Gerando Valor com Dados e IA

A inteligência artificial (IA) tornou-se indispensável em muitas empresas. Exemplos como agentes de IA, detecção precoce de defeitos na manufatura ou otimização de processos logísticos mostram que a tecnologia já está sendo aplicada em diversas áreas do negócio.

Mesmo com o reconhecimento crescente de que a IA é uma tecnologia estratégica, a criação de valor sustentável ainda escapa a muitas organizações. Projetos‑piloto ambiciosos surgem em todos os cantos, mas apenas uma pequena parte avança para uma implementação ampla — e, portanto, para a geração real de valor.

O resultado costuma ser frustrante: as empresas conduzem inúmeras iniciativas sem impacto significativo. As aplicações de IA acabam rapidamente sendo vistas como um custo, e não como um verdadeiro motor de valor. Mais grave ainda, as organizações deixam de capturar um potencial enorme por utilizarem a IA de forma pouco eficaz.

Muitos projetos terminam como pilotos

Uma pesquisa recente com mais de cem executivos seniores de diversos setores — conduzida pela Porsche Consulting em parceria com o Instituto Fraunhofer de Tecnologia da Informação Aplicada (FIT) — revela um cenário claro: o sucesso das iniciativas de IA não esbarra, principalmente, em tecnologia ou algoritmos, mas na falta de direcionamento estratégico, pouca integração organizacional, qualidade inadequada dos dados e barreiras culturais.

Embora 95% dos entrevistados relatem iniciativas de IA ativas em suas organizações, apenas cerca de 20% conseguem escalar as aplicações além da fase piloto para uso amplo. Os projetos começam, mostram potencial, mas não chegam a operar de forma contínua. Como resultado, as iniciativas geram atenção momentânea, mas não entregam valor sustentável para a empresa.

Medir o sucesso das iniciativas de IA é igualmente fundamental. Os resultados mostram que apenas 44% das empresas quantificam sua contribuição econômica utilizando indicadores-chave de desempenho (KPIs), como o retorno sobre investimento em IA. A diferença fica ainda mais evidente ao comparar os chamados adotantes tradicionais (empresas que só adotam novas tecnologias quando se consolidam) com os inovadores (que incorporam IA muito cedo). Apenas um quarto dos adotantes tradicionais mede o valor gerado por suas aplicações de IA, enquanto quase 70% dos inovadores o fazem.

O problema é claro: se o impacto das iniciativas não é mensurado, não é possível monitorá-las ou direcioná‑las de forma eficaz. Isso gera um cenário de alta atividade em IA com baixo impacto real — uma combinação que, devido à falta de transparência, pode levar a conclusões estratégicas equivocadas.

Baixa qualidade dos dados, falta de competências e lacunas culturais

Muitas empresas enfrentam barreiras estruturais que dificultam significativamente a escala das aplicações de IA. A pesquisa destaca três obstáculos principais que limitam de forma sistemática o sucesso de longo prazo: mais da metade dos entrevistados aponta a baixa qualidade dos dados e a falta de acessibilidade como os maiores desafios. Grandes empresas, com faturamento entre 25 e 50 bilhões de euros, são particularmente impactadas — 86% relatam esse problema.

39% identificam silos organizacionais e responsabilidades pouco claras como razões centrais pelas quais a IA não é adotada em toda a empresa. Em muitos casos, os orçamentos departamentais determinam a prioridade dos casos de uso — e não o real valor para o negócio. Isso leva a projetos isolados, enquanto aplicações transversais recebem apoio insuficiente. Frequentemente, falta um direcionamento central para o portfólio de aplicações de IA, o que resulta em esforços duplicados, uso ineficiente de recursos e, no fim, descontinuação de projetos.

Quase metade dos entrevistados aponta a falta de competências organizacionais como a maior barreira. A pesquisa evidencia que investir cedo em capacidades de IA, promover uma cultura transparente e capacitar equipes são fatores essenciais para construir confiança nos dados. Sem essas bases, iniciativas de IA dificilmente avançam além da fase piloto. Competências adequadas e abertura cultural são decisivas para a velocidade e a escalabilidade dos esforços em IA. 62% destacam colaboradores qualificados e empoderados como o principal fator de sucesso para o uso efetivo da tecnologia.

Fatores de sucesso para aplicações de IA que geram valor

A pesquisa não apenas destaca os principais obstáculos — ela também identifica claramente quatro alavancas que as empresas podem acionar para superá‑los.

