O problema não é a tecnologia. É o que está embaixo dela — e a maioria das empresas não quer admitir isso

Há uma conversa que se repete toda semana nas salas de reunião das empresas brasileiras e do mundo: a inteligência artificial vai transformar o negócio. O investimento é aprovado, o projeto é anunciado, a equipe aguarda. A transformação, na maioria das vezes, não chega.

Não é por falta de tecnologia. Não é por falta de orçamento. Segundo a InvGate, empresa líder em tecnologia de gestão de serviços com clientes em mais de 60 países, o problema está em outro lugar — e é muito mais incômodo de encarar.

A IA não cria disfunção. Ela acelera a que já existe.

O dado que ninguém quer comentar

Segundo levantamento da InvGate publicado no relatório Adoção da IA no ITSM, 62% das organizações afirmam que a inteligência artificial é crítica para a sua competitividade. Mas apenas 34% estão implementando-a de forma ativa. Uma lacuna de quase 30 pontos percentuais que, segundo a empresa, não tem nada a ver com acesso à tecnologia.

"Toda semana eu converso com líderes empresariais que estão sob pressão real para mostrar resultados com IA", diz Ariel Gesto, CEO e cofundador da InvGate. "O que encontramos — de forma consistente, em todos os setores — é que as empresas que estão com dificuldades não estão falhando por causa da tecnologia. Estão falhando porque tentaram automatizar um processo que já estava quebrado."

A conclusão contraria a narrativa dominante no mundo corporativo, onde a adoção de IA costuma ser tratada como uma questão de qual ferramenta comprar. A posição da InvGate é mais direta: antes de perguntar qual IA usar, as organizações precisam se perguntar se estão prontas para que a IA funcione.

Quando a IA faz o problema crescer mais rápido

De acordo com o relatório da InvGate, o padrão é consistente: empresas tentam implementar inteligência artificial sobre dados fragmentados, processos mal documentados e governança frágil. O resultado não é uma falha lenta, que dá tempo de corrigir. É uma falha acelerada.

"A IA é extraordinariamente boa em fazer coisas em escala", explica Gesto. "Isso inclui as coisas erradas."

A observação tem implicações práticas para qualquer gestor que já se perguntou por que o projeto de IA da empresa não entregou o que prometia. Segundo a InvGate, as organizações que estão obtendo retorno real são as que fizeram uma pergunta mais difícil antes de qualquer implantação: estamos realmente prontos para que isso funcione?

Uma saída estruturada do ciclo do hype

Para dar aos líderes de TI e de negócios um caminho concreto, o whitepaper da InvGate apresenta um modelo de maturidade em três estágios: Inteligência Assistida, Inteligência Integrada e Inteligência Governada. Cada etapa expande o uso da IA de forma sequencial, alinhada ao nível de maturidade operacional da organização — em vez de implementar tudo de uma vez e esperar que os processos aguentem.

Segundo a InvGate, empresa de tecnologia em gestão de serviços que atende organizações como NASA, KPMG e Toyota, os casos de sucesso que ela acompanha seguem um padrão em comum: as equipes que avançam por etapas constroem uma base que a inteligência artificial consegue, de fato, aproveitar. As que pulam essa etapa tendem a rolar back em seis meses.

"As organizações que estão tendo retorno real foram as que fizeram uma pergunta mais difícil primeiro", conclui Gesto. "Não 'que IA usar?' — mas 'estamos prontos para que ela funcione?' Acertar essa resposta não é cautela. É a condição para que a tecnologia entregue qualquer resultado."

O que isso significa na prática

Para empresas brasileiras em processo de transformação digital, o recado é claro: adotar IA sem antes organizar os processos internos não é dar um passo à frente. É dar um passo à frente mais rápido em direção ao mesmo problema.