Passo muito tempo conversando com equipes que tentam expandir seus esforços de IA e notei um padrão consistente: os pilotos de IA estão se multiplicando em todos os níveis, mas a maioria deles não vê a luz da produção.
Os dados contam uma história semelhante: apenas 26% dos líderes afirmam que mais de metade dos seus pilotos estão a ser escalados para produção. Enquanto isso, 69% dos profissionais (as equipes da linha de frente que incorporam IA em seus fluxos de trabalho) dizem que a maioria de seus pilotos nunca escala.
Diretor de Pessoas e Transformação de IA na Zapier.
É esta lacuna entre ambição e execução que impulsiona os programas de IA. Mas quando os líderes dedicam tempo a colmatar essa lacuna, podem transformar os projetos-piloto de IA em avanços significativos.
Onde o impulso da IA começa a diminuir
À medida que os pilotos de IA se aproximam da produção, o trabalho muda de formato.
O progresso inicial muitas vezes parece limpo. As equipes definem um caso de uso, testam um modelo e mostram os primeiros resultados. À medida que os pilotos são implementados, sistemas reais, dados compartilhados, análises de segurança e fluxos de trabalho downstream começam a ser afetados. É aqui que os prazos e a capacidade de atenção se estendem.
Um dos sinais mais consistentes dos dados é a posição das equipes: os líderes classificam a complexidade da integração e a escalabilidade do sistema como as maiores barreiras à execução da IA. Os profissionais confirmam a mesma realidade, apontando os atrasos na integração e os atrasos nas políticas como os principais bloqueadores. O que falta aqui não é esforço ou inteligência. É orquestração.
Os pilotos de IA geralmente são projetados como ganho autônomo. Eles demonstram que um modelo pode funcionar, mas não que pode sobreviver dentro de uma rede de ferramentas, fontes de dados, aprovações e fluxos de trabalho existentes. Quando essas conexões não são planejadas antecipadamente, as equipes acabam reconstruindo o trabalho que já “funcionou”, e não em escala empresarial.
É aqui que o momento se esvai silenciosamente. Cada atraso é razoável por si só. Juntos, eles ampliam os prazos, consomem confiança e tornam o dimensionamento mais difícil do que começou.
A confiança desaparece quando a visibilidade é atrasada
Outro modelo mostra como líderes e profissionais vivenciam o progresso.
81% dos líderes dizem estar confiantes na sua visibilidade dos desafios de execução da IA. Ao mesmo tempo, 57% dos profissionais acreditam que a liderança não vê plenamente o que está acontecendo no dia a dia.
Esta desconexão é importante porque as opiniões chegam tarde. Os líderes aprendem sobre as falhas, na maioria das vezes através de escalações ou conversas informais. A essa altura, os projetos já perderam força ou precisam ser reformulados.
O que resta é um ciclo de resolução de problemas de execução em vez de avançar o trabalho. Esse ritmo reativo faz com que a IA pareça imprevisível, mesmo quando os objetivos subjacentes são claros.
Os líderes que colmatam a lacuna não confiam apenas na confiança. Eles criam visibilidade compartilhada na execução, de modo que o atrito aparece enquanto ainda há tempo para resolvê-lo.
O que realmente ajuda os pilotos de IA a se tornarem inovadores
Você não precisa reescrever a estratégia para fechar a lacuna entre ambição e execução. Em vez disso, passe mais tempo onde o atrito realmente aparece. Essas áreas de foco estão influenciando constantemente.
Comece com propriedade clara
Os pilotos de IA avançam mais rápido quando alguém está envolvido além da entrega inicial. É aí que entram os campeões internos de IA. Eles são responsáveis pelos resultados da produção e podem ser os tomadores de decisão claros quando surgem compromissos.
Essa propriedade ajuda as equipes a resolver questões de integração, priorizar o trabalho de acompanhamento e evitar o éter de experimentos fracassados de pilotos.
Invista no planejamento de integração antecipada
A complexidade da integração é um desafio de execução comum para líderes e profissionais. Quando o trabalho de integração é adiado até que um piloto tenha demonstrado valor técnico, as equipes frequentemente revisam as suposições sob pressão de tempo.
É aí que é fundamental fazer perguntas sobre as dependências do sistema, do fluxo de dados e do fluxo de trabalho com antecedência e frequência para ajudar as equipes a projetar pilotos com escala em mente. Essa clareza inicial reduz o retrabalho e encurta o caminho para a produção.
A execução da IA é acelerada quando as equipes compartilham pontos em comum e uma forma de aprender umas com as outras. Ferramentas e abordagens padronizadas reduzem o custo de cada novo piloto, fornecendo às equipes modelos familiares para desenvolver.
Vincular esta consistência à aprendizagem entre pares e à competência interna ajuda o conhecimento a viajar por toda a organização. À medida que as equipes compartilham lições sobre o que funcionou e o que não funcionou, cada piloto se baseia no anterior. Com o tempo, a experimentação se transforma em habilidades repetíveis, em vez de vitórias isoladas.
Construir governança na entrega
A pressão da governação tende a aumentar à medida que os pilotos de IA se aproximam da produção. Quando a governança chega atrasada, as equipes pausam o trabalho enquanto as políticas são interpretadas, as aprovações são direcionadas e os riscos são reavaliados.
Incorporar a governança diretamente nos fluxos de entrega ajuda as equipes a compreender as restrições mais cedo e a agir com confiança. Trilhos limpos, aplicados de forma consistente, reduzem surpresas na fase final e mantêm a execução em movimento à medida que os pilotos escalam.
Crie visibilidade compartilhada em tempo de execução
A execução fica mais lenta quando líderes e profissionais veem diferentes versões de progresso. Os líderes muitas vezes seguem marcos e cronogramas, enquanto os profissionais enfrentam atritos diários por meio de trabalho de integração, revisões e reformulações.
A visibilidade compartilhada preenche essa lacuna. Sinais diretos, caminhos de escalada claros e critérios de sucesso acordados trazem problemas à luz enquanto ainda são administráveis. Esse alinhamento reduz o combate a incêndios e ajuda as equipes a se concentrarem à medida que o escopo se expande.
Orçamento para escala
Muitos pilotos de IA param quando o financiamento inicial acaba. A integração, a governação e a entrega a longo prazo exigem um investimento sustentado para além da construção inicial.
Os líderes que planejam orçamentos tendo em mente a escala dão às equipes espaço para realizar pilotos bem-sucedidos. O financiamento dedicado sinaliza que a execução é tão importante quanto a experimentação e cria as condições para que os pilotos amadureçam e se tornem sistemas duradouros.
Transformando ambição em resultados
A próxima fase da IA empresarial não será determinada por quem lança mais pilotos. Será determinado como o aluno vê a execução para manter os jogadores em movimento.
À medida que a IA se torna parte das operações diárias, a vantagem crescente passa para os líderes que permanecem próximos do trabalho, identificam antecipadamente os atritos e tratam os sinais de execução como informações estratégicas e não como ruído. Essa atenção composta. As equipes passam menos tempo se recuperando.
As decisões são tomadas mais rapidamente. A confiança aumenta onde o progresso é visível.
Com o tempo, a IA deixa de parecer frágil. Torna-se confiável. E quando isso acontece, a ambição não contraria o impacto, mas define o ritmo.
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