Por Flavio Horita*

Em outro artigo aqui no Coletivo Tech, escrevi sobre como os desafios atuais ao sucesso das iniciativas de IA estão mais associados à maturidade e cultura organizacional do que à tecnologia em si. Muitas delas são iniciadas e implementadas sob pressão externa, sem avaliação do contexto interno.

Essa observação me leva a uma dicotomia crítica que precisa ser explorada: de um lado, há a pressão contínua por maior uso de IA tendo em vista o aumento de produtividade; do outro, está a questão fundamental de quão preparadas as empresas realmente estão para receber esse processo de transformação digital. E, antes que pergunte, sim — é uma transformação, e das mais profundas e complexas, especialmente para pequenas e médias empresas, onde recursos podem ser mais escassos.

Os números revelam o padrão

A realidade dos números é preocupante. O Gartner demonstrou isso em pesquisas recentes: mais de 40% dos projetos de IA com agentes autônomos serão cancelados até 2027 devido a custos crescentes, valor de negócio pouco claro ou controles de risco inadequados. Além disso, pelo menos 30% dos projetos de IA generativa foram abandonados após prova de conceito até 2025 por qualidade deficiente de dados, controles inadequados, custos crescentes ou falta de clareza sobre o valor de negócio. Pesquisas indicam ainda que 60% dos projetos de IA serão abandonados até 2026 quando não contam com dados preparados para IA.

Esses números não refletem fracasso tecnológico. Refletem exatamente o que mencionei no início: falta de maturidade organizacional. O desafio deixou de ser apenas o acesso à tecnologia. Tornou-se uma questão de capacidade organizacional, envolvendo cultura, liderança, processos, dados, governança e gestão da mudança.

A maturidade faz diferença

Mas como saber se sua organização está preparada? A resposta está em um indicador muito claro: 45% das organizações com alta maturidade em IA mantêm seus projetos operacionais por três anos ou mais, enquanto apenas 20% das organizações com baixa maturidade conseguem isso. Essa diferença de mais de 100% não é coincidência — é o resultado direto de estar preparado ou não para a transformação.

Compreender os níveis de maturidade é, portanto, fundamental para garantir o sucesso da IA. Não é sobre adotar a tecnologia mais sofisticada, mas sobre estar pronto para implementá-la. Vamos a um exemplo prático. Se sua empresa funciona de forma completamente ad hoc, sem processos estruturados e com o time familiarizado apenas com tecnologias tradicionais — como Excel —, trazer um assistente de IA pode não ser a melhor solução neste momento. Antes disso, é essencial definir os processos e fornecer treinamento para transformar a cultura organizacional. Em casos mais críticos, pode ser necessário fazer mudanças estruturais para adequar a organização.

Essa sequência importa. Pular etapas é exatamente o que leva aos 40%, 30% e 60% de abandono mencionados anteriormente. A pressão por modernização não justifica ignorar o alicerce.

O que significa estar maduro

Maturidade, então, significa capacidade de alinhar tecnologia a objetivos organizacionais. Quando operacional, reflete-se na clareza de processos, na qualidade dos dados e na disposição da equipe em abraçar mudanças. Em suma, diz respeito à prontidão para transformação.

Em nosso contexto, uma empresa madura não é aquela que adota a tecnologia mais recente, mas aquela que sabe conectar tecnologia a problema, processo, pessoas e resultado. Não basta criar um assistente, contratar uma plataforma ou liberar uma ferramenta para os times. É preciso entender onde a IA realmente reduz esforço, melhora decisões, aumenta produtividade ou cria capacidades para o negócio.

Assim, além da pergunta clássica “Qual impacto quero causar com a iniciativa de IA?”, deve-se complementá-la com uma pergunta que, sinceramente, muitas organizações evitam fazer: “O quanto estamos realmente preparados?”Essa resposta sincera — sobre processos, dados, cultura, liderança e capacidade de mudança — é o que diferencia os 45% que prosperam dos 55% que abandonam seus projetos. É também o que evita perder tempo, dinheiro e credibilidade em uma transformação que nunca se materializa.

*Flávio Horita é CTO na Climatempo, com PhD pela USP e pós-doutorado pela University of Warwick (UK) e pesquisador em Münster (Alemanha). Também é cofundador do Nexxulab, investidor e conselheiro em startups early-stage. Sua especialidade é estruturar times de alta performance para transformar plataformas digitais de software complexas em operações simples, confiáveis e escaláveis, usando processos bem definidos e inteligência artificial.