Branded content- A inteligência artificial (IA) se tornou um divisor de águas no ambiente corporativo. Mas, para a maioria das empresas, ainda é um território novo e cheio de oportunidades, mas também de dúvidas. É natural que muitas se sintam perdidas: afinal, a questão não é mais “se” a IA deve ser adotada, e sim “como” ela pode gerar impacto real no negócio.
E é justamente aí que surge o grande desafio: por onde começar e o que priorizar para garantir projetos de IA que realmente entreguem resultados concretos, com Retorno Sobre Investimento (ROI) comprovado, governança e escala da IA em ambientes críticos.
Falo aqui como alguém que atua há mais de duas décadas com tecnologia e transformação digital, participando dos principais eventos globais de IA e jornada, observei padrões nítidos entre os poucos projetos que prosperam e a imensa maioria que se perde no caminho.
Confira os pontos fundamentais que toda empresa deveria observar antes de investir em IA.
- Esteja entre os 5% dos projetos de IA que dão certo
Precisamos olhar para aquelas empresas que aprenderam a produzir casos de sucesso. Elas têm um ponto em comum: começaram resolvendo um problema real de negócio e não apenas tentando “usar IA porque está na moda”. Eles possuem liderança engajada, equipes multidisciplinares, objetivos claros e cultura de experimentação. São projetos ajustáveis, que aprendem rápido com os erros e mantêm o foco no valor entregue ao negócio.
- A IA deve ser o centro do projeto, não um complemento.
Um erro comum é tentar automatizar processos antigos e ineficientes. As empresas mais bem-sucedidas redesenham seus fluxos desde o zero, colocando a Inteligência Artificial no centro da arquitetura, repensando dados, integrações, decisões e cultura. Isso gera soluções mais enxutas, escaláveis e preparadas para evoluir.
- FinOps: o elo perdido entre o MVP e a produção.
Muitos projetos param no estágio de MVP por falta de clareza sobre custos, infraestrutura e manutenção. A gestão financeira em IA, o chamado FinOps, é essencial para compreender quanto custa cada etapa, como otimizar o uso da nuvem e como escalar com previsibilidade. Sem esse controle, o projeto morre antes de provar seu valor.
- Soberania de dados e IA de nicho.
Nem todo projeto precisa de estruturas gigantes. Resultados expressivos podem vir de bases menores, organizadas e com domínio sobre privacidade e compliance. A soberania dos dados é o que garante segurança, rastreabilidade e independência tecnológica com temas cada vez mais estratégicos em um mundo movido por dados.
- Segurança com IA: um novo tipo de risco corporativo.
Com a IA generativa, surgem novos riscos, desde vazamento de informações até uso indevido de modelos e questões éticas. É preciso implementar governança, auditoria e políticas de uso seguro. Segurança em IA vai além dos modelos determinísticos tradicionais com os quais estamos acostumados: é sobre proteger a integridade dos dados e a reputação da empresa.
E como o Brasil está nesse cenário?
A maioria das empresas brasileiras ainda vive entre a curiosidade e a experimentação. Poucas passam do MVP. Falta controle de custos, maturidade em dados e cultura de aprendizado contínuo. Avançamos em temas como privacidade (graças à LGPD), mas ainda estamos atrasados em segurança de IA e FinOps.
Na MATH Group, temos observado de perto esse movimento e desenvolvido soluções para acelerar essa transição. Um exemplo é a MATH AI Platform, um ecossistema que conecta dados, tecnologia e pessoas para transformar operações em tempo real. Ela integra governança de dados, IA generativa e automação inteligente em uma estrutura modular e escalável.
A MATH AI Platform é um viabilizador de soberania digital corporativa, permitindo que empresas operem com independência, previsibilidade e controle total sobre seus ecossistemas de inteligência artificial. Ela estabelece um conjunto robusto de guardrails corporativos — políticas, camadas de segurança e parâmetros éticos que asseguram rastreabilidade, integridade e conformidade em toda a jornada da IA.
O verdadeiro diferencial competitivo que define o próximo ciclo de liderança empresarial não está em ter o modelo mais avançado, mas em construir uma cultura que experimente, meça, aprenda e evolua com base em dados e inteligência com resultados comprovados.
Essa é a linguagem que transforma e é o caminho para sair da incerteza e transformar a IA em uma aliada estratégica de longo prazo — uma jornada que as empresas terão de trilhar.
Sérgio Larentis é COO da MATH, consultoria ecossistemade ciência de dados e inteligência artificial para negócios. Possui mais de 20 anos de experiência em tecnologia e gestão, com atuação em projetos de transformação digital e eficiência operacional em empresas líderes do setor financeiro e corporativo.
