Em meio a toda a publicidade em torno da IA, há um tema importante que ainda não foi discutido: a lacuna de transformação da IA.
Hoje, organizações de todos os portes já estão familiarizadas com a proposta da inteligência artificial de revolucionar a eficiência, a produtividade e a receita dos negócios. Mais de três quartos dos entrevistados na última Pesquisa Global McKinsey sobre IA afirmam que suas organizações usam IA em pelo menos uma função empresarial.
No entanto, poucos projetos estão realmente cumprindo a promessa da inteligência artificial: apenas 5%, para ser exato, de acordo com um estudo recente do MIT, State of AI in Business 2025. Dos pilotos de IA generativa, 95% estão fracassando, e esses deveriam ser benefícios mais fáceis de obter com a implementação da IA.
A IA autônoma, definida como aplicativos de inteligência artificial que executam tarefas de forma independente, pode ser muito mais transformadora do que a inteligência artificial generativa — mas também mais complexa. Tanto que a Gartner® prevê que “até 2027, mais de 40% dos projetos de IA autônoma serão cancelados devido a custos crescentes, valor comercial incerto ou controles de risco inadequados” (Gartner, “Emerging Tech: Avoid Agentic AI Failure: Build Success Using Right Use Cases”, 15 de maio de 2025).
As organizações deveriam desistir e aceitar que a transformação da IA é muito complexa para ser implementada com eficácia?
Claro que não. Dados da McKinsey & Company sugerem que empresas com capacidades digitais e de IA de ponta superam o retorno total aos acionistas em duas a seis vezes em comparação com as que ficam para trás.
Esse ROI é bom demais para se deixar passar. Mas, para obter retornos como esses — para reduzir o abismo entre as possibilidades da IA e o valor real dessa tecnologia —, as organizações precisam entender onde as iniciativas de inteligência artificial estão errando.
É aqui que trago uma boa notícia: a transformação da IA pode ser complexa, mas há passos simples que você pode dar hoje para preparar sua empresa para a IA autônoma.
O que é a transformação da IA?
A transformação da IA é um processo abrangente e estratégico no qual uma organização integra a inteligência artificial a todos os aspectos de suas operações, seus produtos e seus serviços. A maioria das companhias planeja usar a IA para automatizar tarefas, acelerar a tomada de decisão, melhorar a experiência do cliente e criar produtos ou serviços.
A transformação da IA vai além de simplesmente adotar algumas ferramentas de inteligência artificial. Ela representa uma mudança fundamental na estratégia de negócios, nos processos operacionais e na cultura organizacional. E é exatamente por esse motivo que ela é tão desafiadora. Para adaptar e alterar aspectos do negócio, você precisa entendê-los profundamente — mas a maioria das empresas é incapaz disso.
Vou explicar melhor.
Quais são os maiores desafios na transformação da IA?
Os maiores desafios na transformação da inteligência artificial ocorrem na integração dessa tecnologia aos fluxos de trabalho diários das pessoas que precisam usá-la.
Para entender melhor esse desafio, podemos recorrer a uma analogia da logística: o problema do quilômetro final.
O problema do quilômetro final refere-se às dificuldades e aos custos desproporcionais da etapa final da entrega. Ou seja, levar o produto até as mãos do usuário. Por exemplo, quando falamos em bens de consumo, não importa o quão eficiente seja a distribuição do armazém ou a embalagem se o cliente nunca receber o pacote (ou recebê-lo com atraso ou danificado).
Na transformação da IA, o quilômetro final é a etapa crucial, mas frequentemente negligenciada, de incorporar a inteligência artificial a fluxos de trabalho reais. Muitas organizações estão criando modelos versáteis de IA ou treinando algoritmos com base em conjuntos maciços de dados, mas têm dificuldade para aproximar esses modelos das pessoas que os usam. Simplesmente não importa quão poderosa seja a inteligência artificial se ela não for integrada de forma eficaz às operações de negócio.
O que me leva ao ponto seguinte: você não pode integrar a IA com eficácia às suas operações comerciais se essas operações não estiverem claramente documentadas.
Os agentes de IA são projetados para interagir com vários sistemas e processos de negócio, e necessitam de um contexto representativo para funcionar de forma eficaz. Para a Forrester: “os agentes de IA precisam de instruções passo a passo sobre como executar tarefas. Para a maioria das empresas hoje, esse know-how reside em fluxos de trabalho fragmentados, dados não documentados e processos não oficiais” (Blog da Forrester, “Autonomy Is The Future, But AI Agents Still Deliver Value Today”, julho de 2025).
A pesquisa mais recente da Lucid atesta a falta de documentação empresarial:
- 49% dos profissionais do conhecimento afirmam que os fluxos de trabalho operacionais atuais das suas organizações estão um pouco ou mal documentados.
- Desses, 60% afirmam que metade ou mais dos fluxos de trabalho da sua equipe dependem de conhecimento informal ou pessoal.
- E 80% dependem de conhecimento tácito ou institucional para concluir o trabalho.
Em resumo: a adoção da inteligência artificial, especialmente a IA autônoma, nunca alcançará seu pleno potencial até que os processos corporativos, fluxos de trabalho, arquiteturas, fluxos de dados e práticas de colaboração atuais sejam compreendidos e documentados.
Como levar a transformação da inteligência artificial até o quilômetro final
Sabemos que a maior barreira para a adoção da IA autônoma é a falta de documentação, o que significa que o primeiro passo para levar essa tecnologia até o quilômetro final é aparentemente simples: criar documentação.
Acho útil pensar na última etapa da transformação da inteligência artificial em três estágios: prontidão, estratégia e execução. Cada um deles exige uma documentação diferente para integrar com eficácia a IA aos fluxos de trabalho.
