O Gap de Execução de IA: Por que 80% dos Projetos Não Chegam à Produção
O gap de execução de IA é um desafio significativo para muitas empresas. Apesar dos investimentos crescentes, a maioria dos projetos de IA não chega à produção.
Estatísticas Alarmantes sobre a Promessa da IA
As estatísticas alarmantes sobre a promessa da IA revelam um cenário preocupante para as empresas que investem em inteligência artificial. De acordo com o Relatório de Governança de IA 2025 da ModelOp, mais de 80% das empresas possuem 51 ou mais projetos de IA generativa em fase de proposta. No entanto, apenas 18% conseguiram implementar mais de 20 modelos em produção.
Esse gap de execução é um dos maiores desafios enfrentados pelas organizações atualmente. A maioria dos projetos de IA generativa ainda leva de 6 a 18 meses para entrar em operação, se é que chegam a ser implementados. Isso resulta em retornos sobre investimento atrasados, partes interessadas frustradas e uma confiança diminuída nas iniciativas de IA dentro das empresas.
Essas estatísticas destacam a necessidade urgente de uma abordagem mais eficaz na execução de projetos de IA. As organizações devem não apenas investir em tecnologia, mas também em processos estruturados que garantam a transição bem-sucedida das ideias para a produção.
Causas Estruturais do Gap de Execução
As causas estruturais do gap de execução na inteligência artificial são mais relevantes do que as limitações técnicas. O Relatório de Benchmark da ModelOp identifica vários problemas que criam o que os especialistas chamam de “pântano do tempo de mercado”.
Primeiramente, sistemas fragmentados são um grande obstáculo. Cerca de 58% das organizações citam a fragmentação como o principal impedimento para a adoção de plataformas de governança. Isso cria silos onde diferentes departamentos utilizam ferramentas e processos incompatíveis, tornando quase impossível manter uma supervisão consistente nas iniciativas de IA.
Além disso, processos manuais ainda dominam mesmo com a transformação digital. Aproximadamente 55% das empresas ainda dependem de métodos antiquados, como planilhas e e-mails, para gerenciar o recebimento de casos de uso de IA. Essa dependência de processos obsoletos gera gargalos, aumenta a probabilidade de erros e dificulta a escalabilidade das operações de IA.
Outro ponto crítico é a falta de padronização. Apenas 23% das organizações implementam processos padronizados para recebimento, desenvolvimento e gerenciamento de modelos. Sem esses elementos, cada projeto de IA se torna um desafio único que requer soluções personalizadas e uma extensa coordenação entre várias equipes.
Por fim, a supervisão em nível empresarial é raramente realizada. Apenas 14% das empresas realizam garantias de IA a nível corporativo, aumentando o risco de esforços duplicados e supervisão inconsistente. A falta de governança centralizada significa que as organizações frequentemente descobrem que estão resolvendo os mesmos problemas várias vezes em diferentes departamentos.
O Impacto da Governança Estruturada na IA
O impacto da governança estruturada na IA vai muito além da conformidade. Organizações que implementam plataformas de automação do ciclo de vida relatam melhorias dramáticas na eficiência operacional e nos resultados de negócios. Essas melhorias são evidentes em diversos setores, mostrando que uma abordagem estruturada pode transformar a forma como as empresas utilizam a inteligência artificial.
Por exemplo, uma empresa de serviços financeiros mencionada no relatório da ModelOp experimentou uma redução pela metade no tempo de produção e uma diminuição de 80% no tempo de resolução de problemas após a implementação de processos de governança automatizados. Essas melhorias se traduzem diretamente em um tempo de retorno mais rápido e em uma maior confiança entre as partes interessadas.
Além disso, empresas com estruturas de governança robustas relatam a capacidade de gerenciar muitos mais modelos simultaneamente, mantendo a supervisão e o controle necessários. Essa escalabilidade permite que as organizações busquem iniciativas de IA em várias unidades de negócios sem sobrecarregar suas capacidades operacionais.
Adotar uma governança estruturada não é apenas uma questão de conformidade; é uma estratégia que pode acelerar a inovação e garantir que as empresas estejam bem posicionadas para aproveitar as oportunidades que a IA oferece.
FAQ – Perguntas Frequentes sobre o Gap de Execução de IA
O que é o gap de execução de IA?
O gap de execução de IA refere-se à discrepância entre os investimentos em inteligência artificial e a capacidade real das empresas de implementar esses projetos com sucesso.
Quais são as principais causas do gap de execução?
As principais causas incluem sistemas fragmentados, dependência de processos manuais, falta de padronização e a ausência de supervisão em nível empresarial.
Como a governança estruturada pode ajudar a superar esse gap?
A governança estruturada melhora a eficiência operacional, permite uma supervisão consistente e facilita a implementação de processos padronizados, acelerando a execução de projetos de IA.
Quais benefícios as empresas podem esperar ao implementar uma governança de IA?
As empresas podem esperar melhorias no tempo de produção, redução de problemas, maior controle sobre os modelos de IA e um aumento na confiança das partes interessadas.
Quantos projetos de IA chegam à produção com sucesso?
Apenas 18% das empresas conseguem implementar mais de 20 modelos de IA em produção, apesar de mais de 80% terem projetos em fase de proposta.
Qual é o papel da automação na governança de IA?
A automação ajuda a garantir que os requisitos de conformidade e as avaliações de risco sejam abordados de forma sistemática, melhorando a eficiência e reduzindo erros.