Estudo aponta que gestão organizacional é o principal entrave em projetos de inteligência artificial
Um estudo realizado pelo Stanford Digital Economy Lab analisou 51 implementações de inteligência artificial em diferentes organizações e chegou a uma conclusão que contraria a expectativa de muitos executivos: o sucesso dessas iniciativas não depende da tecnologia empregada, mas sim da forma como as empresas conduzem sua gestão organizacional. A pesquisa revela que os maiores obstáculos enfrentados estão ligados à gestão de mudança, à qualidade dos dados e ao redesenho de processos, e não a limitações técnicas das soluções adotadas.
Os números levantados pelo estudo chamam a atenção. Cerca de 77% dos executivos ouvidos apontaram os chamados custos invisíveis como os principais entraves para o avanço dos projetos de inteligência artificial. Esses custos estão relacionados a fatores que normalmente não aparecem no orçamento inicial de uma iniciativa tecnológica, como o tempo gasto para adaptar equipes, revisar processos acumulados ao longo de anos e garantir que os dados utilizados estejam organizados e padronizados.
Um dos exemplos citados pela pesquisa ilustra bem essa questão. Uma transportadora americana de porte superior a US$ 1 bilhão recebia mais de 100 mil faturas por ano de oficinas espalhadas pelo país. Os documentos chegavam por e-mail, telefone e até fax, em diferentes formatos. Para lidar com esse volume, sete funcionários trabalhavam em tempo integral apenas para digitar as faturas e lançá-las no sistema. Quando a empresa decidiu automatizar o processo com inteligência artificial, descobriu que o verdadeiro obstáculo não era ensinar a máquina a ler faturas, mas sim o fato de que ninguém jamais havia revisado os 750 modelos de fatura acumulados ao longo dos anos, a maioria deles repetitiva.
Esse caso evidencia um padrão recorrente nas falhas em projetos de IA identificado pelo estudo da Stanford. Os insucessos aconteceram quando a inteligência artificial foi tratada apenas como um projeto de tecnologia, e não como um projeto de processo e de gestão de mudança. Quando as empresas ignoram a necessidade de reorganizar fluxos internos, limpar bases de dados e preparar equipes para a nova realidade, mesmo os sistemas mais avançados tendem a apresentar resultados abaixo do esperado.
A pesquisa também identificou de onde vem a maior resistência à mudança. Segundo o levantamento, a resistência veio mais das áreas de staff, ou seja, dos setores administrativos e de apoio, do que dos funcionários que atuam na linha de frente das operações. Esse dado sugere que os profissionais que lidam diretamente com as atividades cotidianas tendem a aceitar mais facilmente novas ferramentas, enquanto as áreas de gestão e suporte costumam apresentar maior relutância, possivelmente por temerem mudanças em suas atribuições ou pela falta de envolvimento direto com o problema que a tecnologia se propõe a resolver.
O estudo traz ainda um alerta específico para o cenário brasileiro. De acordo com os pesquisadores, as empresas do Brasil devem evitar tratar a inteligência artificial como um projeto de tecnologia da informação isolado. A recomendação é que a governança seja considerada desde o início da implementação, envolvendo diferentes áreas da organização e não apenas o departamento técnico. Sem essa articulação, o risco é que o investimento em IA não gere os resultados esperados ou fique restrito a pilotos que nunca evoluem para uma aplicação efetiva.
A conclusão geral do levantamento reforça uma mudança de mentalidade que vem ganhando espaço no mercado corporativo. A inteligência artificial deixou de ser vista apenas como uma ferramenta capaz de resolver problemas técnicos para ser entendida como uma tecnologia que exige transformação nos processos e na cultura das organizações. Antes de adquirir uma solução ou desenvolver um modelo, as empresas precisam mapear seus fluxos de trabalho, avaliar a qualidade de seus dados e preparar suas equipes para a transição.
O estudo do Stanford Digital Economy Lab serve como um guia prático para companhias que planejam investir em IA. Mais do que escolher a ferramenta certa ou o fornecedor mais inovador, o caminho para o sucesso passa por enxergar a inteligência artificial como um projeto amplo, que envolve pessoas, processos e governança. Ignorar essas dimensões é o que tem levado tantas organizações a desperdiçarem recursos em iniciativas que não saem do papel ou que fracassam logo nos primeiros meses de operação.