1. Melhorar a qualidade e acessibilidade dos dados

A disponibilidade e a qualidade dos dados são a base de qualquer iniciativa de IA bem-sucedida. As empresas que entendem isso tratam a gestão de dados não como uma tarefa de TI, mas como um fator estratégico. O desafio está em consolidar e estruturar dados de diversas fontes de maneira que existam regras claras de uso. A governança de dados deixa de ser um exercício burocrático e passa a ser um pré-requisito para escalar.

Com essa abordagem, a consistência dos dados é garantida em toda a organização, enquanto as áreas de negócio conseguem usar, de forma eficiente, os dados essenciais para suas aplicações de IA.

2. Medir o valor de forma consciente

O impacto de longo prazo da IA depende, acima de tudo, de medir seu valor de maneira contínua. Porém, essas atividades muitas vezes estão desconectadas dos objetivos estratégicos. Como resultado, o apoio da liderança é insuficiente, impedindo que pilotos evoluam para iniciativas sustentáveis.

É necessária uma mudança profunda na lógica de KPIs. Eles não devem se concentrar exclusivamente em métricas financeiras; precisam estar inseridos em um modelo de gestão diretamente ligado às metas estratégicas. Além dos indicadores clássicos de performance e eficiência, outras dimensões são essenciais — como efetividade da liderança, satisfação e engajamento dos colaboradores, entusiasmo do cliente em tempo real e velocidade de inovação.

3. Garantir liderança e colaboração

A pesquisa mostra que o apoio da liderança é um dos fatores mais fortes para escalar IA. Tanto empresas atrasadas quanto inovadoras concordam que o respaldo dos líderes e uma estratégia clara de dados e IA são fatores decisivos para o sucesso. Ainda assim, há lacunas na implementação: mesmo entre os inovadores, 52% relatam desafios nessa etapa.

A liderança é central para o sucesso: ela promove alinhamento entre áreas e integra a IA no trabalho diário — não como um projeto inovador, mas como novo padrão. Líderes engajados também fortalecem a colaboração e empoderam equipes. Uma empresa pesquisada destacou a alta visibilidade dos especialistas internos, especialmente da TI, como fator crítico no desenvolvimento de competências. Treinamentos práticos que apresentam diferentes ferramentas reduzem barreiras e aumentam a aceitação no dia a dia.

Líderes que constroem essas estruturas de forma proativa aumentam significativamente as chances de adoção bem-sucedida de IA.

4. Estabelecer uma abordagem orientada a produtos

As organizações líderes veem a IA não como um conjunto de projetos isolados, mas como parte de uma estrutura estável, com papéis e responsabilidades claramente definidos. 44% apontam uma organização de dados e IA bem estabelecida, com funções e responsabilidades claras, como fator essencial de sucesso — quase o dobro do observado entre adotantes tradicionais (23%).

Essa mudança da lógica de projetos para a lógica de produtos e organização é fundamental para garantir sustentabilidade e reutilização. A IA deixa de ser um experimento temporário e passa a ser parte integral do modelo de negócio.

Uma das empresas participantes oferece um exemplo prático: ela desenvolveu um modelo que mapeia todo o ciclo de vida de um caso de uso de IA — da ideia à implementação — e o integra perfeitamente em processos de ponta a ponta. Cada aplicação tem um responsável claro, um resumo objetivo de seu valor para o negócio e é acompanhada de forma transparente e consistente por meio de ferramentas padronizadas.

Assim, iniciativas isoladas evoluem para um portfólio escalável de IA, com responsabilidades claras, impacto mensurável e alta capacidade de reutilização.

Expandir o uso da IA invés de apenas testá-la

Gerar valor sustentável com IA exige uma mudança de experimentos isolados para uma abordagem estruturada, integrada e abrangente em toda a organização. A fórmula do sucesso se baseia em quatro elementos centrais: dados de alta qualidade e facilmente acessíveis, medição consistente de valor, responsabilidades claras e um modelo de trabalho orientado a produtos.

A questão central deixou de ser se a IA é capaz de gerar valor; agora, o foco é saber se a empresa está preparada para gerenciar a IA com o mesmo rigor que aplica aos seus processos essenciais. Para isso, é fundamental que as organizações compreendam como as aplicações de IA impactam sua geração de valor — e como, em contrapartida, elas transformam essa geração de valor ao longo do tempo.

Assim, a maturidade em IA não se mede pela quantidade de pilotos, mas pelo número de fluxos de valor transformados de forma sustentável.