Com o ciclo de orçamento 2026/2027 em andamento, pequenas e médias empresas estão decidindo agora quanto e onde investir em tecnologia. Boa parte dessas decisões vai repetir o mesmo erro, contratar uma solução de IA antes de entender, de fato, onde a operação trava. O resultado, segundo dados recentes do setor, tende a ser de custo alto e resultado baixo.
Uma pesquisa global da IDC, encomendada pela Everpure e publicada em julho de 2026 com mais de 1.300 organizações, mostra que 54% dos projetos de IA em fase de teste nunca chegam a entrar em operação. O motivo, na maioria dos casos, não é a tecnologia escolhida, mas a ausência de um diagnóstico prévio sobre o que precisava ser resolvido antes de comprar qualquer ferramenta.
Para Alex Ferreira, CEO e fundador da FMG, boutique de tecnologia especializada em transformação de negócios, produtos digitais e inteligência artificial aplicada, esse dado confirma um padrão que ele observa na prática. “A maioria dos projetos de IA não falha por causa da tecnologia. Falha porque a empresa começou pela ferramenta e não pelo diagnóstico. O mercado pergunta ‘qual IA usar’ quando a pergunta certa é ‘onde o negócio trava'”, afirma.
Segundo o especialista, antes de qualquer contratação, é preciso auditar o contexto do negócio, mapear as jornadas do cliente e identificar as oportunidades operacionais, priorizando cada frente pelo valor que pode gerar.
“Quando essa ordem se inverte, a IA só acelera o caos que já existia. Quando a ordem é respeitada, ela deixa de ser custo e passa a gerar resultado”, resume.
Por isso, o especialista lista 6 perguntas que ajudam empresários, de pequenas e médias empresas e investidores a organizar esse diagnóstico antes de fechar qualquer contrato de inteligência artificial, especialmente agora, no momento de definição do orçamento de tecnologia para o próximo ano.
1. Qual o primeiro passo antes de contratar qualquer solução de IA?
Antes de olhar para fornecedores ou modelos, é preciso auditar a própria operação, identificando onde o processo trava, onde o cliente desiste e onde a equipe perde tempo. Um levantamento da Gartner com líderes de infraestrutura mostra que 57% das falhas em projetos de IA são atribuídas a expectativa alta demais por resultados rápidos, sinal de que o diagnóstico foi pulado.
2. Como o empresário identifica se o problema dele é resolvível com IA ou se é problema de processo?
Nem toda ineficiência é falta de tecnologia, afirma Alex Ferreira. O especialista aponta que muitas vezes o gargalo está em um processo mal desenhado ou em uma decisão de gestão adiada, e automatizar esse tipo de problema apenas o torna mais rápido, sem resolvê-lo.
3. Quais sinais indicam que um projeto de IA vai morrer no piloto?
Ausência de indicador de sucesso definido desde o início e um piloto pensado para impressionar em demonstração, não para rodar na operação real, são sinais claros de que o projeto não vai sobreviver à produção. O relatório State of AI in Business, do MIT, mostra que 95% dos pilotos de IA generativa não entregam impacto mensurável no resultado financeiro das empresas.
4. Como medir se a IA está gerando resultado de verdade, e não só atividade?
“É preciso amarrar o projeto a um indicador de negócio definido desde o início, como redução de custo, tempo ou erro, e não a métricas de uso, como número de interações, que medem atividade e não resultado”, recomenda Ferreira.
5. Existe empresa “cedo demais” para IA?
Não é uma questão de porte ou momento, mas de maturidade de processo e de dado. A Gartner projeta que organizações sem dados prontos para IA vão abandonar 60% dos projetos até o fim de 2026 só por esse motivo, independentemente do tamanho da empresa. Por isso, é preciso entender em qual nível de maturidade o negócio se encontra.
6. O que muda no orçamento de tecnologia quando o diagnóstico vem antes da ferramenta?
O investimento passa a ser direcionado por prioridade de valor, e não por tendência de mercado. Isso reduz o risco de contratos superdimensionados e evita o retrabalho que, segundo o Hype Cycle for Generative AI 2026 da Gartner, faz metade dos projetos de IA generativa estourarem o orçamento por escolhas arquiteturais inadequadas.
Para pequenas e médias empresas, com orçamento mais enxuto e menor margem para erro, essa etapa importa ainda mais do que para grandes corporações. Entender a necessidade real do negócio antes de investir em qualquer tecnologia não é burocracia. É o que separa um projeto de IA que gera caixa de um projeto que só adiciona complexidade a um problema que já existia.