Com o ciclo de planejamento orçamentário para 2026 e 2027 em andamento, pequenas e médias empresas brasileiras enfrentam uma decisão cada vez mais presente nas agendas de tecnologia e negócios: como investir em inteligência artificial sem transformar a novidade em mais um custo sem retorno mensurável. Para Alex Ferreira, CEO e fundador da FMG, o principal erro cometido por empresas interessadas em adotar IA é começar pela escolha da ferramenta antes de entender os problemas reais da operação.
A avaliação ganha relevância em um momento de crescimento dos investimentos em inteligência artificial, mas também de dificuldades para transformar testes e projetos-piloto em resultados concretos. Segundo pesquisa global da IDC, encomendada pela Everpure e publicada em julho de 2026, com participação de mais de 1.300 organizações, 54% dos projetos de inteligência artificial em fase de teste não chegam à operação.
Para Ferreira, o dado ajuda a explicar um comportamento recorrente no mercado: empresas investem em soluções cada vez mais sofisticadas sem realizar previamente um diagnóstico sobre processos, dados e gargalos internos.
“A maioria dos projetos de IA não falha por causa da tecnologia. Falha porque a empresa começou pela ferramenta e não pelo diagnóstico. O mercado pergunta ‘qual IA usar’ quando a pergunta certa é ‘onde o negócio trava'”, afirma.
A inteligência artificial vem deixando de ser uma tecnologia restrita a grandes empresas e departamentos especializados. Ferramentas generativas, automação, agentes inteligentes e plataformas de análise estão cada vez mais acessíveis a negócios de diferentes portes. A facilidade de contratação, no entanto, não significa que a implementação seja automática.
Para pequenas e médias empresas, onde o orçamento costuma ser mais limitado e a margem para investimentos sem retorno é menor, a definição de prioridades pode ser ainda mais importante. Antes de contratar uma nova plataforma, especialistas defendem que empresários precisam compreender quais problemas realmente precisam ser resolvidos e quais deles podem ser beneficiados pelo uso da inteligência artificial.
O diagnóstico deve vir antes da tecnologia
A primeira pergunta proposta por Alex Ferreira é também a que pode determinar o futuro de todo o projeto: qual é o primeiro passo antes de contratar uma solução de IA?
Segundo o especialista, a resposta não está na comparação entre fornecedores ou na escolha do modelo mais avançado. O ponto de partida deve ser uma análise da própria operação.
Isso significa identificar processos que apresentam gargalos, momentos em que clientes abandonam uma jornada, tarefas que consomem tempo excessivo das equipes e atividades marcadas por repetição, retrabalho ou demora.
“O primeiro passo é auditar a própria operação. É preciso identificar onde o processo trava, onde o cliente desiste e onde a equipe perde tempo”, explica Ferreira.
A lógica é simples: uma ferramenta pode ser eficiente tecnicamente e, ainda assim, não resolver um problema relevante para o negócio. Sem clareza sobre a origem das dificuldades operacionais, a empresa corre o risco de automatizar atividades que não deveriam existir ou de investir em soluções para problemas que poderiam ser resolvidos com uma mudança de processo.
Dados da Gartner citados pelo especialista reforçam essa preocupação. Um levantamento com líderes de infraestrutura indica que 57% das falhas em projetos de IA são atribuídas a expectativas elevadas demais em relação à velocidade dos resultados.
Para Ferreira, esse tipo de situação pode ser consequência de projetos que começam com uma promessa tecnológica antes da definição de objetivos concretos.
A inteligência artificial, nesse cenário, passa a ser tratada como uma resposta genérica para qualquer desafio. O resultado pode ser frustração, desperdício de recursos e aumento da complexidade operacional.
Nem todo problema precisa de inteligência artificial
A segunda pergunta apresentada pelo especialista é fundamental para separar problemas tecnológicos de problemas de gestão: como identificar se determinada dificuldade pode ser resolvida com IA ou se o problema está no próprio processo?
Segundo Ferreira, nem toda ineficiência empresarial é consequência da ausência de tecnologia.
Em muitos casos, o gargalo está em processos mal desenhados, regras pouco claras, excesso de etapas, falhas de comunicação ou decisões de gestão que foram adiadas ao longo do tempo.
A utilização de inteligência artificial nessas situações pode até aumentar a velocidade de determinadas atividades, mas não necessariamente resolver sua origem.
