Qual deve ser a primeira implementação de IA?

Apesar do entusiasmo generalizado entre líderes empresariais e profissionais de tecnologia, a realidade revela-se mais complexa. Mais de 80% das implementações de IA falham - o dobro da taxa de falha de outras tecnologias tradicionais¹. E este número tem de ser considerado.

Por isso, antes de qualquer decisão, importa perceber como chegámos aqui e qual é, afinal, o contexto atual da adoção da IA nas organizações.

O contexto atual: entre a promessa e a realidade

Vivemos numa era em que a IA generativa domina as manchetes e os Agentes de IA prometem transformar radicalmente a forma como trabalhamos.

Segundo um estudo da KPMG, os pilotos de Agentes de IA aumentaram de 37% no último trimestre de 2024 para 65% no primeiro trimestre de 2025. No entanto, a taxa de implementação efetiva mantém-se estagnada em apenas 11%².

Para 96% dos CIOs, a adoção de IA é uma prioridade máxima, mas a maioria das empresas continua a lutar para sair da fase de piloto³. 

Empresas como a Salesforce - que, no meu caso, é a empresa da qual mais consumo informação e tendências - já promovem soluções que prometem o desenvolvimento de agentes de IA 16 vezes mais rápido do que construir do zero⁴. Mas a velocidade de desenvolvimento deve ser acompanhada por uma estratégia eficaz para alcançar o sucesso.

A diferença entre organizações que triunfam e aquelas que falham reside na abordagem. Enquanto muitas empresas começam pela tecnologia, as bem-sucedidas começam pelo problema real que pretendem resolver.

Alerta #1: Evite começar pela tecnologia

"Comece com o problema, não com a tecnologia" — este conselho de Travis Gibson, CTO da Big Brothers Big Sisters of America, resume perfeitamente o primeiro grande alerta⁴. O fascínio pela IA pode levar as organizações a procurar problemas para as suas soluções tecnológicas, quando a abordagem deveria ser exatamente o contrário.

A realidade é que 60% dos pilotos de IA encontram dificuldades em demonstrar um retorno claro do investimento⁵. Isto acontece porque muitas empresas se deixam deslumbrar pela tecnologia em vez de se focar no valor que podem criar. O que importa para muitas lideranças, é dizer que tem uma implementação de IA, mais do que os resultados efetivos, o que importa é estar na tendência de que todos falam.

Antes de definir que tipo de IA implementar, é crucial identificar processos genuinamente problemáticos no seu negócio. A IA deve ser vista como uma ferramenta para resolver desafios específicos, em vez de um fim em si mesma.

Alerta #2: Nem tudo tem de passar por agentes de IA 

O hype em torno dos agentes de IA pode fazer parecer que todos os problemas requerem agentes autônomos. A realidade tem mais nuances do que se pensa. A escolha entre IA generativa, IA preditiva, chatbots ou agentes deve ser baseada na natureza específica do problema:

• IA Generativa: Ideal para criação de conteúdo.
• IA Preditiva: Excelente para análise de dados e previsões.
• Chatbots: Eficazes para tarefas programadas simples.
• Agentes de IA: Ideais quando é necessária uma tomada de decisão autónoma.
   

Alerta #3: Comece pequeno, mas comece 

A tentação de avançar logo com implementações ambiciosas é real e, diria, até natural. Vimos o mesmo acontecer em muitas implementações de CRM em que grandes planos depois esbarram na complexidade. As organizações mais bem-sucedidas sabem que o caminho certo passa por começar com tarefas simples, repetitivas e de baixo risco, que rapidamente mostram valor e permitem ganhar confiança para evoluir.

Por exemplo, numa empresa que trabalhe com viagens, podemos apenas focar numa única função: "Cancelar a minha reserva". Esta abordagem permite:

• Testar a tecnologia num ambiente controlado.
• Identificar problemas antes de escalar.
• Demonstrar valor rapidamente.
• Aprender com iterações pequenas.
   

Alerta #4: Os dados são o verdadeiro desafio

Embora seja tentador focar na tecnologia de IA, o verdadeiro desafio reside na qualidade e organização dos dados. A boa notícia é que não precisa de dados perfeitos para começar, precisa de dados suficientemente limpos e bem integrados.

A preparação dos dados é mais do que uma mera questão técnica, é uma questão estratégica que determina o sucesso ou falha da implementação. As organizações que já têm uma estratégia de dados sólida têm uma vantagem significativa.

Alerta #5: As barreiras de proteção são inegociáveis

Um agente de IA precisa de saber o que fazer, mas também o que não fazer. As barreiras de proteção são fundamentais para:

• Prevenir decisões incorretas.
• Manter a conformidade regulatória.
• Preservar a confiança dos clientes.
• Garantir que humanos mantêm controlo sobre decisões críticas.
   

Alerta #6: A monitorização é contínua

Ao contrário de sistemas determinísticos, os agentes de IA têm uma variabilidade que vai sempre estar associada ao trabalho por ela desenvolvido. Isto significa que a monitorização tem de ser mais do que uma atividade pontual, é um processo contínuo. As organizações precisam definir métricas claras e acompanhar não apenas os resultados imediatos, mas também o impacto a longo prazo no negócio.

Alerta #7: Envolva as Equipas desde o início

Um dos principais motivos pelos quais os pilotos falham é a falta de envolvimento das equipas operacionais no processo de planeamento. 

Como refere Philipp Herzig, CTO da SAP, os três factores críticos para escolher a implementação piloto certa são: viabilidade técnica, desejabilidade para o utilizador final e viabilidade de negócio⁷.

Em Resumo

A IA tem o potencial de transformar verdadeiramente os negócios, mas só quando é  implementada com a estratégia certa, orientada para resolver problemas reais e não apenas para "dizer que temos IA" algures no nosso fluxo de negócio. Os alertas partilhados não são obstáculos ao progresso, são mesmo a base de um projeto bem sucedido.

A questão não é se a IA vai impactar o seu negócio, mas se vai estar preparado para maximizar esse impacto quando chegar à sua vez.

Voltando ao título: na verdade, talvez estejamos a fazer a pergunta errada. Não se trata de “qual deve ser a primeira implementação de IA”, mas sim de, sempre que enfrentamos um desafio no negócio, questionarmos:
“A IA poderia ajudar a resolver este problema?”

É esta mudança de mentalidade que vai diferenciar quem adota a IA com propósito e estratégia, de quem apenas a implementa porque é tendência.

Fale conosco para avaliar se a IA é a solução mais adequada para o seu desafio.

Referências

1. RAND Corporation. "The Pitfalls of AI Deployment: Why 80% of AI Projects Fail." Research Report RRA2680-1, 2024.
2. KPMG. "Q1 AI Pulse 2025: The State of Enterprise AI Implementation." KPMG Survey Report, 2025.
3. Futurum Group. "Maximizing ROI with Agentic AI: Why Agentforce Is the Fast Path to Enterprise Value." Sponsored Research Report, 2025.
4. Salesforce. "How To Launch an Agentic AI Pilot in 10 Steps." Salesforce Blog, 2025. Disponível em: https://www.salesforce.com/blog/launch-an-agentic-ai-pilot/
5. Futurum Group. "Enterprise AI Pilot Success Rates and ROI Analysis." Research Report, 2025.
6. Salesforce. "7 Ways Agentic AI Pilots Get Stuck — And How To Move Ahead." Salesforce Blog, 2025. Disponível em: https://www.salesforce.com/blog/agentic-ai-pilot-launch/
7. Herzig, P. "What Kills an AI Pilot?" SAP Webinar Series, 2025.