Cerca de 20% fracassam, e mais da metade das empresas já enfrentou falhas; os melhores resultados se concentram em usos mais específicos e maduros.
Durante anos, a promessa foi a mesma: a inteligência artificial reduziria custos, automatizaria tarefas complexas e tornaria mais eficientes as infraestruturas tecnológicas das empresas. Essa ideia foi repetida inúmeras vezes. Contudo, conforme esses projetos são implementados no cotidiano das organizações, uma realidade diferente começa a emergir, que não se alinha perfeitamente com o discurso inicial. Muitas dessas iniciativas não estão atingindo os resultados previstos.
De acordo com um estudo da Gartner citado pelo The Register, somente 28% das implementações de IA em infraestrutura e operações alcançam o retorno esperado. O restante se divide entre projetos que não geram esse valor e outros que sequer avançam, apresentando uma taxa de fracasso de 20%. Ademais, mais da metade dos responsáveis entrevistados — 57% — reconhece ter tido pelo menos uma iniciativa mal-sucedida. Os dados focam em como as companhias aplicam a IA em sua infraestrutura tecnológica e operações internas, e não no desempenho global da tecnologia.
O desafio está na concepção, não na tecnologia
Ao buscar entender por que tantos projetos não vingam, as respostas indicam que o problema está mais na forma como são idealizados do que na tecnologia propriamente dita. Melanie Freeze, diretora de pesquisa da Gartner, esclarece que muitas equipes partiram do pressuposto de que a IA automatizaria tarefas complexas de imediato, cortaria custos ou resolveria problemas operacionais acumulados por anos. A esse cenário se juntam outros fatores.