“Nem toda ineficiência é falta de tecnologia. Muitas vezes, o gargalo está em um processo mal desenhado ou em uma decisão de gestão adiada, e automatizar esse tipo de problema apenas o torna mais rápido, sem resolvê-lo”, afirma.
Esse ponto se torna especialmente relevante diante da popularização das ferramentas de automação. Uma empresa pode, por exemplo, utilizar inteligência artificial para acelerar o atendimento ao cliente, mas continuar enfrentando reclamações porque suas políticas são confusas. Pode automatizar a análise de documentos, mas manter informações desorganizadas. Ou ainda criar um agente inteligente para apoiar vendas sem definir claramente o processo comercial.
Nesses casos, a tecnologia passa a operar sobre uma estrutura que já apresentava problemas.
Por isso, o diagnóstico deve avaliar não apenas onde existe trabalho repetitivo, mas também se esse trabalho precisa continuar sendo realizado daquela forma.
A IA pode ser uma ferramenta para aumentar produtividade e melhorar decisões, mas dificilmente substitui a necessidade de processos claros.
Os sinais de que um projeto pode ficar preso no piloto
Uma das maiores dificuldades enfrentadas pelas empresas está na transição entre experimentação e operação.
Projetos de inteligência artificial frequentemente começam com demonstrações promissoras. A tecnologia responde perguntas, produz conteúdos, organiza informações ou executa tarefas em um ambiente controlado. O desafio aparece quando chega o momento de integrar essa solução à rotina real da empresa.
Para Ferreira, existem sinais que ajudam a identificar projetos com maior risco de morrer ainda na fase de teste.
Entre eles está a ausência de um indicador de sucesso definido desde o início.
Outro sinal é o desenvolvimento de pilotos pensados apenas para causar impacto em apresentações, sem considerar as condições que serão encontradas na operação.
“Um piloto pensado para impressionar em demonstração, e não para rodar na operação real, é um sinal claro de que o projeto pode não sobreviver à produção”, afirma.
O relatório State of AI in Business, do MIT, citado no levantamento, aponta que 95% dos pilotos de inteligência artificial generativa não entregam impacto mensurável nos resultados financeiros das empresas.
O dado evidencia uma diferença importante entre testar uma tecnologia e conseguir transformá-la em uma ferramenta de negócio.
Para chegar à operação, um projeto precisa lidar com integração de sistemas, qualidade dos dados, segurança, governança, treinamento de equipes e acompanhamento dos resultados.
Uma solução pode funcionar em um teste isolado e apresentar dificuldades quando passa a depender de informações provenientes de diferentes áreas da empresa.
Por isso, definir desde o início como será avaliado o sucesso do projeto pode ajudar a evitar investimentos prolongados em iniciativas que não apresentam resultados relevantes.
Atividade não é o mesmo que resultado
A quarta pergunta proposta pelo especialista trata diretamente da forma como as empresas avaliam os investimentos em IA.
Como saber se a inteligência artificial está gerando resultado de verdade e não apenas aumentando a atividade?
Para Ferreira, a resposta está na escolha de indicadores diretamente ligados ao negócio.
“É preciso amarrar o projeto a um indicador de negócio definido desde o início, como redução de custo, tempo ou erro, e não a métricas de uso, como número de interações, que medem atividade e não resultado”, recomenda.
Essa distinção pode parecer simples, mas representa uma mudança importante na forma como muitas empresas avaliam tecnologia.
Um sistema pode registrar milhares de interações por mês e, ainda assim, não gerar redução de custos, aumento de receita ou melhoria significativa na experiência do cliente.
Da mesma forma, um chatbot pode atender um grande volume de pessoas sem reduzir o tempo necessário para solucionar um problema.
Por isso, a análise deve considerar o efeito da tecnologia sobre indicadores concretos.
Entre os critérios que podem ser acompanhados estão a redução do tempo necessário para executar uma tarefa, a diminuição de erros, o aumento da produtividade, a redução de custos operacionais e o impacto sobre vendas ou retenção de clientes.
A definição dessas métricas antes da implementação permite comparar a situação anterior e posterior ao uso da ferramenta.
Sem essa referência, torna-se difícil saber se o investimento está produzindo valor ou apenas criando a sensação de modernização.
A maturidade importa mais do que o tamanho da empresa
Outra questão levantada pelo roteiro é se existem empresas que ainda estão cedo demais para investir em inteligência artificial.
Na avaliação de Ferreira, a resposta depende menos do porte da companhia e mais da maturidade dos processos e dos dados disponíveis.
