Nos últimos anos, escalar a inteligência artificial nas empresas tornou-se um objetivo recorrente nos discursos estratégicos. Pilotos multiplicaram-se, provas de conceito ganharam visibilidade interna e a IA generativa entrou rapidamente nos fluxos de trabalho. Ainda assim, os resultados concretos continuam a ser limitados. A razão é hoje mais clara: o bloqueio deixou de ser tecnológico e passou a ser organizacional.
A maioria das empresas já sabe experimentar IA. Poucas conseguiram integrá-la de forma estrutural nos seus processos críticos. É nesta diferença que se define a fronteira entre inovação pontual e transformação real.
O impasse do piloto permanente
Em muitas organizações, a inteligência artificial permanece confinada a iniciativas isoladas, dependentes de equipas específicas ou de fornecedores externos. Falta ligação aos sistemas centrais, coerência entre áreas e métricas claras de impacto. O resultado é um ciclo repetitivo de experimentação sem escala, em que cada novo projeto começa quase do zero.
Este modelo fragmentado gera um paradoxo difícil de gerir. Quanto mais pilotos existem, maior é a complexidade operacional e menor a capacidade de criar valor consistente. A IA passa a ser percecionada como custo, risco ou curiosidade tecnológica, em vez de uma alavanca estratégica.
IA agentic e o desafio da governação
A emergência da chamada IA agentic — sistemas capazes de executar tarefas de forma autónoma, interagir com aplicações e apoiar decisões — veio expor ainda mais estas fragilidades. Já não está apenas em causa a automação de processos, mas a governação de comportamentos digitais.
Sem regras claras de supervisão, reutilização de ativos, auditoria e responsabilidade, a adoção de agentes de IA tende a amplificar riscos. Surgem decisões opacas, dependência excessiva de fornecedores, perda de conhecimento interno e dificuldade em explicar resultados. Escalar sem governação torna-se, assim, uma forma sofisticada de desorganização.
Da lógica experimental à lógica de plataforma
É neste contexto que começa a ganhar força uma mudança relevante de abordagem. Em vez de multiplicar ferramentas, algumas organizações estão a tratar a IA como infraestrutura estratégica. Plataformas internas, standards partilhados e ativos reutilizáveis passam a ser vistos como condições essenciais para escalar com impacto.
Esta lógica aproxima-se mais da engenharia industrial do que da inovação experimental. É também neste enquadramento que se posicionam iniciativas de grandes grupos tecnológicos e de consultoria, como a IBM, ao transferirem para os clientes modelos de governação e operação de IA já testados internamente. O foco desloca-se da escolha do modelo ou da cloud para a arquitetura organizacional.
Liderança e processos antes da tecnologia
Escalar a inteligência artificial nas empresas exige menos foco em capacidades técnicas isoladas e mais capacidade de alinhar liderança, processos, dados e cultura. As organizações que avançam são aquelas que conseguem combinar conhecimento humano, automação responsável e regras claras de decisão.
Neste enquadramento, a IA deixa de ser um projeto de inovação ou de TI e passa a funcionar como um sistema operativo do negócio. Isso implica escolhas difíceis: reduzir redundâncias, abandonar pilotos pouco relevantes, investir em governação e aceitar que nem toda a inovação gera retorno imediato.
O verdadeiro critério de maturidade em IA
A maturidade em inteligência artificial já não se mede pelo número de casos de uso nem pela sofisticação dos modelos utilizados. Mede-se pela capacidade de gerar valor repetível, explicável e sustentável. Quem consegue escalar a inteligência artificial nas empresas de forma estruturada ganha eficiência, resiliência e vantagem competitiva. Quem não o faz acumula complexidade e frustração.
A próxima fase da IA empresarial não será definida por quem experimenta mais depressa, mas por quem governa melhor. E essa é, acima de tudo, uma questão de liderança estratégica.
