Estamos investindo errado: o verdadeiro problema da adoção de AI generativa
2 de fev. de 2026
Concept/Prompt: Danilo Toledo · Image: Midjourney
Por Danilo Toledo
Não me lembro de outra pesquisa ter feito tanto barulho este ano quanto o projeto NANDA do MIT, The GenAI Divide. A turma do pessimismo anti-AI não perdeu tempo. Republicaram a manchete em toda parte: '95% dos pilotos de GenAI nas enterprises tiveram retorno zero em 2025.
Para aqueles de nós que continuam na sala — aqueles que entendem que a AI Generativa nas enterprises é um caminho sem volta —, a missão é muito mais pragmática: ignorar o ruído e focar no sinal. Quais padrões replicáveis os 5% dos casos de sucesso têm em comum?
Entre as conclusões do MIT, três pontos ressoaram mais fortemente com o que temos visto na Taqtile. Foram lições aprendidas a duras penas, talvez evitáveis se tivéssemos observado com mais atenção as ondas de inovação anteriores. De qualquer forma, 2025 marcou um ponto de inflexão natural, e é hora de compartilhar o que aprendemos para que todos possamos avançar mais fortes.
Elaborados abaixo, os três principais pontos são:
MVPs de GenAI precisam ser ainda menores do que esperávamos
Trate os agentes de AI como recém-contratados. E estabeleça critérios de promoção
Entenda onde a GenAI se destaca (e onde ela tem dificuldades)
1. MVPs de GenAI precisam ser ainda menores do que esperávamos
Já nos acostumamos a construir MVPs focados na transformação digital. Comece pequeno, valide, expanda. Mas o que nos surpreendeu é que a GenAI exige pontos de partida ainda menores que as aplicações digitais tradicionais — e isso se deve a duas razões contraditórias:
Por ser uma tecnologia mais flexível e adaptável, a entrega de valor com IA Generativa pode acontecer muito mais rápido.
Ao mesmo tempo, por ser menos previsível, o potencial de falha se multiplica com a mesma rapidez.
Equipes que estão gerando valor real com agentes de AI não estão tentando automatizar processos completos e complexos desde o primeiro dia. Esses projetos tendem a se arrastar — presos no gerenciamento interminável de casos de exceção (edge-cases).
Os projetos que realmente entregam resultados — como os 5% do estudo do MIT — começam com algo tão focado que chega a ser constrangedor justificar. E é exatamente aí que o trabalho real começa: educar e alinhar expectativas. É mais difícil do que parece gerenciar stakeholders que, deslumbrados pelo potencial da GenAI, esperam que a tecnologia resolva problemas fundamentalmente diferentes de uma só vez.
Usando vendas como exemplo: construir um agente autônomo que gerencie todo o pipeline, do primeiro contato ao fechamento, é um desafio que — embora possível — provavelmente prenderá sua equipe em um ciclo infinito de ajustes de exceções. E levará muito mais tempo para gerar resultados do que um agente que apenas qualifica e aquece leads. Menos sexy, claro, mas muito mais inteligente começar com uma AI que identifica quem está mostrando sinais de compra e passa esses prospects — preparados e prontos — para sua equipe humana. Seus vendedores param de desperdiçar horas em leads que não vão converter. Eles focam no fechamento. O valor aparece imediatamente.
A pesquisa do MIT confirma esse padrão: soluções focadas em "fluxos de trabalho pequenos, mas críticos" alcançam US$ 1,2 milhão em valor anualizado dentro de 6 a 12 meses. Esses projetos normalmente levam 90 dias do piloto à implementação total. E quanto a atacar processos amplos e complexos? Nove meses ou mais — muitas vezes sem nada para mostrar.
“Comece menor do que parece confortável. Prove valor. Expanda a partir dos resultados”
AI Agents Guided Autonomy. Concept/Prompt: Danilo Toledo Imagem: Midjourney + Gemini
2. Trate os agentes de AI como recém-contratados. E estabeleça critérios de promoção
“Seus melhores colaboradores não chegaram no primeiro dia com autonomia total. Eles a conquistaram”
O mesmo princípio se aplica aos agentes de AI. No entanto, a maioria das empresas concede autonomia demais, rápido demais, e assiste à falha dos agentes. O oposto é igualmente arriscado: agentes excessivamente restritos, à espera da perfeição, podem nunca entregar valor. É um problema de estagnação.
