Noventa e cinco por cento. Essa é a taxa de falha de pilotos corporativos de IA segundo o relatório NANDA de 2025 do MIT. Não é “executivos pouco impressionados” ou “demorou mais do que o esperado”. É fracasso total. Nenhum retorno mensurável. Projeto cancelado.

A outra estatística dói mais. A S&P Global descobriu que 42% das empresas abandonaram a maior parte de suas iniciativas de IA em 2025, acima de 17% em 2024. Em média, as organizações descartaram 46% das provas de conceito antes de chegar à produção.

Há algo fundamentalmente quebrado na forma como as empresas fazem experimentos com IA.

O problema não é a tecnologia

O relatório do MIT atribui os fracassos a “fragile workflows, weak contextual learning, and misalignment with day-to-day operations.” Tradução: a IA funcionou bem nos testes, mas desmoronou quando encostou no trabalho de verdade.

No Hacker News, o usuário morkalork capturou a dinâmica perfeitamente: “LLMs get you 80% of the way almost immediately but that last 20% is a complete tar pit and will wreck adoption.”

Esses últimos 20% matam pilotos. Uma ferramenta que resolve 80% dos casos brilhantemente, mas falha nos 20% restantes, cria mais trabalho do que economiza, porque alguém precisa identificar quais casos caem em qual categoria, verificar as boas saídas, consertar as ruins e administrar a sobrecarga cognitiva de um sistema só parcialmente confiável.

É por isso que pilotos que “funcionaram muito bem nas demos” quebram na produção. Demos mostram os melhores cenários. Produção é todos os cenários.

Escolher o que pilotar

Escolher o problema errado condena o piloto antes de começar. A pergunta não é “o que a IA consegue fazer?”, e sim “qual problema específico nos custa dinheiro ou tempo e que a IA talvez resolva melhor do que as alternativas?”

Bons problemas para piloto compartilham características:

Resultado mensurável. Você consegue contar alguma coisa antes e depois. Tempo gasto em tarefas. Taxas de erro. Volume produzido. Receita influenciada. Se você não consegue colocar um número nisso, não consegue avaliar se o piloto deu certo.

Escopo limitado. Uma equipe. Um processo. Um caso de uso. Pilotos que envolvem vários departamentos introduzem variáveis demais para interpretar os resultados, e a sobrecarga de coordenação consome recursos que deveriam sustentar o experimento em si.

Ocorrência frequente. A tarefa acontece com frequência suficiente para gerar dados úteis durante o período do piloto, que normalmente dura de oito a doze semanas.

Dor já existente. As pessoas já reclamam desse problema, o que significa que você não está convencendo ninguém de que algo está quebrado, e sim oferecendo um possível conserto para algo que elas já querem resolver.

Baixo risco de desastre. Se a IA errar, as consequências são contornáveis. Não pilote IA em tarefas em que erros causem grandes danos.

Exemplos que funcionam: pesquisa sobre potenciais clientes para a equipe de vendas, criação de conteúdo em primeira versão para marketing, categorização de solicitações de clientes, geração de resumos de reuniões.

Exemplos que falham: “usar IA na empresa inteira” (abrangente demais), revisão de documentos legais em assuntos críticos (arriscado demais), planejamento estratégico anual (infrequente demais para medir).

Como é o sucesso de verdade

Anote exatamente o que significa sucesso antes de começar. Essa etapa é pulada o tempo todo, e é assim que pilotos viram “pareceu útil” em vez de evidência de verdade.

Defina métricas primárias: as duas ou três coisas mais importantes que você vai medir.

“Reduzir o tempo médio de pesquisa sobre potenciais clientes de 45 minutos para menos de 20 minutos.”

“Aumentar a produção de conteúdo de 4 peças por semana para 8 peças por semana com qualidade equivalente ou melhor.”

“Atingir 85% de precisão na categorização de solicitações em comparação com 72% da precisão manual atual.”

Defina métricas secundárias que dão contexto: notas de satisfação do usuário, taxas de erro a jusante, porcentagem de adoção até a quarta semana.

Defina indicadores de falha que dizem para parar cedo: notas de qualidade caindo abaixo da linha de base atual, menos de 50% de adoção após treinamento adequado, incidentes relevantes de segurança ou conformidade.

Garanta concordância das partes interessadas sobre esses critérios. Escreva tudo em um documento compartilhado. Revise somente se as circunstâncias mudarem de forma fundamental, não porque os resultados decepcionaram.

O tamanho e o formato certos

Pequeno demais e os resultados não têm significância estatística. Grande demais e você já comprometeu recursos consideráveis a uma abordagem não comprovada antes de saber se funciona.

Cinco a quinze pessoas costuma ser o ponto ideal para o tamanho da equipe. Suficiente para gerar dados úteis, pequeno o bastante para dar suporte de verdade.

Oito a doze semanas funciona para a maioria dos pilotos. Menos de seis semanas raramente dá espaço para a curva de adoção e a mudança de comportamento. Mais de dezesseis semanas perde foco e urgência.

