Projetos de IA fracassam por falta de governança e planejamento, apontam especialistas

Por Redação

16/12/2025  às  08:10:06 | | views 4825

Dados de baixa qualidade, ausência de estratégia e despreparo das equipes estão entre as principais causas de prejuízos com inteligência artificial nas empresas

Apesar do avanço acelerado da Inteligência Artificial no ambiente corporativo, a maioria dos projetos não entrega os resultados esperados e pode até gerar prejuízos operacionais e de segurança da informação. Estudos recentes indicam que entre 85% e 95% das iniciativas em IA falham, sobretudo por falta de maturidade organizacional, governança de dados e planejamento estratégico.

Em novembro do ano passado, um artigo da Forbes americana apontava que 85% dos modelos de IA poderiam fracassar. Quase um ano depois, um estudo do Stanford Media Lab elevou esse número para 95%, indicando falhas conceituais, erros de interpretação e impactos negativos relevantes para as organizações.

Segundo Cassio Pantaleoni, diretor de Artificial Intelligence Solutions & Strategy da Quality Digital, um dos principais problemas está no uso inadequado da tecnologia. “A IA responde ao que é solicitado, não necessariamente ao que é correto. Sem curadoria, sem lógica na formulação das solicitações e sem controle, os erros se propagam pela cadeia produtiva”, afirma. O fenômeno é conhecido como Work Slop, quando ganhos individuais aparentes resultam em perda de produtividade organizacional e aumento de riscos.

Para os especialistas, esses números revelam que muitas empresas ainda não estão preparadas para adotar IA de forma segura e eficiente. “Antes de iniciar qualquer projeto, é preciso avaliar o impacto real da tecnologia e capacitar pessoas. Sem letramento adequado, o risco de decisões equivocadas aumenta significativamente”, avalia Roberto Ave Faria, vice-presidente e diretor comercial da Quality Digital.

De acordo com Faria, a capacitação — chamada de Education — é o primeiro passo para a construção de uma cultura orientada por dados (Data-Driven), essencial para mitigar riscos e garantir decisões baseadas em informação confiável. “Empresas seguras no uso de IA são aquelas em que decisões são tomadas a partir de dados bem estruturados, com critérios claros e responsabilidade”, diz.

Essa mudança, segundo o executivo, deve partir da alta liderança. “Sem o engajamento do topo, não há governança nem diretrizes claras. A capacitação de líderes e multiplicadores internos é o que permite o uso responsável da IA em projetos que tragam resultados concretos e reduzam riscos”, afirma.

O segundo pilar apontado pelos especialistas é a governança de dados, considerada hoje o principal gargalo para o uso seguro da IA. “Sem infraestrutura adequada, padronização e regras claras de governança, qualquer projeto tende ao fracasso”, alerta Faria.

Pantaleoni reforça que a IA é diretamente influenciada pela qualidade das informações disponíveis. “Sem dados curados, a organização não consegue produzir modelos confiáveis nem interpretações adequadas. A falta de governança de dados é hoje o maior problema de segurança da informação associado à IA”, afirma.

O terceiro fator crítico é a avaliação objetiva do impacto e do retorno da iniciativa. “Sem definir claramente quais resultados se espera alcançar, qual o retorno sobre o investimento e quais riscos estão envolvidos, o projeto vira uma corrida pelo hype tecnológico, e não pela geração de valor”, explica Faria.

Segundo os especialistas, organizações mais maduras estruturam seus projetos de IA com base em três pilares: capacitação e cultura orientada por dados; governança e qualidade da informação; e planejamento focado em retorno e mitigação de riscos. Ignorar qualquer um desses pontos aumenta a probabilidade de falhas técnicas, perdas financeiras e problemas de segurança.

Como alternativa, Faria aponta o modelo de self-funding, no qual os investimentos em IA são definidos a partir do retorno financeiro gerado pelos próprios projetos. “Isso cria um pipeline mais eficiente, com prioridades claras e controle de riscos”, diz.

Para Pantaleoni, a adoção segura da IA deve ser vista como uma jornada de transformação digital, e não como uma iniciativa pontual. “A IA é uma tecnologia de complementação. Para extrair valor real, é preciso entender sua lógica, trabalhar com dados confiáveis e ter objetivos bem definidos. Caso contrário, os riscos superam os benefícios”, conclui.

Comentários desta notícia 0

Comentários - ver todos os comentários