Uma abordagem proposta por pesquisadores da Universidade de Washington — Levels of Autonomy for AI Agents (Feng, McDonald & Zhang, 2025) — tem sido decisiva nos projetos da Taqtile. Trata-se de um framework de níveis crescentes de autonomia que descreve cinco papéis que o usuário pode assumir ao trabalhar lado a lado com um agente: operador, colaborador, consultor, aprovador e observador. O ponto-chave: o agente não pula etapas. Ele é promovido à medida que entrega resultados.
Levels of Autonomy for AI Agentes. Fen, et al. Preprint 2025
Continuando com o exemplo do fluxo de vendas: na prática, isso significa começar com agentes que acompanham seus vendedores. Esses copilotos de AI trabalham lado a lado com sua equipe, rascunhando mensagens para revisão humana, sugerindo próximas ações e aprendendo com as correções. Eles estão em treinamento.
À medida que provam seu valor — conforme o tempo economizado aumenta, a taxa de edição de mensagens cai e a confiança da equipe cresce — você os promove. Eles passam a conduzir interações reais com clientes, inicialmente com supervisão, e depois com independência crescente.
O segredo está em métricas operacionais claras desde o dia zero. Não métricas subjetivas sobre a precisão do modelo — métricas de negócio.
Tempo economizado por vendedor.
Taxa de edição das mensagens geradas por AI.
Taxa de conversão dos leads qualificados pela AI.
Essas métricas indicam quando um agente está pronto para assumir mais responsabilidades.
Agentes que já nascem com foco conquistam a confiança da equipe mais rapidamente. Há menos casos de exceção para ajustar, menos falhas que minam a confiança. Mais da metade dos líderes entrevistados pelo MIT apontaram ferramentas que "quebram nos casos de exceção e não se adaptam" como o principal motivo pelo qual seus pilotos nunca entraram em produção.
3. Entenda onde a GenAI se destaca (e onde ela tem dificuldades)
A primeira onda de aplicações de GenAI criou uma ilusão: a de que tudo poderia ser resolvido com engenharia de prompt e truques de recuperação aumentada (leia-se: RAG). A realidade mostrou que não existe bala de prata: sistemas puramente generativos atacando fluxos de trabalho complexos falharam repetidamente.
E aqui está algo que vemos constantemente: todo fluxo de trabalho que você acha simples revela uma complexidade surpreendente quando você tenta automatizá-lo — especialmente em contextos de alto volume, como aplicações voltadas para o cliente.
O que os 5% do MIT também parecem entender: projetos de sucesso se assemelham mais a aplicações de software tradicionais do que à mágica da AI Generativa.
O que temos visto aqui é que a arquitetura vencedora não é pura GenAI. Ela é híbrida — fluxos determinísticos para garantir confiabilidade combinados com IA generativa onde ela genuinamente se destaca. A GenAI é notável em entender e gerar linguagem natural, lidar com ambiguidade e adaptar-se ao contexto. Mas lógica de negócios? Regras previsíveis? Tratamento de casos de exceção? A engenharia tradicional ainda supera.
Em nossos projetos na Taqtile, os melhores resultados vêm dessa combinação. Agentes especializados com autonomia controlada gerenciam melhor o contexto, respeitam regras de negócio com mais precisão e escalam com confiabilidade muito maior do que sistemas que tentam resolver tudo apenas com GenAI.
A receita para o sucesso em produção é simples, mas vital: construa uma base sólida de fluxos determinísticos e use a AI generativa de forma direcionada, apenas onde ela tem bom desempenho.
Do ruído ao sinal: o que é preciso
A jornada para sair de ciclos que levam à paralisia estratégica e ao desperdício de investimentos, rumo à integração rentável da IA Generativa, exige a adoção de uma mentalidade de engenharia pragmática:
Foco Extremo: comece ultrapequeno e ataque fluxos de trabalho críticos, provando valor imediato em 90 dias, em vez de perseguir a automação completa.