Um caso de uso principal. Talvez um secundário, se for bem relacionado. Resista à vontade de testar tudo ao mesmo tempo, porque é assim que você termina com resultados que não consegue interpretar e lições que não consegue aplicar.

Para abordagens de comparação, você tem opções:

Medição antes/depois funciona quando você mede as mesmas pessoas antes e depois da adoção de IA. Simples, mas não considera outras mudanças durante o período.

Grupos de controle funcionam quando algumas pessoas usam IA e outras não no mesmo período. Evidência mais forte, mas exige pareamento cuidadoso e pode criar preocupações de justiça.

A/B dentro das tarefas funciona quando a mesma pessoa faz algumas tarefas com IA e outras sem. Melhor para tarefas repetitivas de alto volume.

Escolha com base na sua situação e no nível de evidência de que você precisa. Se você vai pedir um investimento grande com base nos resultados do piloto, um grupo de controle fortalece muito o seu caso.

Por que as pessoas param de usar a ferramenta

O modo de falha mais previsível de um piloto é o colapso da adoção. As pessoas testam a ferramenta, encontram atrito e param de usar porque ninguém as ajuda a atravessar as partes difíceis.

O usuário zoeysmithe, no Hacker News, descreveu o cenário típico: “Staff asking ‘how can this actually help me,’ because they can’t get it to help them other than polishing emails.”

Isso é falha de suporte, não falha da ferramenta. Quando as pessoas encontram problemas e não têm ajuda, elas desistem. Quando recebem assistência imediata para superar obstáculos, elas atravessam a fase difícil até o ponto em que a ferramenta vira valiosa.

Mecanismos de suporte que importam:

Treinamento inicial estruturado. Não “aqui está a ferramenta, se vira”, mas sessões de aprendizagem de verdade cobrindo o básico, casos de uso comuns e dicas dos testes iniciais.

Documentação que as pessoas realmente usam. Guias rápidos de referência. Instruções que funcionam para cenários comuns. Passos de solução para problemas conhecidos.

Ajuda responsiva. Alguém a quem os participantes possam recorrer com dúvidas e que responda em horas, não em dias.

Acompanhamentos regulares. Pontos de contato agendados para discutir o que está funcionando e o que não está.

Canais de aprendizagem entre pares. Formas de os participantes compartilharem descobertas uns com os outros.

As duas primeiras semanas são críticas. Espere uma demanda intensa de suporte. Reserve tempo para isso. Concentrar o suporte no começo evita a frustração inicial que mata pilotos antes de começarem a produzir dados úteis.

Avaliação honesta

O piloto termina. Hora de avaliar.

Dois erros comuns destroem o valor da avaliação:

Declarar sucesso cedo demais. Alguns resultados positivos não significam que o piloto funcionou. Compare com seus critérios predefinidos, não com o zero.

Explicar o fracasso. “Teria funcionado se…” não é sucesso. Registre o aprendizado, mas chame o fracasso pelo nome.

Perguntas para sua avaliação:

Batemos os critérios de sucesso? Compare os resultados reais com as metas definidas no começo. Seja honesto. “Atingimos 70% das métricas-alvo” é informação útil.

O que funcionou bem? Tarefas específicas, casos de uso ou situações em que a IA entregou valor claro.

O que não funcionou? Tarefas em que a IA não ajudou ou piorou o resultado. Seja específico sobre o porquê.

O que nos surpreendeu? Positivos ou negativos inesperados, que muitas vezes trazem os aprendizados mais valiosos.

O que faríamos diferente? Tanto no processo do piloto quanto em um possível avanço para algo maior.

Existe um caminho para escalar? Com base nos resultados, faz sentido expandir? O que precisaria mudar?

Qual é a recomendação? Próximo passo claro: avançar para escala, rodar outro piloto com ajustes ou descontinuar.

Saber quando parar

Nem todo piloto deveria dar certo. Esse é o ponto de pilotar: aprender barato o que funciona e o que não funciona antes de se comprometer com recursos significativos.

A pesquisa do MIT descobriu que empresas que rodam mais pilotos não necessariamente convertem mais para produção. Organizações de médio porte avançam mais rápido do piloto para a implementação completa. Grandes empresas enfrentam um gap de transição distinto, em que pilotos funcionam isoladamente, mas falham ao escalar.

Se o seu piloto não bater os critérios de sucesso, documente o aprendizado. Por que não funcionou? Limitações da ferramenta? Caso de uso errado? Problemas de implementação? Resistência organizacional?

Diferencie tipos de falha:

Problema errado significa pilotar essa solução em outro problema.

Solução errada significa pilotar outra ferramenta nesse problema.

Momento errado significa tentar de novo quando as circunstâncias mudarem.

Não funciona de forma fundamental significa parar de investir.

Comunique com honestidade. “O piloto não entregou os resultados esperados. Aqui está o que aprendemos e o que recomendamos fazer a seguir.” Esconder o fracasso impede o aprendizado organizacional e desperdiça o investimento feito para rodar o experimento.

