Por Paulo Ramada, consultor | ASOM — Automation Services & Operations Management, Rumos Consulting

Há um tipo de projecto que aprendi a reconhecer muito antes de a inteligência artificial entrar no vocabulário das administrações. Constrói-se um dashboard que ninguém pediu, um alerta que dispara para uma caixa de correio que ninguém lê, um relatório automático que impressiona na demonstração e que, duas semanas depois, não serve a ninguém para absolutamente nada. O mais revelador não é o desperdício. É que, na maioria dos casos, quem o construiu já sabia, à partida, que assim seria e construiu na mesma. Porque o objectivo nunca foi a coisa funcionar; foi poder dizer que se estava a fazer algo.

Este padrão não nasceu com a IA. É comum a todas as ondas de entusiasmo tecnológico das últimas décadas, cada uma com o seu traje próprio. A IA é apenas o traje actual e o mais caro de todos.

A versão de 2025 deste padrão tem um nome técnico: o piloto. Uma organização lança uma prova de conceito de IA, demonstra-a numa reunião, celebra-a num comunicado ou num slide de resultados e depois, silenciosamente, nunca a leva a produção. A leitura habitual é de desilusão com a tecnologia, e os números parecem dar-lhe razão. A consultora Gartner estimava que cerca de 30% dos projectos de IA generativa seriam abandonados depois da prova de conceito até ao final de 2025; o número que a própria viria a apurar foi de pelo menos 50%.

A minha leitura é diferente, e é o ponto deste artigo: uma parte significativa desses pilotos não falhou, fez exactamente aquilo para que foi desenhada. Em muitas organizações, o objectivo nunca foi mudar a forma como o trabalho é feito; foi ser visto a mover-se em IA, perante o mercado, a administração ou os pares. E para esse objectivo, o piloto não é um passo intermédio a caminho de algo maior: é o produto acabado. O anúncio, a demonstração, a linha no relatório de gestão, a entrega era essa. Chegar a produção nunca foi exigido, porque produção nunca foi o ponto.

Dois tipos de pilotos, dois objectivos

É aqui que vale a pena ser preciso, porque quase toda a confusão nasce de tratar como falhanço aquilo que é, na verdade, um erro de categoria. Há dois tipos de piloto e são substancialmente diferentes: o piloto de demonstração e o piloto de produção.

O piloto de demonstração existe para provar que algo é possível e para o tornar visível. A sua finalidade é o sinal. Mede o seu sucesso pela qualidade da apresentação: corre, impressiona, gera a manchete interna. Alimenta-se de dados escolhidos a dedo, limpos, preparados, representativos do melhor cenário. E, terminada a demonstração, não tem dono: ninguém ficou responsável pelo dia seguinte, porque não era suposto haver dia seguinte.

O piloto de produção existe para mudar como o trabalho é feito. A sua finalidade é a capacidade. Mede o seu sucesso por uma métrica de negócio concreta, menos tempo, menos erro, menos custo, mais receita e não pelo brilho da apresentação. Alimenta-se dos dados verdadeiros da organização, dispersos e imperfeitos, porque é neles que vai ter de viver. E tem, desde o primeiro dia, um dono para o custo de o manter vivo: a integração, a manutenção, o preço recorrente que nunca aparece no slide de aprovação.

Confundir os dois é a origem de quase todos os “fracassos de IA”. Constrói-se um piloto de demonstração e, meses depois, julga-se o seu resultado pelo critério do de produção. Ou, pior, financia-se um piloto convencido de que se compra capacidade, quando se desenhou, do princípio ao fim, uma demonstração.

Como distinguir um do outro

A boa notícia é que distinguir um do outro não exige esperar pelo desfecho. Faz-se à partida, com três perguntas. Se um piloto não tiver resposta clara para as três, o que está em cima da mesa não é um piloto de produção, é uma demonstração, por mais que se lhe chame outra coisa:

• Que problema de negócio tem de resolver em produção e não apenas ilustrar?
• Que métrica definiria o seu sucesso real, o de negócio, e não o sucesso da apresentação?
• Quem será responsável por o operar, e por pagar a sua manutenção, depois de a demonstração acabar?

São perguntas desconfortáveis de propósito. É frequente não terem resposta — e essa ausência é, ela própria, o diagnóstico.

Como encomendar um piloto para produção

Vista assim, a pergunta útil deixa de ser “porque falham os pilotos de IA?” e passa a ser “como se encomenda um piloto que chega mesmo a produção?”. A resposta, ao contrário do que se espera, quase nunca é tecnológica: é de governação, e cabe em quatro decisões tomadas antes de escrever a primeira linha de código.

• Definir o sucesso em produção, à partida. Antes de começar, escrever numa frase qual a métrica de negócio que justifica o esforço e pela qual alguém aceita ser avaliado. Sem essa frase, não há como saber se o piloto chegou onde devia e o projecto fica refém do critério da demonstração.
• Dar dono ao custo do dia seguinte. Não ao custo de construir, que todos orçamentam, mas ao custo de manter vivo: integrar nos sistemas, actualizar, vigiar, pagar todos os meses. Um piloto sem dono para essa conta é um piloto desenhado para morrer na demonstração, saiba-se ou não.
• Confrontar os dados verdadeiros, cedo. Trocar o quanto antes o conjunto limpo da demonstração pelos dados reais da casa, dispersos e contraditórios. É neles que a solução vai viver ou morrer, e é melhor descobri-lo na semana três do que no mês doze.
• Separar o orçamento-sinal do orçamento-capacidade. Há momentos em que gerar sinal vale mesmo o investimento mostrar ao mercado que a casa se mexe é, por vezes, uma decisão racional. O que não se sustenta é financiar um sinal a fingir que se compra capacidade, e depois tratar a ausência de produção como uma surpresa que a tecnologia provocou. Dar a cada orçamento o seu nome resolve mais “fracassos de IA” do que qualquer modelo novo.

A diferença entre os pilotos que sobrevivem e os que morrem na demonstração raramente está no modelo, no fornecedor ou no tamanho do orçamento. Está numa decisão tomada antes de começar: alguém definiu, ou não, o que seria o sucesso em produção. Onde essa definição existe, o piloto tem para onde ir. Onde nunca existiu, o piloto não falhou foi entregue. E o primeiro passo para mudar o resultado é também o mais incómodo: parar de fingir surpresa com aquilo que, lá no fundo, já sabíamos desde o início.