No Hype Cycle da Gartner, toda tecnologia nova passa por um pico de expectativas, e Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, CTO do Grupo Carrefour Brasil, nota que é justamente nesse pico que muitas empresas decidem investir. O resultado costuma ser frustração no ano seguinte.
O modelo da consultoria descreve uma sequência conhecida: euforia inicial, queda para uma fase de desilusão e, só depois, uma subida mais lenta rumo ao uso produtivo. Quem avalia no momento de maior entusiasmo tende a enxergar promessa onde ainda existe apenas potencial.
Os erros que se repetem nessas avaliações pouco têm a ver com falta de conhecimento técnico. São falhas de método e, por isso, podem ser evitadas com perguntas simples feitas antes de qualquer contrato, com a mesma seriedade dedicada à análise financeira do projeto.
Começar pela tecnologia, e não pelo problema
O primeiro erro é inverter a ordem. A empresa ouve falar de agentes de inteligência artificial ou de computação de borda e sai em busca de onde aplicá-los. A pergunta certa segue o caminho oposto: qual problema do negócio custa caro hoje, e essa tecnologia o resolve melhor que as alternativas?
Essa inversão tem um efeito colateral perigoso. Como o objetivo implícito passa a ser usar a novidade, qualquer caso de uso serve, inclusive os que já teriam solução mais barata com ferramentas maduras. A avaliação vira justificativa de uma decisão tomada antes.
Confiar na demonstração do fornecedor
Uma demonstração bem preparada roda com dados limpos, volume controlado e cenário escolhido a dedo. Na operação real, os dados vêm incompletos, o volume oscila e os casos raros aparecem todos os dias. O que parecia pronto revela lacunas que ninguém mostrou na apresentação.
Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira sugere testar a tecnologia com dados da própria empresa, em ambiente o mais próximo possível da produção. É a diferença entre ver um modelo funcionar e ver IA em produção funcionar sob pressão real de uso.
Uma prova de conceito útil tem critérios de sucesso definidos antes, como precisão mínima, tempo de resposta e esforço de integração. Sem eles, o teste termina com a impressão de que “foi bem”, e impressão não sustenta investimento.
Subestimar o custo total de operação
O preço da licença ou do uso em nuvem é só a parte visível. Somam-se integração com sistemas legados, adaptação de processos, treinamento das equipes, monitoramento contínuo e, no caso de modelos de IA, o custo de cada consulta, que cresce com o volume.
Nesse ponto, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira considera essencial projetar o custo em escala, e não no piloto. Uma solução barata para mil requisições por dia pode se tornar inviável com milhões, e essa conta precisa ser feita antes de a tecnologia virar dependência.
Esquecer quem vai sustentar a solução
Imagine uma ferramenta implantada com apoio intenso do fornecedor e de dois especialistas contratados para o projeto. Meses depois, os especialistas saem, o contrato de suporte muda e ninguém dentro de casa domina a configuração. Cada ajuste passa a depender de consultoria cara.
Diferentemente do que se costuma supor, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira aponta que a capacidade interna pesa tanto quanto a qualidade da tecnologia. Se a empresa não tem, ou não pretende formar, pessoas capazes de operar e evoluir a solução, o investimento nasce frágil.
Por isso, a avaliação precisa incluir perguntas sobre o time: quem será responsável, quanto tempo leva a capacitação e qual é o plano se o fornecedor deixar o mercado. A maturidade da comunidade técnica em torno da tecnologia também conta, porque facilita contratar e resolver problemas.
Uma boa avaliação também sabe esperar
Nem toda tecnologia promissora está pronta para a sua empresa agora. Reconhecer isso não é conservadorismo, é disciplina. Manter o tema em observação, com revisões periódicas, permite entrar quando o custo cair e as ferramentas amadurecerem, com menos risco e mais referências de uso.
Empresas que investem bem em tecnologia não são as que chegam primeiro a todas as novidades. São as que sabem explicar por que entraram em cada uma, e por que ficaram de fora das outras. Nesse sentido, avaliar bem é tanto escolher quanto renunciar.
