40% dos projetos com IA vão falhar até 2027
O Brasil avança em IA, mas ainda “engatinha” em projetos empresariais. Faltam especialistas com método e sobram abordagens experimentais que prometem muito e entregam pouco — cenário que empurra médias empresas para um dilema: startups imaturas de um lado, gigantes que cobram em dólar do outro. O alerta é global: a Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA “agente” serão cancelados até 2027 por custo, governança fraca e ROI incerto.
1 | O erro mais comum é “plugar” um chatbot para resolver problema de negócio
Tratar IA como ferramenta única (ex. “vamos colocar um ChatGPT aqui”) raramente resolve processos complexos. Tecnologia não falta; falta método. Sem hipótese de valor, dados preparados, KPIs e governança, o projeto escala custo — e não resultado. As taxas de insucesso previstas pela Gartner reforçam o ponto: hype sem desenho operacional vira cancelamento.
2 | IA deixou de ser laboratório — é estratégia
As empresas que vencem não “testam” IA indefinidamente, elas escalam o que funciona. Isso implica:
- Casos de uso com dono e meta clara (ex.: reduzir TMA em 20%, cortar “retrabalho” em 30%).
- Dados prontos para decisão (catálogos, qualidade, lineage). Falhas de dado são um dos motores dos fracassos em IA agente.
- Arquitetura operacional (observabilidade, segurança, governança de modelos) para sair do piloto e virar rotina.
3 | Método enxuto para sair do piloto e escalar
a) Diagnóstico de processos – mapear gargalos antes do modelo. Plataformas de mineração de processos (ex.: UpFlux, reconhecida no Gartner Peer Insights e citada em análises do quadrante) ajudam a priorizar onde IA gera ROI primeiro.
b) Dados e métricas – definir KPI de negócio, contrato de dados e metas de qualidade antes do sprint de IA.
c) MVP com controle – um backlog de 4–6 semanas com metas de segurança e custo; nada de “big bang”.
d) Escalonamento com governança – playbooks, telemetria e custo unitário por tarefa; desliga-se o que não entrega ROI.
4 | Onde está o gargalo?
- Talento & método, carência de squads com processo + dados + MLOps leva ao “puxadinho de IA”.
- Câmbio com contratos em dólar elevam TCO e inviabilizam escala em médio porte.
- “Agent washing” são ferramentas vendidas como “agentes autônomos” que, na prática, não passam de automações básicas — outro vetor de fracasso apontado pela Gartner.
5 | Como começar (e terminar bem)?
- Escolha 2–3 casos de uso como cobrança, suporte, prevenção de churn, conciliação.
- Defina o KPI (ex.: R$ por chamado resolvido, % de 1ª resolução).
- Garanta dados confiáveis (qualidade e catálogo) antes do modelo.
- Implemente guardrails com custos, auditoria, segurança e fallback humano.
- Assine um SLO (tempo-resposta, precisão, custo por tarefa) e desligue o que não bate meta.
6 | Como a SpeedCloud ajuda (sem “milagre de chatbot”)
- Infra em real (R$) e latência nacional para reduzir custo por tarefa de IA — sem surpresas cambiais.
- Escala segura com observabilidade, segurança e limites de custo por requisição para você não virar estatística dos 40%.
- Parcerias especializadas (process mining, automação, copilots) para atacar processo antes do modelo.
Projetos de IA fracassam menos por tecnologia e mais por ausência de método. Comece pequeno, com dados confiáveis, KPI de negócio e governança; escale só o que funciona. O resto, desligue. Esse é o antídoto para não entrar nas estatísticas de cancelamento até 2027.
SpeedCloud