Gartner: 40% dos projetos de IA falharão até 2027

Causas do Fracasso

Anushree Verma, diretora analista sênior do Gartner, explica que muitos projetos de IA agêntica estão em fase experimental, impulsionados pelo hype e, frequentemente, mal aplicados. Essa aplicação inadequada pode esconder a complexidade e o custo real da implementação em escala.

Outro ponto levantado é o chamado “agent washing”, onde fornecedores renomeiam produtos existentes (como chatbots e automação robótica de processos – RPA) sem recursos agênticos substanciais. O Gartner estima que apenas cerca de 130 dos milhares de fornecedores de IA agêntica são realmente legítimos.

Carlos Eduardo Marcondes, da UpFlux, destaca que o erro mais comum é usar ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, para resolver problemas de negócios sérios, o que demonstra falta de método e estratégia.

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Oportunidades e Recomendações

Apesar dos desafios, a IA agêntica representa um avanço significativo, com potencial para aprimorar a eficiência, automatizar tarefas complexas e introduzir inovações de negócios. O Gartner projeta que, até 2028, 15% das decisões diárias no trabalho serão tomadas autonomamente por IA agêntica (contra 0% em 2024), e 33% das aplicações de software corporativas incluirão essa tecnologia (contra menos de 1% em 2024).

Para aumentar as chances de sucesso, o Gartner recomenda que a IA agêntica seja adotada apenas onde houver um claro valor de negócio ou de retorno sobre o investimento. A integração em sistemas legados pode ser complexa e cara, sendo muitas vezes ideal repensar os fluxos de trabalho desde o início. Empresas devem focar na produtividade geral, começando com a IA agêntica para decisões, automação de rotinas e assistentes simples, buscando valor em termos de custo, qualidade, velocidade e escala.

Estratégias para o Sucesso

• Foco no valor do negócio: Adotar IA agêntica apenas onde houver um retorno claro sobre o investimento.
• Repensar fluxos de trabalho: Em vez de integrar a IA em sistemas legados, considerar a reformulação completa dos processos.
• Priorizar a produtividade: Utilizar IA para otimizar decisões, automatizar rotinas e criar assistentes simples.
• Escolher parceiros experientes: Optar por empresas com histórico comprovado em projetos de IA.
• Começar pequeno e testar: Implementar projetos menores e testar soluções antes de expandir.

Cenário Brasileiro

O Brasil ainda está em fase inicial na adoção de IA para processos empresariais. Há uma carência de empresas especialistas e um excesso de aventureiros, o que coloca as médias empresas em uma situação delicada, divididas entre startups imaturas e grandes empresas que cobram em dólar.

Para Carlos Eduardo Marcondes, IA não é privilégio de grandes corporações: empresas de médio porte podem implementar projetos de IA bem-sucedidos com clareza estratégica, a escolha certa de parceiros e casos de uso bem definidos.

Outras Perspectivas sobre o Fracasso de Projetos de IA

Embora o Gartner foque nos agentes de IA, outras pesquisas apontam para altas taxas de falha em projetos de IA em geral. Um estudo da RAND Corporation indicou que mais de 80% dos projetos de IA falham, o dobro da taxa de projetos em tecnologia que não envolvem IA. As razões incluem a falta de perspectiva sobre como a IA pode ser usada na prática e o desalinhamento entre engenheiros e investidores.

Um levantamento do MIT revelou que 95% dos projetos de IA generativa não alcançam ganhos relevantes em receita ou eficiência. Empresas que recorrem a fornecedores especializados têm uma taxa de sucesso maior (cerca de 67%) do que aquelas que desenvolvem soluções internamente (apenas um terço de sucesso).

Apesar dos desafios, o Gartner mantém uma visão otimista para o longo prazo da IA agêntica, prevendo que 15% das decisões rotineiras de negócios serão tomadas por agentes de IA até 2028.