TL;DR: 80% das empresas falham em escalar projetos de IA devido a três erros estratégicos: tratar IA como ferramenta em vez de usuário, considerar IA como entidade monolítica, e delegar responsabilidade apenas para TI. A solução envolve criar personas específicas de IA, tratá-las como usuários distintos nas aplicações, e gerenciar IA como questão de negócio, não apenas tecnológica.

Takeaways:

• Trate IA como uma persona de usuário com necessidades específicas (APIs, dados estruturados) desde o design da aplicação
• Crie múltiplas personas de IA com propósitos, responsabilidades e métricas de sucesso bem definidas
• Gerencie IA pelo negócio com suporte de TI, não como responsabilidade exclusiva do departamento técnico
• Implemente controles e medidas para IA similar aos usados para funcionários humanos
• A janela de oportunidade para implementação estratégica de IA está se fechando rapidamente

Três Erros Estratégicos de IA Que Sua Empresa Está Cometendo Hoje (E Como Corrigi-los Antes Que Seja Tarde)

Você sabia que 80% das empresas que implementam IA falham em escalar seus projetos? Não é por falta de tecnologia ou investimento. É por causa de erros estratégicos fundamentais que estão sendo cometidos agora mesmo, enquanto você lê este artigo.

Se sua empresa está investindo em inteligência artificial, mas não está vendo os resultados esperados, provavelmente está cometendo pelo menos um dos três erros críticos que vou revelar aqui. Estes erros não apenas desperdiçam recursos – eles criam um débito técnico que tornará impossível escalar o uso de IA no futuro.

A verdade é dura: a maioria das empresas está institucionalizando o fracasso futuro através das decisões que toma hoje sobre IA. Mas há uma saída.

Por Que Sua Estratégia de IA Está Fadada ao Fracasso

Antes de mergulharmos nos erros específicos, precisamos entender um problema fundamental: a maioria das empresas não está no controle da definição digital de seus negócios.

Isso significa que quando tentam implementar IA, estão construindo sobre uma base frágil. É como tentar construir um arranha-céu em areia movediça.

O resultado? Projetos de IA que funcionam em laboratório, mas falham miseravelmente no mundo real. Investimentos que não geram retorno. E pior: uma cultura organizacional que se torna resistente à inovação.

Erro 1: Tratar IA Como Apenas Mais Uma Ferramenta (Em Vez de um Usuário)

Este é o erro mais comum e devastador que vejo empresas cometerem. Elas pensam na IA como uma ferramenta que será usada por pessoas, quando na verdade deveriam pensar na IA como um usuário distinto da aplicação.

O Que Isso Significa na Prática

Quando você desenvolve uma aplicação, provavelmente cria personas de usuários, certo? João, 35 anos, gerente de vendas, precisa acessar relatórios rapidamente no celular. Maria, 28 anos, analista de marketing, precisa visualizar dados de campanhas.

Agora imagine que você tem um terceiro usuário: Alex, a IA. Alex precisa acessar os mesmos dados, mas de forma completamente diferente. Alex não clica em botões – Alex faz chamadas de API. Alex não vê interfaces visuais – Alex processa dados estruturados.

Como Corrigir Este Erro

• Considere a IA como uma persona de usuário desde o início do projeto
• Pense nos “intents” da IA ao usar sua aplicação
• Use padrões emergentes como MCP (Model Context Protocol) como UX para IA
• Projete APIs que sejam amigáveis para IA, não apenas para humanos

“A IA deve ser vista como um usuário que tem suas próprias necessidades e limitações, não como uma ferramenta mágica que se adapta a qualquer sistema.”

Erro 2: Tratar IA Como Uma Entidade Monolítica

O segundo erro é pensar na IA como “uma coisa só”. Empresas coletam “requisitos de IA” sem estrutura, como se estivessem pedindo uma “caixa mágica de inteligência” que resolverá todos os problemas.

Por Que Isso É Problemático

Quando você trata IA como uma entidade única, acaba com:

• Requisitos vagos e conflitantes
• Falta de clareza sobre responsabilidades
• Sistemas que tentam fazer tudo e não fazem nada bem
• Impossibilidade de medir sucesso ou fracasso

A Solução: Personas de IA

Em vez de pensar em “a IA da empresa”, pense em múltiplas personas de IA, cada uma com:

• Propósito específico: O que essa IA faz exatamente?
• Intenções claras: Quais são os objetivos dessa IA?
• Responsabilidade definida: Quem é responsável por esta IA?
• Métricas de sucesso: Como medimos se esta IA está funcionando?

Exemplo Prático

Em vez de: “Queremos IA para melhorar vendas”

Pense em:

• Ana, a IA de Qualificação de Leads: Analisa leads incoming e os classifica por probabilidade de conversão
• Bruno, a IA de Recomendação: Sugere produtos complementares durante o processo de venda
• Clara, a IA de Follow-up: Automatiza sequências de e-mail personalizadas pós-venda

Erro 3: Delegar IA Apenas para o Departamento de TI

Este é talvez o erro mais estratégico dos três. Muitas empresas tratam IA como “apenas mais uma tecnologia” e delegam toda a responsabilidade para o CIO e o departamento de TI.

