Radar Taqtile: entre ruídos e avanços, o que aprendemos com os 5% que estão acertando na GenAI?

O ano de 2025 marcou um ponto de inflexão natural para a Inteligência Artificial nas empresas. Enquanto a manchete que dominou o mercado foi a de que 95% dos pilotos de soluções com IA Generativa trouxeram zero retorno, uma análise mais profunda revela uma realidade dividida.

Existe um grupo seleto — os 5% — que não apenas superou a fase de experimentação, mas atingiu milhões em resultados.

Na Taqtile, analisamos dezenas de projetos e cruzamos nossos aprendizados com dados de mercado, incluindo o projeto NANDA do MIT (The GenAI Divide). A conclusão do nosso Radar 2025 é clara: a diferença entre sucesso e fracasso não está na tecnologia escolhida, mas em como ela se encontra com o negócio.

Aqueles que atravessaram a ponteentre a adoção e a transformação compartilham abordagens identificáveis e replicáveis. Abaixo, detalhamos os 5 padrões que separam os projetos vencedores da estagnação.

Entre em contato conosco para entender como podemos ser seu parceiro estratégico no desenvolvimento de soluções de GenAI.

1. Casos de uso focado vs. "Assistente Universal"

O erro mais comum é tentar resolver tudo de uma vez. Empresas que miram em processos complexos e abrangentes tendem a levar 9 meses ou mais para ver qualquer resultado — muitas vezes, sem sucesso ao final.

Por outro lado, os top performers focam em processos de alto valor com métricas claras. Soluções focadas em "fluxos de trabalho pequenos, mas críticos" (small but critical workflows) estão alcançando US$ 1,2 milhão em receita anualizada entre 6 a 12 meses após o lançamento. Esses projetos têm um ciclo muito mais rápido: média de 90 dias do piloto até a implementação completa.

2. Evolução incremental vs. "Estado da Arte"

A ambição desmedida tem matado projetos. Mais de 50% dos líderes citaram ferramentas que "quebram em casos extremos e não se adaptam" como a razão principal para o fracasso de suas iniciativas.

A realidade prática mostra que agentes pequenos, que miram cobrir 40% de um workflow sob supervisão humana, superam sistemas ambiciosos que prometem 100% de autonomia e entregam 0% de adoção. É mais eficiente começar com um agente especializado que qualifica leads sob supervisão do que sonhar com um vendedor autônomo que gerencia todo o funil e falha na primeira exceção.

3. Tracking de valor desde o dia zero vs. Medição tardia de ROI

As empresas de sucesso não medem "precisão de modelo" ou benchmarks de laboratório. Elas vinculam a IA diretamente ao P&L (Profit and Loss) desde o primeiro dia.

Os 5% que cruzaram a fronteira da transformação mediram resultados de negócio reais, como: qualificação de leads 40% mais rápida; retenção de clientes 10% maior; eliminação de US$ 2 a 10 milhões em gastos com BPOs.

4. Sistemas Híbridos vs. IA Generativa Pura

Modelos de GenAI puros perdem contexto, alucinam e falham em casos extremos. A arquitetura vencedora identificada no Radar é híbrida: ela combina o melhor dos dois mundos.

• IA Generativa para flexibilidade, usada onde é forte (compreensão e geração de texto).

• Fluxos Determinísticos para confiabilidade, trazendo lógica rígida onde o processo exige previsibilidade.

Agentes especializados com autonomia controlada gerenciam melhor a memória e atendem regras de negócio com uma precisão que a GenAI sozinha não alcança.

5. Parcerias Externas vs. Desenvolvimento Interno

Talvez o dado mais contraintuitivo do estudo do MIT seja sobre a execução: parcerias externas chegam à produção com 67% de taxa de sucesso, comparado a apenas 33% para desenvolvimentos puramente internos.

Isso não ocorre por falta de capacidade dos times internos, mas porque a natureza do problema mudou. Parceiros externos trazem:

1. Multidisciplinaridade real: engenharia, design e estratégia juntos desde o início, sem silos.

2. Experiência cross-industry: reconhecimento de padrões de dezenas de implementações anteriores.

3. Atualização contínua: monitoramento diário de novos modelos e frameworks, sem competir com as prioridades de sustentação da empresa.

Além disso, o tempo de valor cai drasticamente: de 9 meses (interno) para 90 dias (parceiro).

O Risco da Escolha Errada

A decisão mais crítica dos próximos 12 meses definirá o cenário competitivo pelos próximos cinco anos. O mercado está cheio de demonstrações impressionantes que não validam a viabilidade em workflows reais.

O risco real não é escolher a tecnologia errada, mas escolher baseado nos critérios errados. Como alertaram CIOs entrevistados pelo MIT: "Qualquer sistema que aprender melhor nossos processos específicos vai ganhar nosso negócio. Uma vez que o treinamos, não podemos sair".

Organizações que escolhem mal agora não apenas desperdiçam dinheiro; elas desperdiçam um tempo irrecuperável enquanto concorrentes avançam.

Para investir de forma segura, a abordagem deve ser: mapear processos antes da tecnologia, começar pequeno validando em workflows reais e evoluir gradualmente.

Acesse o Radar Taqtile completo em PDF para ter acesso a frameworks visuais, checklist, insights e dados para aprofundar e trocar sobre o assunto.