Uma pequena empresa pode ter processos bem definidos, informações organizadas e objetivos claros, enquanto uma organização maior pode enfrentar dificuldades para integrar dados espalhados entre diferentes sistemas.
“Não é uma questão de porte ou momento, mas de maturidade de processo e de dado”, afirma o executivo.
A qualidade das informações disponíveis é uma das condições mais importantes para a aplicação da inteligência artificial.
Dados desatualizados, duplicados ou armazenados em sistemas desconectados podem comprometer a capacidade da tecnologia de produzir respostas e análises confiáveis.
A Gartner projeta, segundo informações citadas no material, que organizações sem dados preparados para inteligência artificial poderão abandonar 60% dos projetos até o fim de 2026 por esse motivo.
A avaliação da maturidade também deve incluir a capacidade da empresa de acompanhar o uso da tecnologia.
Isso envolve definir responsáveis, estabelecer controles de acesso, determinar quais decisões continuam sob responsabilidade humana e criar processos para revisar resultados.
A inteligência artificial pode ampliar a capacidade das equipes, mas sua implementação exige uma estrutura mínima para que o uso seja consistente.
O orçamento precisa seguir a prioridade do negócio
A última pergunta apresentada pelo especialista diz respeito ao impacto do diagnóstico sobre o orçamento de tecnologia.
Quando a empresa entende primeiro quais problemas precisam ser resolvidos, o investimento deixa de ser guiado apenas por tendências de mercado.
“O investimento passa a ser direcionado por prioridade de valor, e não por tendência de mercado”, afirma Ferreira.
Na prática, isso pode ajudar empresas a evitar contratos superdimensionados e ferramentas com recursos que não serão utilizados.
Também permite concentrar recursos nas áreas em que existe maior possibilidade de retorno.
O Hype Cycle for Generative AI 2026, da Gartner, citado no levantamento, indica que metade dos projetos de IA generativa pode ultrapassar o orçamento por escolhas arquiteturais inadequadas.
Para pequenas e médias empresas, o impacto pode ser ainda maior.
Com menor disponibilidade de recursos, um investimento equivocado pode comprometer outros projetos ou aumentar custos fixos sem gerar retorno.
Por isso, o orçamento destinado à inteligência artificial precisa considerar não apenas o preço da ferramenta.
A empresa também deve avaliar custos relacionados à integração, treinamento, manutenção, segurança e adaptação dos processos.
Em alguns casos, a solução mais avançada do mercado pode não ser a mais adequada para o problema específico da operação.
IA como meio para resolver problemas
A expansão da inteligência artificial tem criado uma pressão crescente para que empresas demonstrem que estão acompanhando as transformações tecnológicas.
Mas, para Alex Ferreira, a adoção não precisa significar acompanhar todos os lançamentos ou contratar as ferramentas mais sofisticadas disponíveis.
O ponto central é entender onde a tecnologia pode gerar valor.
“Quando essa ordem se inverte, a IA só acelera o caos que já existia. Quando a ordem é respeitada, ela deixa de ser custo e passa a gerar resultado”, resume.
A avaliação é especialmente importante em um momento em que a inteligência artificial deixou de ser uma discussão restrita ao futuro e passou a fazer parte das decisões operacionais das empresas.
Ferramentas capazes de automatizar tarefas, analisar informações, apoiar decisões e executar processos estão cada vez mais disponíveis.
O desafio, porém, não está apenas em ter acesso a essas tecnologias.
Está em saber onde utilizá-las.
Para empresas que estão definindo agora seus investimentos em tecnologia para os próximos ciclos, as seis perguntas propostas pelo especialista funcionam como um roteiro de diagnóstico.
Antes de contratar uma solução, é preciso entender onde estão os gargalos. Antes de automatizar uma atividade, é necessário avaliar se o processo funciona. Antes de lançar um piloto, é importante definir como o resultado será medido.
A maturidade dos dados também precisa ser considerada, assim como a capacidade da empresa de incorporar a tecnologia à operação.
O objetivo não é adiar a adoção da inteligência artificial, mas reduzir o risco de investir sem uma direção clara.
Para Ferreira, a diferença entre uma empresa que apenas experimenta IA e outra que consegue transformar a tecnologia em resultado está justamente na ordem das decisões.
Primeiro, o diagnóstico. Depois, a definição das prioridades. Por fim, a escolha da tecnologia.
Para pequenas e médias empresas, essa sequência pode representar a diferença entre uma ferramenta que aumenta a complexidade e um investimento capaz de gerar eficiência e retorno.