Por Que Isso É Um Erro Fatal

Até 2030, 50% das decisões de negócios serão feitas ou assistidas por IA. Isso significa que a IA não é uma questão de TI – é uma questão de negócios.

Quando você delega IA apenas para TI:

• A adoção pelos usuários finais é baixa porque eles não participaram do processo
• As soluções não atendem necessidades reais porque foram desenvolvidas sem input dos usuários
• A IA não entrega valor porque não está alinhada com objetivos de negócio

A Abordagem Correta

A IA deve ser gerenciada pelo negócio, com suporte de TI. Isso significa:

• Cada departamento deve ter um “AI Champion” que entende tanto o negócio quanto as possibilidades da IA
• As decisões sobre IA devem ser tomadas pelos usuários finais, não apenas por técnicos
• O ROI da IA deve ser medido em termos de negócio, não apenas em métricas técnicas

Como Implementar IA de Forma Estratégica: O Modelo AIB

Para evitar esses erros e criar um negócio verdadeiramente artificialmente inteligente (AIB), você precisa seguir três princípios fundamentais:

1. Modelar IA Como Personas Dentro da Empresa

Trate cada IA como um membro da equipe virtual. Isso inclui:

• Definir responsabilidades claras
• Estabelecer métricas de performance
• Criar processos de “onboarding” para novas IAs
• Implementar sistemas de feedback e melhoria contínua

2. Estabelecer Controles e Medidas de Negócio

Assim como você tem controles para funcionários humanos, precisa ter controles para suas personas de IA:

• Políticas de uso: O que a IA pode e não pode fazer
• Limites de autoridade: Quais decisões a IA pode tomar autonomamente
• Processos de auditoria: Como verificar se a IA está funcionando corretamente
• Protocolos de emergência: O que fazer quando a IA falha

3. Integrar IA Como Usuário em Novas Aplicações

Toda nova aplicação deve ser projetada considerando a IA como usuário desde o início:

• APIs que a IA pode usar facilmente
• Dados estruturados que a IA pode processar
• Interfaces que permitem interação humano-IA
• Logs e telemetria que a IA pode analisar

O Desafio Cultural: Por Que “Cultura Come Estratégia no Café da Manhã”

Mesmo com a estratégia perfeita, você ainda pode falhar se não abordar o aspecto cultural. A implementação de IA envolve delegar partes do trabalho humano para máquinas, e isso gera resistência natural.

Como Superar a Resistência Cultural

• Seja transparente sobre como a IA será usada
• Mostre como a IA pode melhorar o trabalho das pessoas, não substituí-las
• Invista em treinamento para que as pessoas se sintam confortáveis trabalhando com IA
• Celebre sucessos e aprenda com falhas de forma aberta

Medindo o Sucesso: KPIs Para Sua Estratégia de IA

Para saber se você está no caminho certo, monitore estas métricas:

Métricas de Adoção

• Percentual de funcionários que usam IA regularmente
• Número de processos que incluem IA
• Tempo médio para implementar novas soluções de IA

Métricas de Negócio

• ROI de projetos de IA
• Redução de tempo em processos automatizados
• Melhoria na qualidade de decisões

Métricas de Maturidade

• Número de personas de IA ativas
• Percentual de aplicações que consideram IA como usuário
• Nível de autonomia das decisões de IA

O Futuro Pertence às Empresas que Agem Agora

A janela de oportunidade para implementar IA de forma estratégica está se fechando rapidamente. As empresas que cometem esses três erros hoje estarão em desvantagem competitiva significativa nos próximos anos.

Mas as empresas que corrigem esses erros agora – que tratam IA como usuário, que criam personas específicas, que gerenciam IA pelo negócio – essas empresas estarão preparadas para prosperar na era da inteligência artificial.

Seus Próximos Passos

Agora que você conhece os três erros estratégicos mais comuns, é hora de agir:

1. Faça uma auditoria da sua estratégia atual de IA
2. Identifique quais erros sua empresa está cometendo
3. Crie um plano para implementar as correções
4. Comece pequeno com um projeto piloto
5. Meça, aprenda e escale

A pergunta não é se sua empresa usará IA – é se ela usará de forma estratégica ou ficará para trás. A escolha é sua, mas o tempo está se esgotando.

Que tipo de empresa você quer ser em 2030? Uma que domina a IA ou uma que é dominada por ela?

Fonte: Jones, Steve. “Three Strategic AI Mistakes You Are Making Today: Institutionalizing Future Failure via the Decisions of Today”. Disponível em: https://medium.com/@jones.steveg/three-strategic-ai-mistakes-you-are-making-today-institutionalizing-future-failure-via-the-decisions-of-today-03b7a5add364