Só 5% dos projetos de IA passam da fase piloto, diz FTI e Antonio Gesteira 📉🧵 Mesmo com IA entrando no cotidiano, muitas empresas não conseguem escalar provas de conceito para produtos que gerem valor real. Nesta thread vou explicar por que isso acontece e o que fazer.

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O que é "fase piloto"? É um teste controlado, em pequena escala, para avaliar se o modelo funciona. O problema é que o ambiente real é mais complexo: volume de dados, integração com sistemas e exigências operacionais costumam derrubar o projeto.

Principais causas da queda após o piloto: 1) Dados incompletos ou fragmentados 2) Integração com sistemas legados difícil 3) Métricas de sucesso vagas 4) Falta de equipe multidisciplinar 5) Mudança de prioridades estratégicas Vamos ver como mitigar cada uma.

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Como tirar um projeto do piloto: adote mindset de produto — foque em entrega contínua de valor; defina KPIs claros (impacto financeiro, tempo salvo, erro reduzido); invista em pipelines de dados automatizados; e garanta patrocínio executivo para continuidade.

Não esqueça o fator humano: treinar equipes, envolver usuários finais e assegurar transparência nos modelos aumenta aceitação. Escalar IA com responsabilidade também evita vieses e protege trabalhadores — requalificação é parte da implementação.

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Há ainda um aspecto sistêmico: dependência de grandes provedores de nuvem e ferramentas pode concentrar poder. Políticas públicas e práticas de governança ajudam a democratizar acesso, reduzir riscos e promover soluções sustentáveis e inclusivas.

Resumo prático: 1) escolha um caso de uso claro; 2) garanta qualidade e fluxo de dados; 3) mensure impacto real; 4) monte equipe multidisciplinar; 5) invista em requalificação e governança. Se empresas seguirem isso, mais projetos podem sair do piloto e beneficiar todos.

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