A inteligência artificial já provou que funciona. Empresas de diferentes setores acumulam provas de conceito capazes de automatizar tarefas, analisar grandes volumes de informação, apoiar decisões e transformar processos que, até pouco tempo atrás, dependiam quase exclusivamente da atuação humana. O desafio aparece quando essas iniciativas precisam deixar o ambiente controlado do piloto e fazer parte da operação.

É nesse momento que uma diferença importante se torna mais evidente, porque uma demonstração bem-sucedida comprova que determinada aplicação é tecnicamente possível, mas não significa, necessariamente, que ela seja economicamente viável, segura ou capaz de funcionar em escala.

Os números ajudam a dimensionar essa distância. Segundo o estudo State of AI in Business 2025, do MIT, 95% dos pilotos de inteligência artificial generativa não geram impacto mensurável no P&L. Já um levantamento global de maturidade em IA da IDC, de 2026, aponta que 54% das provas de conceito nunca chegam à produção.

A questão, portanto, já não parece estar na capacidade das empresas de experimentar novas aplicações, mas nas condições que elas possuem para transformar esses experimentos em operações capazes de produzir resultados consistentes para o negócio.

Durante os últimos anos, boa parte da corrida pela inteligência artificial teve como prioridade a velocidade de adoção. Era preciso testar modelos, desenvolver casos de uso e demonstrar rapidamente o potencial da tecnologia. Essa etapa teve importância para o aprendizado das organizações, mas também criou um efeito colateral: muitas empresas passaram a acumular pilotos sem estabelecer critérios claros para decidir quais deles deveriam avançar.

O resultado é o que podemos chamar de piloto eterno, uma iniciativa que funciona, desperta interesse e comprova uma possibilidade técnica, mas não encontra as condições necessárias para se transformar em resultado recorrente para o negócio.

Um estudo da RAND Corporation ajuda a entender por quê: 84% das falhas em projetos de inteligência artificial têm causas organizacionais, e não técnicas. Esse dado muda a perspectiva sobre o problema, porque, se a maior parte das iniciativas não fracassa por incapacidade do modelo de executar determinada tarefa, investir apenas na evolução da tecnologia dificilmente resolverá a questão.

Em muitos casos, o problema começa antes mesmo do primeiro desenvolvimento. Projetos são iniciados sem um responsável claro dentro do negócio e sem uma métrica financeira estabelecida, enquanto dados e integrações só entram na discussão depois da demonstração. Segurança, privacidade e governança aparecem quando a solução está prestes a entrar em produção, e o custo por transação, relativamente pequeno durante um piloto, só revela seu peso quando a aplicação passa a responder por milhares ou milhões de interações.

É assim que um piloto aparentemente barato pode se transformar em uma operação cara, com uma estrutura que não foi preparada para sustentar o crescimento do uso.

Por isso, a régua utilizada para avaliar iniciativas de inteligência artificial precisa mudar. A viabilidade técnica continua importante, mas não pode representar o principal critério de sucesso. Antes de perguntar se determinado caso de uso funciona, as empresas precisam definir qual resultado pretendem alterar, quem será responsável por ele e quais indicadores permitirão avaliar o impacto alcançado.

Nesse contexto, o P&L passa a fazer parte da própria arquitetura da iniciativa, não como uma conta realizada ao final do projeto, mas como um critério estabelecido desde o início para determinar se aquele caso de uso possui condições reais de avançar.

A mesma lógica vale para custo e governança. Se uma aplicação precisará operar milhares de vezes por dia, conhecer seu custo unitário antes da escala deixa de ser uma discussão exclusivamente financeira e passa a integrar a própria decisão tecnológica. Da mesma forma, segurança, privacidade, auditoria e risco não podem aparecer apenas na passagem para produção, pois precisam fazer parte do desenho da solução desde o início.

Há ainda uma mudança menos evidente nesse processo. Escalar inteligência artificial exige abandonar a lógica tradicional de um projeto com começo, meio e fim, porque, quando um modelo passa a fazer parte da operação, sua performance depende de acompanhamento constante. Dados mudam, padrões de comportamento se alteram, custos variam e a qualidade das respostas pode sofrer deterioração ao longo do tempo, o que transforma monitoramento, retreino e melhoria contínua em componentes permanentes da operação.

Isso também exige que as empresas aceitem que nem todo piloto precisa chegar à escala. Parte da maturidade em inteligência artificial está justamente na capacidade de interromper iniciativas que não demonstram retorno suficiente e direcionar recursos para aquelas que apresentam condições concretas de produzir impacto mensurável. Uma prova de conceito bem-sucedida comprova uma possibilidade, mas não deve representar uma autorização automática para ampliar o investimento.

À medida que os modelos se tornam mais acessíveis e a experimentação fica mais simples, essa capacidade de escolha tende a ganhar importância. A vantagem competitiva não estará na quantidade de pilotos que uma organização consegue colocar de pé, mas na disciplina para selecionar quais casos fazem sentido, estabelecer métricas desde o início e criar uma estrutura capaz de transformar tecnologia em resultado recorrente.

A próxima fase da inteligência artificial nas empresas, portanto, talvez seja menos sobre provar o que a tecnologia consegue fazer e mais sobre construir as condições necessárias para que aquilo que funciona também faça sentido no P&L.

 Filipe Cotait é CEO da Stefanini Data & Analytics