativamente em 2025, as empresas esperam dobrar, em poucos meses, a quantidade de projetos efetivamente colocados em produção. O dado sinaliza uma mudança importante justamente na forma como as organizações encaram a tecnologia: o objetivo já não é apenas experimentar, mas escalar iniciativas capazes de produzir impacto mensurável .

Na prática, essa transição costuma ser muito mais complexa do que parece. A própria Deloitte chama atenção para aquilo que descreve como a "armadilha da prova de conceito" . Em um piloto, normalmente trabalha-se com um grupo reduzido, dados preparados e um ambiente isolado. Colocar essa mesma solução em produção exige integração com sistemas existentes, validações de segurança, governança, monitoramento e uma série de decisões que envolvem diferentes áreas da empresa. Sem um plano estruturado, muitos projetos simplesmente não avançam.

Essa leitura coincide com o que tenho observado ao longo dos últimos anos, em meu processo, junto à AIMANA , de implementar IA em empresas de diferentes portes e setores. O principal obstáculo quase nunca é tecnológico. As ferramentas estão disponíveis, evoluem rapidamente e, em muitos casos, já fazem parte do ambiente corporativo. O desafio está em conectar essas capacidades aos processos da empresa de forma organizada e sustentável .

Por esse motivo, acredito que o método precisa ser a constante do projeto – enquanto que a ferramenta representa uma variável. Em boa parte dos casos, a empresa já possui uma solução homologada ou tem facilidade para contratar plataformas amplamente consolidadas, como ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude ou Gemini. Introduzir um novo fornecedor logo no início costuma aumentar a complexidade relacionada à segurança, às aprovações internas e à integração tecnológica. Quando existe um método consistente, normalmente é possível capturar valor utilizando a infraestrutura que a organização já possui.

E existe um aspecto interessante quando observamos diferentes referências internacionais sobre implementação de IA. Independentemente da consultoria, da empresa de tecnologia ou do framework utilizado, os princípios são muito parecidos.