Como transformar os desafios no uso de IA em resultados tangíveis Como a sinergia watsonx acelera a jornada de resultados da IA | Leading AI
A adoção de Inteligência Artificial (IA) já faz parte da rotina de grande parte das empresas no Brasil, na América Latina e no mundo. Mas, uma verdade vem se repetindo em praticamente todos os mercados: embora seja fácil dar o pontapé inicial no uso de IA, escalar ainda é uma tarefa difícil.
A McKinsey, em sua pesquisa global sobre o estado da IA, confirma esse cenário. Mesmo com o interesse crescente, 66% das organizações continuam no modo experimentação e apenas 31% iniciaram processos de escala. É um número baixo, especialmente considerando que quase todas já testaram ao menos algum caso de uso.
A pesquisa Panorama 2026, com 629 executivos brasileiros, traz uma fotografia semelhante: 84% das empresas já utilizam IA, mas 61% dizem que o impacto ainda é pequeno ou inexistente.
Ou seja: a adoção foi, de modo geral, superada e o gargalo agora é gerar valor real.
Por que tantas empresas travam antes da escala?
Apesar de cada organização ter seu próprio ritmo, os desafios são muito parecidos (tanto na América Latina quanto globalmente). São eles:
1 – Falta de integração
A IA só funciona bem quando circula livremente entre áreas, sistemas e dados. Mas, na prática, a maioria das empresas ainda opera em ambientes fragmentados: ERPs antigos convivem com novos SaaS, planilhas manuais ainda sustentam processos críticos e diferentes unidades acumulam seus próprios “repositórios paralelos”.
Quando os sistemas não conversam:
- A empresa coleta dados, mas não os conecta;
- Insights surgem, mas não viram ação;
- Automações funcionam em um setor, mas morrem na fronteira do outro;
- Cada área otimiza “o seu”, mas o negócio como um todo não evolui.
Na Pesquisa Panorama, essa falta de integração aparece como o segundo maior obstáculo. No estudo global da McKinsey, é exatamente o que impede empresas de saírem de casos de uso isolados para agentes de IA realmente operacionais.
2 – Dados sem governança
Mesmo quando as organizações têm volumes enormes de dados, nem sempre esses dados estão prontos para uso. O relatório Panorama reforça isso: grande parte das companhias trabalha com informações duplicadas, despadronizadas ou sem rastreabilidade.
Essa condição cria dois problemas críticos:
- Decisões estratégicas passam a depender de dados cuja confiabilidade é incerta;
- E modelos de IA aprendem com informações inconsistentes e devolvem resultados instáveis.
3 – Falta de profissionais preparados
A escassez de talentos é o desafio mais citado pelos executivos brasileiros: 43% dizem que é o principal obstáculo para avançar com IA. E esse não é apenas um problema de “falta de especialistas”, mas algo estrutural:
- Sem ferramentas adequadas, times de TI precisam lidar com integrações complexas;
- Não são todos os profissionais que sabem solicitar ou medir projetos de IA;
- Áreas de dados continuam sobrecarregadas com tarefas manuais e reativas.
Ou seja, a maturidade organizacional cresce mais devagar que o apetite por IA. E quando isso acontece, as empresas criam experimentos mas não conseguem sustentar operações.
4 – Medo de riscos legais e reputacionais
Com as regulamentações de IA já em movimento na União Europeia, nos EUA e em vários países da América Latina, a preocupação com segurança se tornou central. A Panorama confirma isso: 28% dos líderes dizem que o medo de riscos éticos, legais e de vazamento trava iniciativas.
E há motivos reais:
- Ferramentas abertas podem gerar vazamentos acidentais de informações sensíveis;
- Decisões automatizadas sem supervisão aumentam o risco regulatório;
- E políticas internas nem sempre acompanham a velocidade da tecnologia.
O ponto em comum entre todos esses receios é simples:as empresas querem avançar, mas só avançarão com confiança.
Onde a linha IBM watsonx ajuda a virar esse jogo
O que diferencia empresas que avançam daquelas que ficam no piloto não é velocidade, e sim maturidade. Escalar a IA começa pela construção de uma fundação sólida, e é isso que as soluções IBM habilitam.
IBM watsonx.data
Para muitas organizações, o maior obstáculo para aprimorar o uso de IA não está nos modelos, e sim nos dados. Eles normalmente se encontram espalhados por múltiplas nuvens, duplicados, inconsistentes e sem padrões claros de governança.
Nesse cenário, qualquer tentativa de usar IA em escala esbarra em risco, retrabalho e imprevisibilidade.
O watsonx.data reorganiza esse ambiente ao consolidar as informações em uma única interface intuitiva, reduzindo redundâncias e eliminando custos associados a bases fragmentadas. A plataforma também garante rastreabilidade e segurança para auditorias, além de permitir uma arquitetura aberta e flexível para operar em ambientes híbridos e multi-cloud.
No fim, não se trata apenas de organizar bases, mas de criar a confiança necessária para que a IA se torne recorrente, segura e escalável.
IBM watsonx Orchestrate
Os dados mostram uma realidade frequente: empresas até geram insights, mas raramente conseguem transformá-los em execução com a velocidade que o negócio exige. Processos manuais, dependência de múltiplas áreas e sistemas que não se integram impedem que as decisões avancem.
O IBM watsonx Orchestrate resolve esse gargalo ao automatizar tarefas que antes exigiam esforço humano contínuo. A solução conecta fluxos entre áreas, integra sistemas e executa processos de ponta a ponta por meio de agentes de IA que atuam como verdadeiros “trabalhadores digitais”.
Enquanto o IBM watsonx.data estrutura o terreno e garante qualidade de informação, o IBM watsonx Orchestrate transforma essa informação em ação. A soma dos dois permite que as empresas saiam do piloto e operem IA em escala, com previsibilidade e resultados concretos.
Um caminho possível para superar os desafios
Os desafios da Inteligência Artificial são reais. Mas os estudos mostram que existe um caminho para avançar: dados confiáveis, automação inteligente e uma arquitetura preparada para escalar com segurança.
É essa a discussão que o Leading AI aprofunda todos os dias. Acesse o portal e explore análises, discussões e conteúdos dedicados à alta liderança.
