Carrossel
A maioria dos PoCs de IA não falha no laboratório. Falha no modelo operacional.
AI Operating Models — Executive Series
Apenas 6% das organizações capturam valor significativo da IA (McKinsey, State of AI 2025, n=1.993).
A adoção é universal. O valor é raro.
- 88% das organizações usam IA em pelo menos uma função de negócio.
- Dois terços ainda não começaram a escalar a IA em toda a empresa.
- 6% se qualificam como high performers, atribuindo mais de 5% do EBIT à IA.
88%
usa IA em pelo menos uma função
McKinsey · 2025
~6%
high performers (≥5% do EBIT via IA)
McKinsey · 2025
95%
dos pilotos GenAI sem impacto no P&L
MIT NANDA · 2025
42%
abandonaram a maioria das iniciativas em 2025
S&P Global · 2025
No laboratório vs. na empresa real
| No laboratório | Na empresa |
|---|---|
| Os dados estão disponíveis | Os pipelines não são estáveis |
| As premissas estão controladas | Os processos estão fragmentados |
| O modelo funciona | O ownership não é claro |
| A demo convence | A segurança chega tarde demais |
| O sponsor vê potencial | MLOps é imaturo |
| A equipe comemora | Ninguém é responsável |
O verdadeiro ponto de falha
As iniciativas de IA não perdem impulso no algoritmo. Perdem no modelo operacional.
Isso é mais visível em setores intensivos em ativos: mineração, manufatura, energia, saúde, produção de alimentos. A IA não cria valor vivendo em um notebook ou em um dashboard.
Oito conectores do modelo ao valor empresarial
- Prioridades de negócio
- Fluxos de trabalho operacionais
- Direitos de decisão
- Propriedade dos dados
- Monitoramento de modelos
- Controles de risco
- Gestão da mudança
- Impacto financeiro
A pergunta certa
Pare de perguntar: "Conseguimos construir o modelo?"
Comece a perguntar: "Conseguimos operar, governar, escalar e melhorar este modelo em produção?"
O valor da IA não é capturado no laboratório. É capturado quando a inteligência passa a fazer parte do sistema operacional da empresa.
Qual é a razão número um pela qual as iniciativas de IA travam na sua organização?
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