A decisão de escalar

Um piloto bem-sucedido não significa automaticamente uma escala bem-sucedida. A transição exige planejamento explícito.

Perguntas a responder antes de escalar:

Quem é o próximo? Quais equipes ou funções deveriam adotar depois do grupo do piloto? Priorize com base em impacto provável e prontidão.

O que muda? Condições de piloto raramente coincidem com a implantação ampla. Que processos precisam ser ajustados? Que estruturas de suporte precisam crescer?

Que treinamento é necessário? Seu grupo do piloto teve suporte intenso. Como treinar em escala?

Que infraestrutura é necessária? Requisitos de TI, revisões de segurança, processos de compras, ampliação de licenças.

Quem assume isso no dia a dia? Alguém precisa ser responsável pelo sucesso contínuo.

Qual é o orçamento? Escalar custa mais do que pilotar. Construa a justificativa a partir dos dados do piloto.

Qual é o cronograma? Implantações em fases geralmente funcionam melhor do que uma implantação de uma vez só.

A pesquisa do MIT descobriu que comprar ferramentas de IA de fornecedores especializados dá certo em aproximadamente 67% dos casos, enquanto construções internas dão certo apenas em cerca de um terço das vezes. Apesar desses dados, muitas empresas continuam construindo sistemas proprietários internamente. Leve isso em conta ao planejar sua estratégia de escala.

O custo da verificação

Um conceito da pesquisa merece atenção à parte: o custo da verificação.

Quando as saídas de IA precisam ser checadas, as pessoas gastam mais tempo validando do que se beneficiando. Se alguém precisa revisar cada rascunho gerado por IA para pegar erros, o tempo economizado gerando o rascunho pode ser consumido pelo tempo de revisão. Pior: a carga cognitiva da verificação constante desgasta as pessoas.

Pilotos precisam considerar isso. Meça não só a velocidade de saída, mas o tempo total do fluxo de trabalho incluindo a verificação. Uma ferramenta que gera conteúdo em cinco minutos, mas exige trinta minutos de revisão, é mais lenta do que o processo manual de quarenta minutos que ela substituiu.

Soluções incluem instruções melhores, limites mais claros de casos de uso ou aceitar que algumas aplicações ainda não são viáveis. Mas você não resolve o custo da verificação se não medir, e é por isso que acompanhar o tempo total da tarefa importa mais do que medir apenas as partes com assistência de IA isoladamente.

Tomando a decisão

No fim do piloto, você encara uma escolha. Escalar, iterar ou parar.

Escale quando você bateu os critérios de sucesso, a adoção foi forte, a justificativa está clara e existe um caminho realista para uma implantação mais ampla com recursos adequados.

Itere quando os resultados foram mistos, mas promissores, você aprendeu o que mudar e um novo piloto com ajustes parece valer a pena.

Pare quando os resultados claramente não bateram os critérios, a abordagem parece falha de forma fundamental (e não apenas a execução) ou existem alternativas melhores.

A terceira opção é mais difícil do que parece. Organizações criam apego a iniciativas. Pilotos consomem recursos e criam expectativas. Admitir que algo não funcionou parece fracasso, mesmo quando representa exatamente o tipo de aprendizado que pilotos deveriam produzir.

Mas continuar investindo em abordagens que o piloto provou serem ineficazes é o fracasso de verdade. O piloto fez o trabalho dele ao fornecer informação. Honre essa informação tomando decisões com base no que você aprendeu, e não no que você esperava.

Comece aqui

Pronto para começar? Sua lista de verificação:

Escolha seu problema. Um desafio específico, mensurável e adequado para IA.

Defina critérios de sucesso. Métricas específicas com metas, por escrito e acordadas.

Selecione participantes. Grupo misto, com compromisso de tempo e apoio do gestor.

Dimensione corretamente. Cinco a quinze pessoas, oito a doze semanas, um caso de uso.

Planeje o cronograma. Fases claras com suporte concentrado no início.

Construa mecanismos de suporte. Treinamento, documentação, contato para ajuda, acompanhamentos.

Prepare o acompanhamento. Medições de linha de base, atualizações semanais, sistema de documentação.

Alinhe as partes interessadas. Todo mundo sabe o que você está testando e por quê.

Execute com atenção. Dê suporte aos participantes, acompanhe resultados, documente aprendizados.

Avalie com honestidade. Contra critérios predefinidos.

Comunique resultados. Achados e recomendações claras.

Decida próximos passos. Escalar, ajustar ou parar.

Pilotos de IA falham por razões previsíveis: problemas errados, critérios de sucesso pouco claros, suporte inadequado e avaliação desonesta. Estruture o seu para evitar essas armadilhas.

Os 5% de pilotos que dão certo não têm sorte. Eles são bem estruturados. E começam com clareza sobre qual problema estão resolvendo, como é o sucesso e o que vão fazer com a resposta.