60% dos Projetos de IA Não Chegam à Produção — Como o ESM Cria um Fundamento para o Sucesso

De acordo com a Gartner, 60% dos projetos de IA corporativos nunca chegam à produção — e a razão não é falta de orçamento, mas a falta de preparação dos dados e dos processos de negócio.

Por que os pilotos de IA falham

Um cenário típico: o conselho de diretores exige transformação com IA, o orçamento é alocado, contratados são contratados. Após alguns meses, descobre-se que os modelos simplesmente não têm dados para aprender. As solicitações são armazenadas em sistemas fragmentados, não há classificação, o histórico de solicitações está espalhado por planilhas Excel, mensageiros e cadeias de e-mail.

Sem dados estruturados, até o modelo de linguagem mais avançado produz resultados imprevisíveis. O erro não é cometido na escolha do modelo ou do fornecedor — foi cometido antes mesmo do piloto começar, no nível da arquitetura de dados.

• 60% dos projetos de IA falham em alcançar a produção — dados da Gartner
• A principal razão é a falta de preparação dos dados, não um déficit tecnológico
• O problema se reproduz independentemente do orçamento e da maturidade da equipe
• A maioria das empresas inicia um piloto sem um único sistema unificado de coleta de dados de serviço

O que é ESM e por que a IA precisa dele

Enterprise Service Management (ESM) é uma plataforma que estende a metodologia ITSM além do departamento de TI e une todos os processos de serviço: RH, finanças, compras, facilities, jurídico. Para iniciativas de IA, seu principal papel é criar um único ponto de coleta de solicitações com atributos, categorias e histórico de interação unificados.

Quando todas as solicitações passam por um único sistema com campos fixos e SLA, o modelo ganha o que lhe faltava: dados limpos e rotulados com contexto histórico. Em vez do caos dos canais fragmentados — um banco de dados estruturado onde o treinamento e a inferência do modelo funcionam de forma previsível.

"Se a IA carece de dados de qualidade, o projeto provavelmente está

condenado" — essa conclusão é repetida na maioria dos relatórios analíticos sobre falhas de iniciativas de IA corporativa.

É precisamente por isso que a implementação do ESM é chamada de "fundação" para a automação de IA subsequente: sem ela, qualquer piloto é construído sobre areia.

Como os modelos eliminam a rotina

Quando o alicerce do ESM está estabelecido, a automação da rotina se transforma de um experimento em uma tarefa gerenciável. Os primeiros candidatos são solicitações repetitivas com soluções previsíveis: resets de senha, solicitações de acesso padrão, pedidos de compra típicos, certificados de RH em modelo.

Um modelo treinado no histórico de solicitações estruturado do ESM é capaz de:

• classificar automaticamente as solicitações recebidas sem envolvimento do operador
• propor soluções com base em casos semelhantes do histórico
• rotear solicitações para o especialista certo levando em conta o SLA
• escalar situações atípicas com contexto completo para revisão humana

Uma parte significativa das solicitações recebidas em organizações de serviço é repetitiva por natureza — estas se tornam os primeiros candidatos para automação quando existe histórico adequadamente rotulado no ESM. O resultado é redução da carga operacional nas equipes de serviço e tempo mais rápido de processamento de solicitações padrão.

O que isso significa

Os projetos de IA corporativos falham não por causa de tecnologia ruim — mas por falta de dados adequados. As plataformas ESM resolvem esse problema estruturalmente: criam um único ponto de coleta para interações de serviço e garantem a qualidade dos dados em que os modelos funcionam de forma previsível. Antes de lançar o próximo piloto de IA, uma empresa deve responder uma pergunta: já existe um sistema onde está armazenado o histórico completo de todas as solicitações de serviço com atributos?