A Inteligência Artificial já está presente na maioria das discussões sobre transformação digital. Mas, por que as empresas ainda levam poucos pilotos de IA à produção? Existe um caminho a ser percorrido entre a adoção e a escala e, nem todas estão preparadas para fazer essa trilha.
Segundo o relatório State of AI in the Enterprise 2026, da Deloitte, 58% das organizações brasileiras afirmam ter implementado, no máximo, 20% de seus projetos piloto de IA. Apenas 23% conseguiram levar à operação 40% ou mais de seus experimentos. Outra pesquisa recente da MIT Sloan Management Review Brasil, divulgada pela Forbes Brasil, mostra que 80% das organizações brasileiras consultadas já testam ou utilizam IA, mas apenas 7% colocaram a tecnologia no centro de suas operações. Além disso, mais de 80% não medem os custos da IA e não conseguem mensurar o retorno financeiro.
Do experimento à escala
Durante a fase experimental, as empresas desenvolvem soluções em ambientes controlados, usando conjuntos limitados de dados, equipes reduzidas e objetivos específicos. O cenário muda quando a aplicação precisa atender diferentes áreas, integrar sistemas, processar informações em tempo real e operar com segurança e estabilidade. Nessa transição, surgem desafios que nem sempre foram considerados na concepção do projeto.
Para Rafael Capua, COO da Jump, a ausência de uma arquitetura adequada pode comprometer tanto a eficiência tecnológica quanto a viabilidade financeira da iniciativa. “Muitas soluções chegam à produção sem uma arquitetura preparada para garantir eficiência financeira. Isso gera consumo elevado de cloud, compromete o orçamento e pode colocar em risco a continuidade dos projetos”, afirma Rafael.
Um levantamento global da McKinsey publicado em 2025 mostrou que empresas que conseguem extrair mais valor da IA são mais propensas a redesenhar fluxos de trabalho, em vez de simplesmente adicionar uma ferramenta ao processo existente. Entre os chamados high performers, 55% disseram ter redesenhado fundamentalmente workflows, contra 20% das demais empresas. Isso significa que implementar IA pode exigir mudanças no próprio modo como o trabalho é realizado.
Os obstáculos para escalar a IA
A qualidade e a disponibilidade dos dados são fundamentais para o desempenho de qualquer solução de IA. Dados fragmentados podem gerar inconsistências, dificuldades de integração e limitações de acesso, comprometendo a confiabilidade dos resultados.
Outro ponto relevante na escala de projetos de IA é a governança. Durante a fase de testes, muitas decisões ficam concentradas na equipe responsável pelo desenvolvimento. Quando a IA passa a integrar processos críticos passa a ser necessário estabelecer políticas de segurança, responsabilidades, critérios de acesso, mecanismos de auditoria e indicadores de desempenho.
Uma empresa pode desenvolver um modelo tecnicamente avançado e, ainda assim, enfrentar dificuldades para colocá-lo em produção caso suas informações estejam dispersas, desatualizadas ou sem mecanismos adequados de governança. Nesse contexto, práticas de MLOps, LLMOps, observabilidade e gestão de riscos são essenciais.
As providências tecnológicas devem ser acompanhadas da evolução da capacidade da equipe que implementa as soluções. A importância do fator humano foi destacada por Tonny Martins, presidente da IBM para a América Latina, em entrevista à Exame. O executivo compara o uso da Inteligência Artificial à condução de um veículo de alto desempenho: ter acesso à tecnologia não significa saber aproveitar todo o seu potencial.
Mais do que reunir profissionais especializados, é necessário estabelecer uma estrutura de trabalho capaz de conectar as decisões tecnológicas aos objetivos empresariais. Squads multidisciplinares, lideranças responsáveis e indicadores compartilhados ajudam a garantir continuidade e evolução das soluções.
Custos e ROI: quando a IA funciona, mas não se sustenta
Além das dificuldades relacionadas a dados, governança e pessoas, existe um quarto fator que pode comprometer a continuidade dos projetos: a ausência de visibilidade sobre os custos operacionais e o retorno financeiro.
Uma solução pode apresentar resultados satisfatórios durante os testes, mas tornar-se economicamente inviável quando passa a atender um volume maior de usuários ou processar grandes quantidades de informações.
“Quando a gente faz uma solução de IA, em um pequeno teste a solução pode funcionar muito bem, o custo pode ser muito bom, mas na hora que você começa a expandir isso, o custo pode se perder e essa é uma preocupação que muitos clientes nossos têm trazido”, afirma Anderson Argentoni, CEO da Jump.
O papel da Jump na jornada de maturidade em IA
A passagem do piloto para a produção pode exigir competências e capacidades que nem sempre estão disponíveis internamente. Nesse cenário, uma consultoria especializada ajuda a identificar limitações arquiteturais, organizar prioridades e desenvolver as condições necessárias para ampliar o uso da IA.
Na Jump, a atuação em engenharia e arquitetura de dados, Inteligência Artificial, governança e desenvolvimento de soluções permite abordar esses desafios de maneira integrada.
O ponto de partida é compreender o estágio de maturidade da organização. Essa combinação de diagnóstico, engenharia e gestão permite estruturar uma jornada de evolução orientada a resultados, reduzindo riscos e evitando que iniciativas promissoras permaneçam restritas à experimentação.
FAQ — Escalabilidade e maturidade em Inteligência Artificial
Por que tantos projetos de IA não saem da fase piloto?
Entre os principais motivos estão dados fragmentados, dificuldades de integração, governança insuficiente, ausência de equipes dedicadas e falta de indicadores para avaliar o retorno dos investimentos.
O que significa escalar Inteligência Artificial?
Significa transformar uma solução experimental em uma aplicação integrada aos processos corporativos, capaz de atender à demanda real com segurança, confiabilidade, desempenho e custos controlados.
Qual é a relação entre maturidade de dados e escalabilidade de IA?
A maturidade de dados determina a capacidade da empresa de disponibilizar informações confiáveis, integradas e governadas para as aplicações. Sem essa base, mesmo modelos avançados podem apresentar limitações operacionais.
Por que a governança é importante para colocar IA em produção?
A governança estabelece políticas, responsabilidades e mecanismos de controle para garantir segurança, conformidade, rastreabilidade e monitoramento das soluções durante todo o ciclo de vida.
Como medir o retorno de um projeto de Inteligência Artificial?
O retorno deve ser avaliado por indicadores vinculados aos objetivos de negócio, como redução de custos, produtividade, eficiência operacional, qualidade dos serviços e crescimento de receita, considerando também os custos totais da solução.
Como um diagnóstico de maturidade pode ajudar a escalar projetos de IA?
O diagnóstico identifica lacunas em dados, arquitetura, governança, processos e competências, permitindo estabelecer prioridades e desenvolver um roteiro de evolução adequado à realidade da organização.
