O erro mais comum na IA corporativa: começar pela IA. E como evitá-lo?

Existe um erro que vemos se repetir em muitas iniciativas corporativas de IA↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI →: começar pela IA.

A empresa decide que precisa de GenAI, copilotos ou agentes e, só depois, começa a procurar onde encaixá-los. Surgem dezenas de casos de uso, pilotos e demonstrações tecnologicamente interessantes, mas nem sempre conectados aos problemas mais relevantes do negócio.

Aqui notheGarage IA fazemos exatamente o caminho inverso. Não começamos perguntando onde colocar IA. Começamos perguntando onde a empresa precisa melhorar seus resultados.

E fazemos isso junto com o cliente, não para o cliente. Esse é um princípio importante do nosso modelo. Quem conhece profundamente a estratégia, os processos, as restrições e as particularidades do negócio é a própria organização. Nossa experiência entra para provocar, estruturar, desafiar premissas, trazer metodologia e transformar esse conhecimento em oportunidades concretas de melhoria.

Nossa abordagem parte de décadas de experiência acumulada pela empresa e por seus profissionais em transformação empresarial, redesenho de processos, otimização operacional e uso estratégico de tecnologia. Muito antes da atual onda de IA generativa, empresas já precisavam eliminar gargalos, reduzir retrabalho, integrar sistemas, organizar dados, melhorar decisões e redesenhar processos.

A IA amplia extraordinariamente as possibilidades de intervenção. Mas não revoga os fundamentos de uma boa transformação empresarial.

Por isso, começamos pelo alinhamento com a estratégia. Em conjunto com a liderança do cliente, entendemos prioridades, desafios competitivos, objetivos econômicos e operacionais e onde a organização pretende chegar.

A partir daí fazemos um verdadeiro raio X dos principais processos. E novamente esse diagnóstico é construído com quem vive esses processos diariamente. Procuramos gargalos, custos elevados, atividades manuais, retrabalho, tempos de espera, problemas de qualidade, dificuldades de escala, decisões que poderiam ser melhores e oportunidades relevantes de crescimento.

Primeiro encontramos o problema e o valor potencial. Depois decidimos se IA é realmente a melhor resposta.

Essa é a primeira etapa do nosso modelo, que ajuda a decidir o que merece ser feito.

As oportunidades são avaliadas conjuntamente por impacto potencial, viabilidade, disponibilidade e qualidade dos dados, riscos, dependências, complexidade, investimento e capacidade de produzir resultados mensuráveis.

E existe um ponto importante. Nem todo problema precisa de IA generativa. Muito menos de agentes. Em determinadas situações, modelos preditivos ou classificatórios, otimização, automação convencional, software tradicional ou simplesmente o redesenho do processo podem ser alternativas mais adequadas, econômicas e confiáveis.

A tecnologia entra depois que o problema está suficientemente compreendido, não antes.

As iniciativas priorizadas avançam então para a segunda etapa, de Engenharia. É quando a hipótese de valor precisa ser transformada em uma solução operacional.

Também aqui trabalhamos lado a lado com as equipes do cliente. Não buscamos simplesmente entregar uma solução pronta e ir embora. A construção conjunta permite incorporar conhecimento do negócio à solução e, ao mesmo tempo, desenvolver dentro da organização a capacidade necessária para operar, avaliar e evoluir aquilo que está sendo construído.

Entram arquitetura, modelos, dados, integrações, sistemas, segurança, identidade, ferramentas, testes, observabilidade↳Observabilidade11 conteúdosObservabilidade para APIs: os desafios e benefícios dessa abordagemDev (Back & Front) · jan 2025Falhas em Observabilidade afetam os Apps e a Segurança das OrganizaçõesDev (Back & Front) · nov 2023ADK Java 1.0: O Google quer que você pare de gambiarra Python no seu backendMarketing Tech · abr 2026Ver tudo em DevSecOps → e, quando fizer sentido, agentes e seus respectivos harnesses.

Mas colocar uma solução em produção não encerra o trabalho. Na prática, começa outra fase.

A terceira etapa concentra-se em manter e melhorar os resultados. Acompanhamos com o cliente indicadores, custos, qualidade, comportamento, exceções e desempenho do processo.

Um piloto pode funcionar muito bem em ambiente controlado e perder parte de sua atratividade quando encontra volume, usuários reais, sistemas legados, exceções, latência, custos de inferência e situações que não estavam previstas na demonstração.

Por isso, produção não é simplesmente um piloto maior. O ciclo chega então à quarta etapa, dedicada à auditoria dos resultados e à definição da próxima onda.

O que comprovou valor pode ser ampliado. O que mostrou potencial, mas encontrou obstáculos, pode ser redesenhado. E aquilo que não justificou economicamente sua continuidade deve poder ser interrompido.

Não existe mérito em manter uma iniciativa de IA simplesmente porque ela utiliza IA.

No centro desse ciclo estão as nove esteiras do nosso modelo, que organizam as diferentes disciplinas necessárias para transformar iniciativas isoladas em uma capacidade corporativa de IA.

Ao redor de todo o modelo existem ainda dois componentes indispensáveis. Capacitação, porque não basta construir tecnologia. É preciso preparar quem decide e quem opera. E gestão da mudança, porque IA não muda apenas sistemas. Ela modifica processos, responsabilidades, competências, formas de decisão e, em alguns casos, a própria organização do trabalho.

É também por isso que a construção conjunta com o cliente é tão importante. O objetivo não é criar dependência da consultoria, mas deixar capacidade dentro da empresa. Conhecimento, métodos, governança e experiência precisam permanecer na organização depois que cada iniciativa termina.

Nossa abordagem, portanto, não busca construir uma coleção de casos de uso nem colocar agentes indiscriminadamente em todos os departamentos.

Junto com o cliente, partimos da estratégia, entendemos os processos, identificamos onde existe valor, escolhemos a abordagem tecnológica adequada, construímos, colocamos em produção, medimos os resultados, aprendemos e voltamos ao negócio.

É um ciclo contínuo. A experiência acumulada em décadas de redesenho de processos e otimização empresarial nos ensinou algo que continua absolutamente válido na era da IA.

Tecnologia não transforma empresas sozinha. O que transforma empresas é combinar conhecimento do negócio, redesenho de processos, pessoas e a tecnologia adequada para produzir resultados melhores.

A IA amplia enormemente aquilo que podemos fazer. Nosso trabalho, junto com o cliente, é descobrir o que realmente merece ser feito e construir a capacidade para continuar fazendo melhor.