Um novo relatório do Massachusetts Institute of Technology (MIT) trouxe um alerta ao mercado: 95% dos projetos de inteligência artificial em empresas fracassam. 

O estudo aponta que, apesar do entusiasmo global com a tecnologia, a maioria das iniciativas esbarra em problemas de adoção, falta de clareza de objetivos e no excesso de soluções genéricas, que pouco se adaptam à realidade de cada setor.

“A inteligência artificial diminuiu muito o custo de colocar um produto digital no mundo. Construir software ficou mais simples. Mas isso, sozinho, não é suficiente. É preciso validar se o problema é real e relevante, se as pessoas estão dispostas a usar aquela solução e pagar por ela”, diz Pedro Carneiro, diretor de investimentos da ACE Ventures.

Especialistas apontam que o futuro da inteligência artificial está na especialização: soluções desenhadas para dores reais de cada mercado, focadas em tarefas específicas.

O caminho da especialização e 3 exemplos de aplicação

No setor de investimentos, por exemplo, a Bridgewise, líder global em desenvolvimento de IA para análises financeiras, aposta em dados proprietários e algoritmos que falam a linguagem do investidor. 

“Em mercados complexos, confiança só se estabelece quando a tecnologia é explicável e rastreável. As inteligências artificiais genéricas não entregam isso”, explica Carlos Daltozo, especialista de produtos da Bridgewise.

Segundo ele, algoritmos especializados são mais eficazes justamente por atuarem em tarefas específicas, processando grandes volumes de dados de forma direcionada e com maior aderência às necessidades de cada setor.

1. Investimentos

No universo dos investimentos, esse conceito se traduz em soluções que garantem rastreabilidade, conformidade regulatória e democratização do acesso a análises consistentes. 

“A tecnologia não substitui o analista de investimentos, mas amplia seu alcance e libera tempo para o que realmente importa: interpretar e decidir”, complementa Daltozo.

2. Moda

Na moda, a Audaces vem aplicando inteligência artificial generativa para transformar o processo criativo. A empresa desenvolveu a Audaces Sofia, solução que gera ilustrações originais de roupas a partir de descrições textuais ou croquis. 

“Nosso objetivo foi trazer o poder da inteligência artificial generativa para dentro dos nossos produtos e, dessa forma, dar aos nossos clientes todos os ‘superpoderes’ que o estado mais avançado da tecnologia pode proporcionar”, afirma Matheus Fagundes, CEO da Audaces nas Américas. 

3. Infraestrutura digital

Já no campo da infraestrutura digital, a HostGator decidiu apostar em agentes especializados para resolver dores específicas de empreendedores e pequenas empresas. 

O Gator, como foi batizado, executa tarefas como criação de sites, landing pages e caixas de e-mail corporativas, além de apoiar estratégias de marketing digital. 

Desde o lançamento, já foram registradas mais de 313 mil interações, com média de 4,4 mil interações diárias e 6 mil caixas de e-mail criadas via IA. 

A empresa também observou uma redução de 20% na demanda de atendimentos humanos no chat online. 

“O diferencial é que o agente não apenas orienta, mas executa as ações, mesmo que o cliente não saiba exatamente o que pedir. Essa personalização aumenta as taxas de sucesso e reduz drasticamente as chances de frustração”, destaca Ricardo Melo, VP of Growth & Product na HostGator LatAm.

4. Recrutamento

No recrutamento, os desafios são ainda mais críticos. Augusto Frazão, CEO da InHire, lembra que no setor de recursos humanos esse índice pode ser ainda maior. 

Entre os erros mais comuns, ele lista problemas mal definidos, dados ruins ou dispersos, falta de governança e equipes pouco treinadas. 

“Sem clareza, dados de qualidade e uma estrutura bem alinhada, a IA deixa de ser aliada e passa a ser apenas mais uma camada de complexidade. No recrutamento, isso pode significar deixar bons talentos de fora, reforçar vieses ou desperdiçar tempo e recursos com ferramentas mal aplicadas”, afirma.

A bifurcação do futuro

Apesar das estatísticas desanimadoras, o consenso entre especialistas é claro: o futuro da IA corporativa não está em modelos generalistas, mas em soluções especializadas, reguladas e aderentes à realidade de cada mercado. 

Segundo estudo publicado pelo MIT, as empresas que obtiveram sucesso em seus projetos de IA são aquelas que:

• Compram em vez de construir, apostando em parceiros especializados que já dominam a tecnologia e reduzem riscos.
• Empoderam gestores em vez de laboratórios centrais, permitindo que quem está mais próximo das dores do negócio lidere a adoção.
• Escolhem ferramentas que se integram profundamente aos fluxos existentes e aprendem com o tempo, adaptando-se continuamente às mudanças.

Essa é a nova fronteira da transformação digital. Não se trata apenas de adotar IA, mas de fazê-lo de forma estratégica, pragmática e conectada às operações do dia a dia.

“Essa é a bifurcação em que estamos: à IA cabe a escala e a automação; ao humano, a criatividade e a interpretação. Juntos, eles podem transformar a forma como trabalhamos, consumimos e investimos”, resume Daltozo, da BridgeWise.