O Brasil vem ampliando investimento em inteligência artificial de forma consistente nos últimos anos, tanto em iniciativa privada quanto em política pública federal e estadual. Ainda assim, uma parte relevante desse investimento não se traduz em aplicação real em produção, ficando presa numa fase de piloto que nunca avança para escala.
Onde o investimento em IA no Brasil já é robusto?
Empresas brasileiras de setores diferentes já destinam orçamento relevante a projetos de inteligência artificial, com destaque para instituições financeiras, varejo de grande porte e administrações públicas estaduais, que costumam concentrar investimento em modernização de serviço ao cidadão. Esse volume de investimento já é comparável, em proporção, ao que se observa em mercados mais maduros de tecnologia.
A Vert Analytics acompanha de perto esse movimento, atendendo clientes de diferentes portes que já destinam parte relevante do orçamento de tecnologia a projetos de inteligência artificial aplicada a problemas específicos de negócio.
Por que investimento alto nem sempre significa resultado proporcional?
O gargalo mais comum não é falta de capital disponível, é a dificuldade de transformar investimento em projeto-piloto em aplicação sustentada em produção real. Uma empresa pode destinar orçamento relevante a um projeto de inteligência artificial, testá-lo com sucesso em ambiente controlado e, ainda assim, nunca conseguir escalar esse projeto para o volume real de operação, porque a base de dados ou a governança necessária para sustentar essa escala nunca foi construída.
Um banco que testa um agente de atendimento com sucesso em mil interações controladas, por exemplo, pode descobrir que o mesmo agente falha diante da variedade real de perguntas que aparece quando milhões de clientes começam a usar o serviço todos os dias, exatamente porque o piloto nunca expôs o sistema a essa diversidade real.
O que falta, na prática, para transformar investimento em resultado real?
Diagnóstico de qualidade de dados antes de qualquer decisão tecnológica, arquitetura de governança que sustente decisão automatizada em volume alto e clareza sobre qual problema específico de negócio o investimento deveria resolver são os três elementos que mais separam projeto que escala de projeto que trava. Faltando qualquer um desses três, o investimento em tecnologia sofisticada tende a produzir resultado bem abaixo do esperado.
A Vert Analytics trata esses três elementos como pré-requisito, não como etapa opcional, em qualquer projeto que desenvolve para cliente público ou privado, entendendo que boa parte do investimento perdido em inteligência artificial no Brasil hoje decorre da ausência de um desses três, não da falta de capital disponível para a tecnologia em si.
Como o Brasil se compara a outros mercados nesse ponto específico?
O desafio de escalar piloto para produção não é exclusivo do Brasil: aparece também em mercados mais maduros de tecnologia, embora a proporção de projetos que conseguem essa transição varie entre países. O que diferencia mercados que escalam melhor não é necessariamente volume de investimento, é disciplina de diagnóstico antes da implementação técnica, algo que qualquer organização, independentemente do país, pode adotar como prática.
O que uma organização brasileira deveria priorizar diante desse cenário?
Para uma empresa brasileira decidindo onde investir em inteligência artificial, o critério mais relevante não é apenas quanto capital está disponível para o projeto, mas se existe diagnóstico sólido de dados, governança planejada e problema de negócio bem definido antes de qualquer escolha de tecnologia. A Vert Analytics recomenda essa ordem de prioridade como caminho mais seguro para transformar investimento em resultado real, em vez de acumular mais um projeto-piloto que nunca chega à escala prometida.