Empresas enfrentam entraves para escalar IA em produção

247 - A transformação de projetos de inteligência artificial em resultados concretos ainda esbarra em barreiras estruturais e operacionais dentro das empresas. Embora o interesse corporativo na tecnologia tenha crescido de forma acelerada, a distância entre o ambiente controlado de testes e a complexidade da operação diária continua sendo um obstáculo relevante.

De acordo com levantamentos da McKinsey & Company, apenas cerca de 20% das iniciativas de IA conseguem escalar e produzir retorno financeiro mensurável. Já análises da Gartner apontam que a maior parte dos projetos não ultrapassa a fase piloto ou enfrenta dificuldades para operar de maneira sustentável em produção.

Para Leandro dos Reis Romanelli, engenheiro de software com experiência em projetos de IA em ambientes corporativos, o problema não está, em geral, na qualidade dos algoritmos, mas na forma como os projetos são concebidos. “Muitos projetos são concebidos como provas de conceito e não como sistemas que precisam funcionar todos os dias. No laboratório, tudo é previsível. Em produção, entram variáveis como dados imperfeitos, integrações frágeis e mudanças constantes no negócio”, afirma.

Segundo ele, a transição do piloto para o ambiente operacional revela fragilidades que costumam ser negligenciadas na fase inicial. Bases de dados inconsistentes, ausência de monitoramento contínuo e arquiteturas incapazes de sustentar escala figuram entre os problemas mais recorrentes. “Quando o modelo começa a degradar e ninguém percebe, a empresa passa a tomar decisões com base em informações distorcidas”, diz.

A governança também aparece como um ponto sensível. Romanelli observa que muitas organizações implementam soluções de IA sem definir responsabilidades claras sobre os sistemas automatizados. “Não basta colocar o modelo no ar. É preciso saber quem responde por ele, quais métricas indicam sucesso e quando é necessário reavaliar decisões automatizadas”, explica.

Na prática, iniciativas bem-sucedidas tendem a adotar uma estratégia incremental, partindo de problemas específicos e com impacto direto no negócio. A evolução ocorre à medida que a empresa amadurece seus processos internos. “IA em produção não é entrega pontual. É um processo contínuo de ajuste, observação e melhoria”, aponta.

Entre os cuidados considerados essenciais antes de levar a IA para produção estão a estruturação prévia das bases de dados, com garantia de qualidade e atualização constante; a definição de uma arquitetura preparada para escala, integração com sistemas legados e requisitos de segurança; o estabelecimento de métricas claras de desempenho, com monitoramento permanente; a criação de uma governança formal, com papéis e responsabilidades definidos; e a capacitação das equipes para interpretar criticamente os resultados gerados pelos modelos.

A busca por empresas especializadas para apoiar essa jornada tem se tornado mais comum, mas também exige critério. Romanelli alerta que a escolha de fornecedores deve ir além da capacidade de desenvolver modelos. “É fundamental avaliar se o parceiro domina operação, integração e manutenção em produção. Caso contrário, o projeto vira caro e difícil de sustentar”, diz.

Quando estruturada de forma consistente, a IA aplicada ao ambiente produtivo pode trazer redução de custos operacionais, ganhos de eficiência e suporte mais qualificado à tomada de decisão. O retorno, contudo, tende a surgir no médio e longo prazo. “O valor aparece quando a IA deixa de ser vitrine e passa a funcionar como infraestrutura do negócio”, destaca.

Para os próximos anos, a expectativa é de maior maturidade organizacional na condução desses projetos. Empresas que incorporarem as lições aprendidas nas primeiras iniciativas tendem a obter resultados mais robustos. “O verdadeiro desafio não é fazer a IA funcionar uma vez, mas mantê-la funcionando sob condições reais, todos os dias”, conclui.