Três Perguntas Essenciais Antes de Investir em IA em 2026
Matt Nolan
Fundador
Atualizado em 30 de dezembro de 2025
Aqui está o que ninguém quer admitir em voz alta: a maioria dos projetos de IA está falhando.
Não porque a tecnologia não funciona. Quando aplicada bem, os resultados são reais. Estudos mostram ganhos de produtividade de 10-40%. O problema não é a IA. O problema é que as empresas estão comprando soluções antes de definirem problemas.
Os números contam a história: 42% das empresas abandonaram a maioria de suas iniciativas de IA este ano, alta dos 17% do ano passado. 95% dos pilotos empresariais nunca entregam retornos mensuráveis. Bilhões de dólares perseguindo as perguntas erradas.
Isso não é uma falha da tecnologia. É uma falha de raciocínio, e você não consegue se livrar disso comprando.
A oportunidade
Quando a IA funciona, você mal percebe. Ela tira o trabalho tedioso e repetitivo do prato da sua equipe e dá aos seus melhores profissionais espaço para fazer o que só eles conseguem fazer. O objetivo nunca foi automação pela automação. O objetivo é alavancagem.
Mas você não chega lá correndo atrás da última tendência ou comprando a demonstração mais impressionante. Você chega lá fazendo perguntas melhores antes de assinar o primeiro cheque.
Aqui estão três que importam.
1. Isso é um problema de modelo ou um problema de dados?
Todo mundo quer falar sobre modelos. Quase ninguém quer falar sobre dados, o que é estranho, porque dados é onde a maioria dos projetos vai morrer.
Seu modelo é só tão bom quanto o que você alimenta nele. Se seus dados estão bagunçados, isolados ou incompletos, nenhum algoritmo vai te salvar. A IA mais sofisticada do mundo vai apenas te dar respostas erradas com mais confiança e velocidade.
Antes de avaliar qualquer solução de IA, pergunte: Nós realmente temos os dados que isso requer? Conseguimos descrever exatamente o que alimentaríamos neste sistema e onde isso está?
Se essa pergunta levar mais que alguns minutos para responder, pare. Você ainda não tem um problema de IA. Você tem um problema de dados, e esse é o primeiro a resolver.
2. Isso precisa da ferramenta mais poderosa ou da ferramenta certa?
Existe um viés nesta indústria em direção à complexidade. Modelos maiores, mais parâmetros, tudo de ponta. Soa impressionante numa apresentação. Na maioria das vezes, está completamente errado.
A Gartner prevê que as empresas usarão modelos pequenos e específicos para tarefas três vezes mais que grandes modelos de linguagem de propósito geral até 2027. A razão é simples: eles são mais rápidos, mais baratos e muitas vezes mais precisos para problemas focados.
A pergunta a fazer não é “qual é a opção mais avançada?” É “qual é a coisa mais simples que realmente resolve isso?” Simplicidade requer entender o problema profundamente o suficiente para saber o que você pode deixar de fora. Isso é difícil. Também é onde está o valor.
Pergunte ao seu fornecedor, ou à sua equipe: Por que esta abordagem ao invés de algo mais simples? Se a resposta for “porque é estado da arte”, vá embora. Isso não é uma razão, isso é marketing.
Já assisti demonstrações de fornecedores suficientes para conhecer o padrão: capacidades impressionantes, respostas vagas sobre o que acontece depois do piloto.
3. Que decisão isso realmente apoia?
Esta é a pergunta que separa IA útil de teatro caro.
É fácil se empolgar com capacidades. Dashboards, chatbots, previsões. Mas capacidades não são resultados. A única pergunta que importa é: o que alguém vai fazer diferente uma vez que isso existir?
Se você não consegue responder isso claramente, não está pronto para construir.
Tente isto: Complete a frase “Uma vez implementado, seremos capazes de ______ que não conseguíamos antes.” Se não conseguir completar em termos concretos, a tecnologia pode esperar. A clareza não pode.
O que vem a seguir
2026 vai ser um ano de separar o joio do trigo.
As empresas que trataram IA como uma caixinha para marcar vão silenciosamente arquivar seus projetos. Aquelas que começaram com o problema, não com a ferramenta, vão disparar na frente. Isso não é sobre quem gastou mais ou se moveu mais rápido. É sobre quem pensou claramente, quem resistiu à pressão de apenas fazer alguma coisa e ao invés disso perguntou se aquela coisa valia a pena fazer.
A melhor tecnologia desaparece no trabalho. Você para de notar. Ela apenas torna tudo um pouquinho melhor.
É isso que estamos construindo na Gravitas Grove. Não IA pela IA, mas ferramentas que conquistam seu lugar tornando as pessoas mais capazes.
Se você está trabalhando essas perguntas e quer uma segunda opinião, ficamos felizes em ajudar.