Direto Notícias Imparcial, Transparente e Direto!
Artigos Relacionados
A consultoria Gartner projeta que 40% dos projetos com agentes de inteligência artificial vão fracassar até 2027. O número é uma previsão, e não um resultado medido: trata-se de uma estimativa de mercado feita por uma empresa que atua no mesmo setor que analisa. A projeção não vem acompanhada, no material divulgado, de recorte por país, por porte de empresa ou por setor.
O que a previsão diz — e o que ela não diz
O primeiro cuidado é com o alcance do dado. A estimativa dos 40% aparece atribuída a um estudo da Gartner sobre projetos com agentes de IA, sem que o material informe que a conta se refira ao Brasil. Ler o número como se fosse um retrato do mercado brasileiro é ir além do que a fonte sustenta.
O segundo cuidado é com a natureza do dado. Uma projeção descreve o que uma consultoria espera que aconteça daqui a dois anos, com base nos critérios que ela própria adota. O material divulgado não informa quantas empresas foram analisadas, em que países, em que período, nem o que exatamente foi contado como fracasso — se o cancelamento do projeto, o estouro de orçamento ou a entrega sem retorno. Sem esses detalhes, o percentual serve como alerta de tendência, não como estatística fechada.
Sobre o Brasil, o que o material afirma é outra coisa: que o país ainda dá os primeiros passos no uso de IA aplicada a processos das empresas, com poucos fornecedores especializados. Nesse vazio, empresas médias acabam espremidas entre fornecedores iniciantes, sem histórico, e grandes companhias internacionais que cobram em dólar.
O que é, afinal, um agente de inteligência artificial
Vale separar duas coisas que costumam ser tratadas como sinônimo. Uma ferramenta de IA generativa, como o ChatGPT, responde ao que se pergunta: alguém escreve um pedido e recebe um texto de volta. Um agente vai além da resposta — é um programa configurado para executar etapas de um processo sem que uma pessoa comande cada passo, dentro dos sistemas e das regras da empresa.
A diferença importa porque muda o que precisa estar pronto antes. Uma resposta em tela é conferida na hora por quem perguntou; um programa que executa etapas sozinho depende de acesso a sistemas, de dados organizados e de alguém que defina o que ele pode e o que não pode fazer. É por isso que ligar uma ferramenta pronta na tomada não resolve, sozinho, um problema de negócio.
Por que esses projetos travam
Segundo o material, o problema não está na tecnologia, e sim no método. Três pontos aparecem com destaque:
- Objetivo indefinido. Muita empresa contrata a ferramenta antes de decidir qual problema quer resolver, e trata a IA como experimento de laboratório em vez de escolher casos de uso delimitados.
- Custo do teste sem retorno. Projeto exploratório é caro e pode terminar sem entrega aproveitável — só com lições sobre o que não funcionou.
- Escolha do parceiro. Com poucos especialistas no mercado, a chance de contratar quem ainda está aprendendo no projeto do cliente aumenta.
Carlos Eduardo Marcondes, executivo da UpFlux — apontada como a única empresa latino-americana reconhecida pela Gartner em mineração de processos —, resume o risco assumido por quem entra sem método:
Assim como qualquer tecnologia nova, processos e projetos exploratórios têm maior risco. Poucas empresas estão dispostas a investir em algo e, no final, só ter aprendido uma série de coisas que não deram certo
A avaliação é de Carlos Eduardo Marcondes. Cabe registrar que ele é executivo de uma empresa que vende serviços nessa mesma área, o que não invalida o argumento, mas ajuda o leitor a pesar de onde ele parte.
Porte da empresa não é o critério
Um ponto do material contraria a ideia de que projetos de IA seriam privilégio de grandes corporações. Para Marcondes, faturamento na casa das centenas de milhões já é suficiente:
Uma empresa de 100 ou 200 milhões de faturamento tem total condição de rodar um projeto de IA bem-sucedido.
A declaração também é de Carlos Eduardo Marcondes. Ele não especifica a moeda a que se refere ao citar os valores.
O que checar antes de assinar contrato
O diferencial apontado no material não é o tamanho da empresa nem a ferramenta escolhida, e sim a preparação anterior à contratação. Três perguntas resumem isso:
- Qual problema específico será resolvido, com qual medida de sucesso definida antes do início.
- Qual o histórico de quem vai executar, com casos comprovados e não apenas promessa de inovação.
- Qual o limite do projeto, ou seja, qual processo entra agora e o que fica para depois.
Vale lembrar, por fim, o que o número dos 40% é: a expectativa de uma consultoria para os próximos dois anos, útil como sinal de que a maior parte do risco está fora da tecnologia. Não é a contagem de projetos que já fracassaram, nem uma medição do mercado brasileiro.
