Apesar da adoção crescente de inteligência artificial nas empresas, a IA industrial continua a revelar uma dificuldade estrutural em sair da fase experimental e gerar impacto mensurável nas operações. A tecnologia existe, os casos de uso são conhecidos e o interesse das lideranças é elevado. O bloqueio surge, sobretudo, na execução: projetos fragmentados, ausência de foco operacional e indefinição de responsabilidades continuam a travar o retorno sobre o investimento.
Esta leitura emerge da experiência acumulada em projetos industriais de IA, onde a proliferação de provas de conceito substitui, muitas vezes, uma estratégia clara de transformação operacional. Em vez de atacar problemas concretos e economicamente relevantes, muitas organizações iniciam múltiplos pilotos em paralelo, desligados entre si e afastados das prioridades do negócio.
Quando a experimentação substitui a decisão
Em grandes organizações industriais, a adoção de IA tende a assumir a forma de iniciativas dispersas, aplicadas a áreas como segurança, controlo de qualidade, manutenção preditiva ou eficiência energética. Embora tecnicamente viáveis, estes pilotos raramente evoluem para soluções integradas no quotidiano operacional.
Segundo Giedrė Rajuncė, CEO e cofundadora da GREÏ, o problema não está na escassez de ideias, mas na falta de foco estratégico. “As empresas conseguem identificar dezenas de potenciais casos de uso para IA, mas muitas avançam sem consenso sobre qual o problema crítico a resolver, como medir sucesso ou quem é responsável pelo resultado final”, afirma. Quando vários pilotos competem por atenção e recursos, a tomada de decisão abranda e o impacto dilui-se.
Esta dinâmica cria uma ilusão de progresso tecnológico, enquanto o valor económico permanece por materializar. A IA passa a ser percecionada como uma sucessão de experiências promissoras, mas inconsequentes, em vez de um instrumento de transformação operacional.
Governação e alinhamento como fatores críticos
A pressão para “não ficar para trás” no debate sobre IA contribui para este fenómeno. A decisão de lançar pilotos é frequentemente tomada ao nível da liderança, sem envolvimento efetivo das equipas no terreno ou sem uma avaliação rigorosa da capacidade interna para gerir mudança organizacional. O resultado são projetos que parecem bem-sucedidos em apresentações internas, mas que não resistem à complexidade das operações reais.
Rajuncė identifica três fatores recorrentes neste bloqueio: receio de perder vantagem competitiva, distanciamento entre decisão estratégica e operação diária, e falta de competências internas para escalar soluções após a fase piloto. “Quando estes elementos estão ausentes, os pilotos podem parecer bem-sucedidos no papel, mas raramente sobrevivem ao contacto com a realidade operacional”, sublinha.
A ausência de ownership claro agrava o problema. Sem um responsável único pelo resultado do piloto e pela sua transição para produção, o projeto tende a ficar suspenso, à espera de alinhamentos adicionais que nunca chegam a consolidar-se.
Do potencial tecnológico ao impacto económico
A experiência no terreno aponta para uma abordagem alternativa: começar por um único problema operacional que seja simultaneamente doloroso e financeiramente relevante. Incidentes de segurança, estrangulamentos produtivos ou ineficiências com impacto direto nas margens são exemplos de áreas onde a IA pode gerar valor mensurável num horizonte curto.
“A variável mais escassa é o tempo”, afirma Rajuncė. “Um piloto exige gestão ativa, coordenação e decisões rápidas. Quando uma pessoa é responsável por vários pilotos em simultâneo, a execução degrada-se e o retorno desaparece.” A concentração de esforço num problema crítico aumenta a probabilidade de sucesso e facilita a transição do piloto para operação.
Esta lógica reforça uma conclusão cada vez mais evidente no debate sobre IA empresarial: a maturidade tecnológica já não é o principal obstáculo. O verdadeiro desafio está na capacidade de liderança para priorizar, decidir e integrar a tecnologia nos processos que determinam o desempenho económico das organizações.
Num momento em que a IA se afirma como ferramenta transversal, a diferença competitiva não será feita por quem experimenta mais, mas por quem consegue transformar experimentação em execução disciplinada e impacto mensurável.
