Toda vez que aparece uma nova função “mirabolante” no celular, um novo chatbot que “vai mudar tudo”, ou uma nova versão de IA, o hype volta, e com ele, uma ansiedade que contagia executivos, chefs e funcionários. A expectativa é alta: “vamos inovar, agora”, “vamos ser pioneiros”. E isso é bom, inovação move o mundo. Mas o incômodo é que, segundo levantamento recente, apenas cerca de 24% dos projetos de IA realmente entregam retorno concreto.

Isso levanta uma pergunta nome grande: O que está impedindo mais empresas de colherem frutos desses investimentos? Vou te mostrar 3 erros típicos que aparecem sempre e, claro, como evitá-los. E como, na Solarplex, a gente ajuda quem quer fazer IA valer de verdade.

O que significa “dar retorno”?

Quando falamos de projeto de IA “dar retorno”, não queremos só novidade ou mídia. Estamos falando de impacto concreto: redução de custos, aumento de produtividade, melhoria de processos, melhores decisões, menos riscos, novos produtos ou serviços e até vantagem competitiva.

Por exemplo: aumentar produtividade em 40% é uma meta tentadora (e há pesquisas que mostram esse número); mas várias empresas veem que o gap entre expectativa e realidade é enorme.

Os 3 (principais) erros que fazem ~76% dos projetos falharem ou ter retorno muito abaixo do esperado

Iniciar sem clareza de objetivo ou problema bem definido

Muitas empresas começam projetos de IA simplesmente porque “é tendência”, ou porque “ouviram que Google, Microsoft ou OpenAI fazem”. Mas não definem com clareza: “este problema específico precisa de IA”, “este processo custa X, temos dados para resolver”, “este resultado vai gerar retorno de Y”.

Sem esse horizonte, é fácil desperdiçar tempo, dinheiro e recursos: construir modelo que impacta pouco, ou usar IA em lugares onde automação simples resolveria.

Dados ruins ou insuficientes

IA vive de dados. Se os dados estão fragmentados, desorganizados, sem qualidade, sem histórico ou com viés, o modelo vai espelhar isso. Aumenta o risco de resultados errados, injustos, ou até de gerar mais problemas do que resolver.

E mais: empresas que não têm boas práticas de governança de dados (como LGPD, proteção de dados, controle de fontes) acabam travadas por compliance, privacidade, falhas de segurança ou reputação.

Estrutura de governança fraca + falta de monitoramento contínuo

É comum ver projetos bem intencionados que começam com entusiasmo, mas depois ficam abandonados ou com manutenção precária. Sem equipes dedicadas, sem métricas, sem avaliação pós-implementação, sem planos de escalabilidade, o projeto de IA vira um “bom experimento” sem impacto estratégico.

Como virar o jogo: Estratégias para que IA realmente retorne investimento

Aqui estão os passos práticos que, segundo estudos, casos de sucesso e experiência de consultoria, mais fazem diferença.

Diagnóstico inicial profundo: Levantar onde sua empresa “dói”: quais processos são lentos, caros, falhos?
Avaliar se esses processos têm dados para suporte (coleta, armazenamento, qualidade).
Verificar se já existe alguma estrutura de compliance, privacidade e segurança de dados.

Definição de casos de uso claros e escaláveis: Em vez de “transformação digital ampla”, comece por problema concreto (ex: automação do atendimento, previsão de demanda, análise de risco).
Definir KPIs claros: tempo economizado, erro reduzido, custo evitado, receita incremental.
Provar um MVP antes de escalar.

Investir em dados limpos, éticos e seguros: Implantar práticas de governança de dados: padronização, verificação de qualidade, remoção de viés.
Cumprir LGPD (ou leis locais de privacidade) para proteger dados de clientes, funcionários, consumidores.
Ter segurança da informação adequada (ISO 27001 ou equivalente) para evitar vazamentos, acessos indevidos.

Governança, times multidisciplinares e cultura interna: Criar equipe com gente de TI, compliance, operação, inovação, juntas, não isoladas.
Dar liderança executiva clara: alguém do alto escalão responsável por IA.
Treinamentos e comunicação interna: mostrar aos colaboradores por que IA está entrando, quais cuidados existem, o que muda.

Monitoramento contínuo e ciclo de melhoria: Não basta entregar o modelo ou sistema de IA: monitorar uso real, performance, erros, feedback do usuário.
Ajustes frequentes: novos dados, correções, novas versões de modelo.
Avaliar impacto real vs expectativa, o que funcionou, o que não deu certo, se vale escalar.

O contexto no Brasil

Pelo que se vê, há bastante desejo. Uma parte expressiva de CEOs brasileiros está adotando IA ativamente , querem aproveitar produtividade, inovação, vantagem competitiva. Mas o retorno em muitos casos está abaixo do esperado, justamente pelos erros acima.

Empresas que atuam em setores regulados (saúde, financeiro, governo) enfrentam ainda desafios adicionais: segurança de dados, privacidade, auditoria, compliance. Se ignorar essas áreas, o risco não é só financeiro, é reputacional.

Como a Solarplex pode ajudar

Aqui entra o diferencial: não precisa reinventar o caminho. A Solarplex oferece suporte prático para empresas que querem fazer IA dar retorno de verdade:

• Governança de dados + adequação à LGPD: políticas, auditorias, segurança, privacidade, cláusulas de contrato, proteção de dados sensíveis.
  
  
• Implementação, monitoramento e manutenção: não entregamos o modelo e “vamos embora”; ofertamos suporte de ciclo contínuo: avaliação, ajustes, métricas.
  
  
• Treinamento e cultura interna: capacitação para colaboradores, lideranças, para que todos entendam riscos e oportunidades.
  
  

Exemplos que inspiram

• Empresas de saúde que usaram IA para triagem ou automação de atendimento e reduziram esperas em 30-50%.
  
  
• Varejo que aplicou previsão de demanda para ajustar estoque e evitar perdas ou excesso.
  
  
• Setor financeiro que automatizou processos repetitivos com IA, liberando equipe para tarefas de maior valor.
  
  

Esses exemplos mostram que não é magia, é prática quando bem feita.

Conclusão

O hype da IA está aí, e com razão. Mas hype sem planejamento, sem governança, sem cuidado dá retorno baixo. Se sua empresa quer fazer parte dos ~24% que realmente ganham, precisa agir com clareza, estrutura e responsabilidade.

Na Solarplex acreditamos que IA pode (e deve) ser poderosa, mas bem usada. Quer que eu monte um checklist prático de 10 itens de IA de alto retorno para sua empresa começar ainda esta semana?

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