Os 5 principais erros ao investir em IA: o que líderes precisam corrigir antes de implementar ou escalar

Em muitas empresas, a Inteligência Artificial já está diretamente ligada a metas de eficiência, redução de custos e aumento de produtividade. O desafio é que, mesmo com esse potencial claro, boa parte das iniciativas não entrega o impacto esperado. Não por falha da tecnologia, mas por decisões equivocadas tomadas no início da jornada.

Na Sambatech, ao acompanhar empresas em diferentes estágios de maturidade, vimos padrões claros de erros que se repetem. São armadilhas comuns, mas evitáveis, desde que líderes tratem a IA como uma capacidade organizacional e não como uma solução isolada.

A seguir, reunimos os principais pontos que precisam ser corrigidos antes de implementar ou escalar projetos de IA.

Não investir em capacitação e treinamento das equipes

Um dos erros mais recorrentes é tratar a IA como algo restrito ao time de tecnologia. Na prática, ela impacta processos, rotinas e decisões em diversas áreas do negócio.

Quando as equipes não entendem como a IA funciona, quais são seus limites e como interagir com ela, surgem dois problemas: resistência ou uso inadequado. Em ambos os casos, o resultado é frustração e baixo retorno.

Capacitar times não significa transformar todos em especialistas técnicos, mas criar letramento em IA. As pessoas precisam saber interpretar resultados, questionar recomendações, ajustar fluxos e tomar decisões com base nos insights gerados.

Sem isso, a IA vira uma caixa-preta pouco confiável.

Falta de foco e priorização na escolha da primeira área

Outro erro comum é tentar levar IA para muitas áreas ao mesmo tempo, sem uma priorização clara. Atendimento, marketing, financeiro, operações, RH, logística. Tudo parece elegível, mas nem tudo está pronto.

Projetos bem-sucedidos começam com foco. Um bom ponto de partida costuma ser uma área com alto volume de tarefas repetitivas, regras bem definidas e impacto mensurável. Por exemplo, um time de atendimento lidando diariamente com solicitações semelhantes, ou uma área financeira executando conciliações manuais e relatórios recorrentes.

Ao priorizar uma área com essas características, a empresa consegue validar valor rapidamente, medir ganhos concretos e aprender com o processo. Só depois disso faz sentido escalar a IA para o restante do negócio.

Sem foco, a execução se dilui, os resultados ficam pouco claros e a tecnologia acaba sendo desacreditada antes de mostrar seu potencial.

Usar soluções prontas e modelos abertos com dados sensíveis

Modelos abertos e soluções prontas podem ser úteis em testes iniciais, mas tornam-se um risco quando usados indiscriminadamente em ambientes corporativos, especialmente com dados sensíveis.

Muitas empresas alimentam modelos externos com informações estratégicas, financeiras, operacionais ou de clientes sem avaliar onde esses dados estão sendo armazenados, como são utilizados ou se podem ser reaproveitados para treinar modelos de terceiros.

Além da questão de segurança e compliance, há um problema de adequação. Soluções genéricas raramente entendem o contexto específico do negócio. O resultado são respostas imprecisas, pouco confiáveis ou desalinhadas à realidade da operação.

Ignorar a maturidade digital e a qualidade dos dados

Nenhum projeto de IA é melhor do que os dados que o alimentam. Ainda assim, muitas empresas pulam a etapa mais básica: avaliar se seus dados estão prontos para IA.

• Os dados são confiávei

• Estão atualizados?

• Existem duplicidades?

• As fontes são consistentes?

• Há governança sobre quem cria, altera e consome essas informações?

Quando dados desorganizados alimentam modelos inteligentes, o resultado é previsível. Dirty data, dirty results. A IA não corrige problemas estruturais, apenas escala o que já existe, inclusive erros.

Não definir métricas claras para acompanhar resultados

Outro erro frequente é iniciar projetos de IA sem critérios claros de sucesso. Sem métricas, não há como provar valor, ajustar rotas ou justificar escala.

Projetos de IA precisam nascer com indicadores bem definidos, conectados a objetivos de negócio. Alguns exemplos incluem:

• Redução do tempo de execução de processos

• Diminuição de erros operacionais

• Ganho de produtividade por equipe

• Redução de custo por operação

• Aumento da taxa de resolução no primeiro contato

• Melhoria na qualidade dos dados analisados

  
  

As métricas variam conforme a área, mas precisam ser acompanhadas de forma contínua, não apenas no momento da implementação.

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Escolher o caminho certo antes de escalar

A partir de iniciativas como o EstrategIA, ajudamos empresas a avaliar o nível de maturidade digital do negócio, nivelar o conhecimento da equipe sobre IA, identificar gargalos prioritários e definir onde a inteligência pode gerar valor primeiro. Em alguns casos, o desafio está na estratégia. Em outros, nos dados. Em outros, na execução. Não existe um caminho único.

Além disso, desenvolvemos soluções de IA Personalizada, treinadas com os dados, regras e processos de cada operação, garantindo mais precisão, segurança e aderência à realidade do negócio.

Em uma conversa de cerca de 30 minutos com nossos consultores, conseguimos indicar qual abordagem faz mais sentido para começar, sem promessas genéricas e sem desperdício de investimento. Vamos reservar um horário?