*Por Gabriel Valentim
Uma pesquisa global recente com mais de 1.800 executivos revelou que 61% das empresas já utilizam inteligência artificial (IA), sendo 35% com IA tradicional e 26% com IA generativa. A digitalização segue como prioridade estratégica para dois terços dos líderes, e mais da metade das companhias planeja investir mais de US$ 200 milhões em tecnologia da informação nos próximos três anos.
Apesar desse avanço, ainda é comum observar obstáculos que dificultam a adoção da IA em escala. Acompanhando projetos de implementação, percebo que muitas iniciativas nascem promissoras, mas esbarram em limitações estruturais como sistemas legados, dados fragmentados e ausência de uma governança clara. Isso acaba dificultando a integração dos modelos de IA aos fluxos reais de negócio.
O ciclo da prova de conceito que não evolui
Boa parte dos projetos começa de forma isolada, com baixa articulação com outras áreas, e tende a estagnar na fase de piloto. Uma das formas mais eficazes de romper essa barreira tem sido investir em arquiteturas modulares e esteiras de MLOps que permitam experimentação segura e transição ágil para ambientes de produção.
Estruturas técnicas reutilizáveis, componentes prontos para integração e entregas em ciclos curtos têm sido fundamentais para acelerar o aprendizado, validar as áreas do negócio e garantir estabilidade operacional. Isso permite conciliar velocidade de inovação com critérios de conformidade.
Falta de profissionais ainda limita a transformação
Outro desafio que permanece crítico é a escassez de profissionais qualificados. Apenas 28% das organizações afirmam ter modelos operacionais suficientemente ágeis para absorver novas tecnologias. E 70% ainda relatam dificuldades em recrutar talentos na área de TI.
A falta de profissionais não é apenas uma questão de contratação. O custo e a complexidade dos processos de recrutamento, onboarding e retenção também são fatores limitantes. São etapas que podem levar meses e comprometer o ritmo dos projetos, tanto em tempo quanto em orçamento.
Resultados claros como condição para escalar
Diante disso, torna-se cada vez mais necessário alinhar os investimentos em tecnologia aos objetivos estratégicos do negócio. Antes de iniciar qualquer projeto de IA, é fundamental definir com clareza o problema a ser resolvido, entender a dor da operação e mapear os ganhos esperados com indicadores bem definidos.
Os projetos mais eficazes que acompanhei são os que colocam o retorno sobre investimento no centro desde o início. Métricas objetivas e metas de desempenho claras são a base para medir, ajustar e escalar com confiança.
IA generativa muda a forma de interagir com sistemas
O avanço da IA generativa também representa uma mudança de paradigma. Hoje, já vemos organizações utilizando essa tecnologia em áreas como jurídico, atendimento, marketing e desenvolvimento de software. Pela primeira vez, estamos diante de uma tecnologia capaz de interagir com sistemas complexos por meio da linguagem natural, automatizando tarefas que antes eram impensáveis.
Modelos multimodais, que integram texto, imagem, áudio e código, abrem novas possibilidades. Em muitos dos projetos em que atuei, o desafio foi justamente transformar a curiosidade inicial em soluções reais, com impacto concreto nos resultados da organização.
Governança técnica e ética desde o início
Com o aumento do uso e das expectativas sobre a IA, cresce também a necessidade de abordagens responsáveis. A evolução de legislações internacionais, como o AI Act europeu, reforça a importância de critérios como segurança, transparência e ética desde o início dos projetos.
Na prática, isso significa integrar aspectos como segurança da informação, mitigação de viés, rastreabilidade de decisões e monitoramento contínuo ao longo de toda a jornada. Escalar com responsabilidade exige não só competência técnica, mas também a capacidade de documentar e explicar o que está sendo feito com clareza, tanto do ponto de vista operacional quanto ético.
*Gabriel Valentim é cofundador da Nero AI, engenheiro de computação e pesquisador especializado em inteligência artificial. Atua no desenvolvimento de soluções com deep learning, incluindo sistemas generativos, recomendação e renderização neural de cenas 3D. Tem passagem por instituições como BTG Pactual, Oracle e CNPq, além de formação complementar pela Harvard University. É graduando em Engenharia da Computação pelo Insper e mantém forte atuação em projetos educacionais e iniciativas de impacto social voltadas à formação técnica.
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