Governança: conceda autonomia guiada, tratando os agentes de IA como recém-contratados que precisam conquistar confiança e responsabilidade com base em métricas de negócio claras, e não na precisão subjetiva do modelo.
Arquitetura: Priorize o modelo híbrido, usando fluxos determinísticos para garantir a confiabilidade e reservando a GenAI apenas para onde ela genuinamente se destaca (linguagem e ambiguidade).
Essa é a verdadeira diferença entre ruído e sinal, e este é o ponto de inflexão de 2025. É hora de deixar para trás a expectativa da "bala de prata" e construir de forma incremental e com disciplina.
O aprendizados dos Agentes de AI nas enterprises: 2025 como um ponto de inflexão. Concept/Prompt: Danilo Toledo Image: Gemini.
A escala do risco de não levar essas lições para 2026
O risco de não colocar essas lições em prática agora é tangível, e a pesquisa do MIT aponta para um padrão preocupante.
“Nos próximos trimestres, muitas empresas ficarão presas a contratos comerciais com soluções que, embora impressionantes, não resolverão seus problemas reais”
O cenário é previsível. Já vimos esse filme antes. Vendedores das grandes plataformas de tecnologia, pressionados a mostrar retorno sobre os investimentos feitos para forçar a AI em seus produtos, chegarão afiados, armados com demonstrações impressionantes. Mas que não se integram aos seus fluxos de trabalho reais.
E as empresas que não replicarem os padrões dos 5% destacados pelo MIT descobrirão — tarde demais — que esses sistemas falham na maioria dos casos específicos do seu negócio. Elas perderão dinheiro, tempo e a tranquilidade de seus tomadores de decisão.
O atalho validado pelo MIT: A abordagem certa
Ao mesmo tempo, a pesquisa identifica um atalho interessante para a aceleração: abordagem, não tecnologia.
As organizações que se destacam estabelecem parcerias com especialistas externos que as ajudam a entender seus próprios fluxos de trabalho primeiro, e só então adaptam soluções de IA que se integram aos fluxos existentes — e não o contrário.
Os dados comprovam isso: projetos executados com parceiros externos têm 2x mais chances de sucesso e chegam à produção 3x mais rápido.
Por que parceiros externos aceleram os resultados? Bem, somos suspeitos para falar, mas vemos pelo menos três razões decisivas:
Multidisciplinaridade Genuína: equipes que combinam engenharia, design, estratégia e pesquisa desde o Dia 1 — não departamentos em silos se encontrando em reuniões de status.
Reconhecimento de Padrões Intersetoriais: parceiros que trabalharam em dezenas de implementações sabem quais abordagens funcionam em quais contextos. Eles já passaram pelos erros que as equipes internas estão prestes a cometer.
Atualização Contínua: equipes dedicadas a pesquisar GenAI, acompanhando modelos, frameworks e melhores práticas diariamente, sem competir com suas prioridades internas.
A resposta que encontramos na Taqtile: AI Sprint
A pesquisa do MIT indica que não é a tecnologia que separa o sucesso do fracasso. A combinação de perfis, metodologias e capacidades necessárias para desenvolver iniciativas de GenAI bem-sucedidas nos diz que não é meramente uma questão de seleção de ferramentas — é uma questão de abordagem.
A resposta que encontramos na Taqtile está em repensar metodologias amplamente validadas. Adaptamos o Design Sprint — um framework de inovação comprovado na era da transformação digital — para os desafios da GenAI. O resultado é o nosso AI Sprint. Essa abordagem, por ser ultrafocada, híbrida e construída sobre autonomia controlada, garante que os agentes de IA estejam destinados a entregar valor desde o Dia 1.
Em última análise, a GenAI é uma jornada de aprendizado contínuo, e o conhecimento de quem está construindo é nosso ativo mais valioso. Se você é um daqueles que continuam na sala, navegando pelos desafios da implementação de GenAI na sua organização, adoraríamos continuar essa conversa.
Se quiser saber mais sobre como aplicamos esses princípios na prática, conheça o nosso framework AI Sprint.