A maioria das histórias que você ouve sobre Inteligência Artificial gira em torno da tecnologia: qual modelo foi usado, quanto tempo levou para treinar, quanto economizou. No entanto, o aprendizado mais valioso que eu tive com IA não veio de um projeto que deu certo, mas sim de um erro. E não, o problema não era o modelo. Nem o algoritmo. Nem a ferramenta. Na verdade, era o time.
Ficou claro, da forma mais dura possível: tecnologia sozinha não sustenta transformação.
Sem um time alinhado, capacitado e comprometido com o resultado, até o projeto de IA mais avançado falha em gerar impacto real.
O que deu errado no projeto de IA
O projeto era promissor. Usamos uma ferramenta de ponta, dados de qualidade e tínhamos um caso de uso claro: automatizar um processo crítico.
Contudo, cometemos um erro clássico: colocamos toda a expectativa na tecnologia e esquecemos das pessoas que fariam aquilo funcionar na prática. O time operacional não foi envolvido desde o início, os analistas não sabiam o que esperar da IA. Além disso, a liderança não estava engajada no uso dos insights gerados. E o pior: ninguém se sentia dono do projeto.
Como resultado, a ferramenta estava pronta. Porém, ninguém usava. E o projeto foi arquivado como “tecnicamente bem-sucedido, mas sem adesão”.
Aprendizados com esse erro em projeto de IA
1. A principal causa de falha em projetos de IA não está na tecnologia, mas nas pessoas.
Quando quem vai usar a solução não entende, não confia ou não percebe valor, a IA simplesmente não é colocada em prática.
2. Não subestime a cultura e a comunicação.
Transformação com IA exige mudança de mentalidade. Por isso, precisa de envolvimento transversal: área de dados, operação, tecnologia e gestão. E isso exige comunicação clara, capacitação e uma cultura aberta à experimentação.
3. Projetos de IA de verdade são construídos com gente.
Sem estratégia, a tecnologia é desperdício; sem as pessoas certas, é fracasso inevitável.
Quando o time compra a ideia, contribui com dados, testa, erra, corrige e melhora, o projeto evolui — e, consequentemente, entrega resultado.
Como evitar esse erro em seu projeto de IA
Se você está pensando em aplicar IA na sua empresa ou já começou, aqui vão três lições práticas para não repetir esse erro em projeto de IA:
1. Envolva as pessoas desde o início.
A aplicação de IA não deve ser um esforço isolado do time de tecnologia.
Desde o início, envolva todas as áreas que serão impactadas. Isso aumenta a chance de aceitação, usabilidade e impacto real.
2. Treine e capacite constantemente.
Não basta ensinar a operar a ferramenta; é essencial mostrar como ela gera valor para o negócio.
Com capacitação contínua, a resistência se transforma em engajamento.
3. Crie governança e ownership.
Quem é o dono do projeto? Quem mede os resultados? Quem ajusta quando algo muda?
Sem uma estrutura clara de responsabilidades, o projeto perde força e morre no meio do caminho.
Conclusão: a ferramenta é apenas um dos elementos. O verdadeiro diferencial está no time.
Depois daquele erro em projeto de IA, ficou claro: IA vai muito além de modelos matemáticos; trata-se de pessoas que compreendem o problema, confiam na solução e colaboram para transformar o negócio.
Hoje, todo projeto de IA que lideramos na Fairy começa diferente. Começa com gente. Com clareza. Com alinhamento. A tecnologia vem depois — para potencializar o que já está estrategicamente bem construído.
Se você quer que um projeto de IA gere valor real, então comece pelas pessoas certas.
As ferramentas evoluem rapidamente, mas o futuro é construído com times comprometidos e alinhados.
