Como implantar IA: por que 60% dos projetos não chegam à produção

Segundo o Gartner, 60% dos projetos de IA nas empresas não chegam à produção. A culpa não é do dinheiro, mas de dados e processos de negócio que não estão prontos.

Por que os pilotos de IA fracassam

O cenário típico: o conselho exige uma transformação com IA, o orçamento é liberado e fornecedores são contratados. Alguns meses depois, descobre-se que os modelos simplesmente não têm do que aprender. Os chamados ficam em sistemas isolados, não há classificação, e o histórico está espalhado por planilhas de Excel, mensageiros e cadeias de e-mail.

Sem dados estruturados, nem o modelo de linguagem mais moderno entrega resultados previsíveis. O erro não acontece na escolha do modelo ou do fornecedor, mas antes do início do piloto, na arquitetura de dados.

• 60% dos projetos de IA não chegam à produção (dados do Gartner)
• A principal causa é a falta de preparo dos dados, não a falta de tecnologia
• O problema se repete independentemente do orçamento e da maturidade da equipe
• A maioria das empresas lança o piloto sem um sistema único 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 leva a metodologia ITSM para além do departamento de TI e une todos os processos de serviço: RH, finanças, compras, serviços gerais e jurídico. Para as iniciativas de IA, seu papel principal é criar um ponto único de coleta de chamados, com atributos, categorias e histórico de interações padronizados.

Quando todos os chamados passam por um único sistema, com campos fixos e SLA, o modelo ganha o que lhe faltava: um conjunto de dados limpo e rotulado, com contexto histórico. Em vez do caos de canais isolados, há uma base estruturada em que treinamento e inferência funcionam de forma previsível.

"Se a IA não tem dados de qualidade, o projeto provavelmente está fadado ao fracasso."

Essa conclusão se repete na maioria dos relatórios analíticos sobre fracassos de iniciativas corporativas de IA.

Por isso a implantação do ESM é chamada de "alicerce" da automação posterior com IA: sem ele, qualquer piloto é construção sobre areia.

Como o modelo elimina a rotina

Com o alicerce do ESM pronto, automatizar tarefas rotineiras deixa de ser um experimento e vira uma tarefa gerenciável. Os primeiros candidatos são chamados repetitivos com solução previsível: redefinição de senhas, pedidos padrão de acesso, compras típicas e declarações-padrão do RH.

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

• classificar automaticamente os chamados recebidos, sem a participação de um operador
• sugerir uma solução com base em casos semelhantes do histórico
• encaminhar o chamado ao especialista certo, levando em conta os SLA
• escalar situações atípicas com todo o contexto para uma pessoa

Uma parcela significativa dos chamados recebidos nas organizações de serviço é repetitiva, e eles se tornam os primeiros candidatos à automação quando existe um histórico bem rotulado no ESM. O resultado é menos carga operacional para as equipes de serviço e menor tempo de atendimento de solicitações típicas.

O que isso significa

Os projetos corporativos de IA fracassam não por tecnologia ruim, mas pela falta de dados utilizáveis. As plataformas ESM resolvem o problema de forma estrutural: criam um ponto único de coleta das interações de serviço e garantem a qualidade dos dados com que os modelos funcionam de forma previsível. Antes de lançar o próximo piloto de IA, a empresa deveria responder a uma pergunta: já existe um sistema que armazena o histórico completo de todos os chamados de serviço, com seus atributos?

Por que os projetos de IA não são implantados nas empresas?

Segundo o Gartner, a principal causa não é a falta de orçamento, mas os dados não estruturados. Os chamados ficam em sistemas isolados, não há classificação, e o histórico está espalhado por planilhas de Excel, mensageiros e cadeias de e-mail. Sem dados estruturados, a rede neural não entrega um resultado previsível.