Movimento de mercado indica a transição da IA improvisada para modelos estruturados

Depois de um período marcado por experimentações rápidas e promessas infladas, a inteligência artificial começa a entrar em uma nova fase nas empresas. O movimento mais recente aponta para o fim do improviso e da IA “encaixada” em squads já sobrecarregados, sem foco estratégico ou Governança clara. Em organizações mais maduras, a tecnologia passa a ser tratada como um ativo estruturante do negócio, com áreas dedicadas, liderança própria e objetivos mensuráveis.

Segundo a consultoria Gartner, os gastos com soluções de Inteligência Artificial devem alcançar US$2,5 trilhões em 2026, impulsionados por infraestrutura, software e serviços especializados — um salto de quase 44% em relação a 2025. Contudo, muitas organizações continuam tratando a IA como um experimento tecnológico isolado, desconectado de prioridades maiores do negócio e sem Governança que assegure continuidade e escalabilidade. Ainda segundo a consultoria global, apenas 45% das empresas com alta maturidade em IA mantêm seus projetos operando por mais de três anos.

“A fase das ‘aventuras de IA’ está ficando para trás. O investimento em IA precisa mostrar impacto concreto no negócio. A evolução acontece quando a IA está integrada às diversas áreas e processos empresariais e demonstra valor de forma autônoma, sustentando resultados consistentes e mensuráveis”, afirma Marlo Torres Marques, líder de Inteligência Artificial da WK, empresa focada no desenvolvimento de ERP para gestão.

Esse modelo de adoção tem padrões bem definidos: projetos centrados em dores reais do negócio, métricas claras de desempenho, base de dados robusta e líderes responsáveis pela estratégia de IA. O reposicionamento também reflete uma mudança nos tipos de aplicação. Em vez de iniciativas pontuais ou protótipos isolados, cresce a preferência por automações aplicadas a processos de alto impacto e repetição diária — como auditorias de qualidade, documentação técnica, operações de back-office e fluxos de suporte ao cliente. Esses usos tendem a gerar impacto mais direto sobre eficiência, custo e previsibilidade operacional.

Um exemplo dessa aplicação madura pode ser observado em empresas que estruturaram áreas dedicadas à IA e a conectaram diretamente à estratégia de produto e aos processos centrais. A própria WK, em 2025, estruturou 12 iniciativas de Inteligência Artificial distribuídas em diferentes frentes (auditoria automática de interfaces, apoio à documentação de software, modernização de testes automatizados e otimização de APIs, por exemplo), todas aprovadas por um comitê interno e acompanhadas por indicadores de ganho operacional.

Um avanço relevante está na área de qualidade de software. A WK passou a usar Inteligência Artificial na conversão e modernização de testes automatizados — um processo essencial para garantir que novas funcionalidades não gerem falhas em sistemas complexos e altamente integrados. Com isso, a empresa está obtendo ganhos de eficiência de até 84% nas conversões, com expectativa de evolução à medida que os projetos avançam.

“Quando a IA está integrada a processos recorrentes, o ganho se multiplica. É por isso que 30% de melhoria em uma rotina diária gera mais valor para o negócio do que 90% em uma atividade pontual. Essa é a diferença entre impressionar e realmente mexer ponteiros”, explica Marlo.

Ao integrar IA aos processos, é preciso ter cuidado especial com aqueles que interagem com clientes e adotar controles proporcionais ao risco. “Quando a IA tem contato direto com o cliente, acessa Dados sensíveis e toma decisões, o risco aumenta. Sem Governança e mecanismos que garantam a Segurança das operações, as consequências podem ser irreversíveis”, alerta Marlo.

O avanço desse modelo sinaliza uma mudança mais ampla no mercado. Com o fim do hype, empresas começam a entender que Inteligência Artificial não é sobre fazer mais rápido qualquer coisa — é sobre fazer melhor aquilo que sustenta o negócio. E, para isso, direção importa tanto quanto tecnologia.

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