O debate em torno de inteligência artificial generativa amadureceu em áreas conduzidas por Rolando Bonaccorsi, engenheiro de computação com MBA executivo. Depois de um ciclo marcado por entusiasmo generalizado, empresas brasileiras começaram a cobrar resultados verificáveis dos projetos iniciados nos últimos anos, com atenção crescente ao custo total de cada iniciativa e ao tempo necessário para colher algum retorno mensurável. O entusiasmo inicial deu lugar a comitês de avaliação e critérios formais de aprovação.
O contraste entre pilotos bem-sucedidos e adoção efetiva revela um problema conhecido de qualquer transformação tecnológica. Demonstrações funcionam bem em ambiente controlado, enquanto a operação real impõe integração com sistemas antigos, governança de informação, custo variável por uso e responsabilidade clara sobre o que o sistema produz diante de clientes, auditores e órgãos reguladores cada vez mais atentos ao uso de dados sensíveis.
Entre pilotos promissores e ganhos mensuráveis
Muitas iniciativas nascem de curiosidade legítima e param quando chega a pergunta sobre retorno financeiro. Sem indicador definido antes do primeiro dia de trabalho, a avaliação vira discussão de percepção, e percepção raramente sustenta a defesa de orçamento nos ciclos de planejamento seguintes, sobretudo em períodos de contenção de despesas e revisão de prioridades corporativas. Projetos sem dono definido costumam ser os primeiros a sair da lista.
Na ponderação de Rolando Bonaccorsi, projetos que avançam costumam partir de um problema operacional específico, com custo conhecido e meta clara de redução. Escopo estreito facilita a medição do resultado e cria base concreta para expansão posterior, sem prometer transformações amplas que ninguém consegue comprovar depois com dados confiáveis e comparáveis entre períodos distintos de operação.
O que trava a passagem para produção?
Questões de segurança da informação, tratamento de dados pessoais e rastreabilidade das respostas aparecem sempre que a ferramenta deixa o laboratório. Áreas jurídicas e de conformidade entram na conversa nesse momento e encontram lacunas que não haviam sido previstas no desenho original do projeto, o que costuma adiar a entrada em produção por vários meses, mesmo em projetos tecnicamente prontos para uso. Custo por chamada e previsibilidade de despesa também entram na conta nessa etapa.
Segundo a avaliação de Rolando Bonaccorsi, Diretor de Operações da Vert Analytics, o obstáculo raramente está no modelo em si, e sim no ecossistema ao redor dele. Integração com sistemas legados, controle de acesso por perfil e pontos de revisão humana definem se a solução chega ao dia a dia das equipes ou permanece restrita a demonstrações internas para poucos convidados e algumas reuniões de apresentação.
Talento, cultura e novos desenhos de trabalho
A adoção altera a rotina de equipes inteiras e exige requalificação contínua das pessoas envolvidas. Profissionais precisam aprender a formular solicitações com precisão, avaliar criticamente o resultado obtido em cada tentativa e reconhecer quando a resposta gerada não oferece base suficiente para sustentar uma decisão de negócio relevante, com impacto sobre clientes e receita. Revisão humana continua sendo etapa de processo, e não sinal de desconfiança na ferramenta.
No panorama traçado por Rolando Bonaccorsi, empresas que tratam a capacitação como projeto paralelo colhem resultados bastante desiguais entre áreas e unidades. Uso consistente depende de prática orientada, troca de experiências entre times e ajuste de processos que foram desenhados em outro contexto, para outro modo de trabalhar e outro volume de informação circulando entre as áreas da empresa.
Expectativas ajustadas produzem resultados melhores
Promessas exageradas geram frustração previsível e comprometem a credibilidade de iniciativas futuras dentro da mesma organização. Ganhos reais tendem a ser incrementais, concentrados em tarefas repetitivas de leitura, redação, classificação e organização de informação dispersa em grandes volumes de documentos e registros históricos acumulados ao longo de décadas. Somados, pequenos ganhos diários produzem efeito relevante no custo da operação.
Em linha com o que expõe Rolando Bonaccorsi, a maturidade se manifesta também na capacidade de recusar projetos sem propósito definido. Dizer não a experimentos vagos libera tempo, orçamento e pessoas para as frentes que efetivamente movimentam indicadores de operação e atendimento, com efeito perceptível no resultado do trimestre e na experiência concreta de quem usa o serviço todos os dias.