95% dos projetos de IA estão falhando. E não é a tecnologia.

Hoje saiu o episódio do Vibbracast com o Joás Andrade. CEO da Inova Tech Serviços em Tecnologia, com mais de duas décadas conectando tecnologia, negócio e governança, em uma trajetória rara. Acompanha de perto o tema de IA, está atualmente fazendo mestrado em gestão estratégica em Valência, na Espanha, e mantém contato ativo com executivos do mercado americano, europeu e latino-americano.

Traduzindo: quando o Joás fala sobre como IA chega no board, ele fala com a visão de dentro. Não de fora.

O ângulo desse episódio foi específico e sensível.

Quando IA entra na mesa de decisão e a discussão vira investimento, por que a conta não fecha?

Por que projetos tecnicamente bons são reprovados no comitê financeiro?

E o que separa os boards que estão avançando dos que estão emperrando na própria planilha?

Foi um dos episódios mais densos que gravamos. Cinco pontos que valem trazer.

1. IA entrou no board. E não está mais saindo.

A primeira colocação do Joás foi essa: talvez a pergunta certa não seja mais “como IA entra no board”, mas “por que ela não sai mais”.

Ele mapeou dois pilares que empurraram esse tema pra mesa de decisão de forma irreversível.

• Primeiro, pressão competitiva. O CEO senta pra tomar café, lê que o concorrente lançou um projeto novo com IA, e na semana seguinte chega na reunião perguntando “por que nós não estamos fazendo algo parecido?”. O tema deixou de ser experimental. Virou sobrevivência.
• Segundo, a busca por eficiência operacional. Fazer mais com menos, no mundo caro pós-pandemia. Toda operação está buscando onde reduzir sem comprometer entrega, e IA aparece como candidata natural.

A colocação dele que ficou:

“Até 2025, a gente estava testando a onda. Estava num caminho meio de piloto, testando algumas tecnologias. Mas o tema agora é estratégico. Ele entra na mesa de decisão por sobrevivência.”

E quando ele entra, em poucos minutos a pergunta chega: quanto isso vai custar e quanto vamos ver de retorno?

É aí que a conversa trava.

2. Onde a decisão emperra: expectativa versus métrica

Esse foi o ponto mais denso do papo. O Joás foi cirúrgico.

O que trava não é a tecnologia. É o desalinhamento entre a expectativa do executivo e a métrica pela qual ele está tentando avaliar IA.

O executivo tenta medir IA com a mesma régua com que mede projeto de TI tradicional.

Payback rápido, redução direta de custo fixo, aumento de receita já no próximo ano fiscal.

Só que IA entrega valor distribuído. Indireto. Com prazo médio a longo. E boa parte do valor está em inovação de produto, experiência do cliente, resiliência operacional. Coisas que a planilha tradicional não captura.

O Joás trouxe três dados que fundamentam esse ponto e que valem colar na parede.

MIT, estudo de 2025: 95% dos pilotos de IA nas empresas estão falhando. E o motivo, na análise deles, não é falta de tecnologia. É learning gap. As organizações não redesenham o workflow em volta da IA, não capacitam pessoas pra capturar o valor, e por isso o impacto financeiro fica invisível na linha do P&L.

Forbes, pesquisa com mais de 1.075 executivos de decisão: 39% citam a medição de ROI como o principal desafio em iniciativas de IA. E menos de 1% desse grupo relata ROI significativo, acima de 20% de lucratividade ou economia. A grande maioria vê ganho limitado, entre 1% e 5% no primeiro ano.

TOTVS, panorama Brasil 2025: só 20% dos executivos brasileiros consideram IA altamente estratégica. 42% relatam baixo alinhamento com objetivos de negócio.

Traduzindo os três dados juntos: o problema é a lente pela qual o board está olhando IA. Não a IA em si.

3. O caso que fechou a discussão pra mim

O Joás contou um caso na gravação que resume o problema inteiro numa história. Vale trazer quase completo aqui, porque é o tipo de caso que qualquer executivo brasileiro pode reconhecer.

Indústria de médio porte. Joás como conselheiro. Time técnico desenvolve piloto de IA preditiva pra manutenção de equipamentos críticos. O piloto entrega:

precisão de 82% na antecipação de falhas.

projeção de redução de downtime de cerca de 28% em paradas não planejadas.

Governança de dados sólida. Time engajado. Solução tecnicamente robusta.

Vai pro comitê de investimentos. Reprovado.

Um mês depois, a empresa teve duas paradas não planejadas.

Nos exatos equipamentos que o modelo teria identificado como críticos.

O custo dessas duas paradas ficou bem acima do investimento que o projeto teria exigido.

O Joás disse, com uma ironia contida:

“A área financeira até brincou que aquela decisão não tinha sido acertada ao longo do tempo.”

Traduzindo sem eufemismo: o board reprovou um projeto de IA porque não conseguiu enxergar o valor na lente antiga, e o custo real disso apareceu na próxima quebra de máquina. Isso é o padrão. Não é exceção.

Ele trouxe outros dois casos na mesma linha, um em análise de crédito com detecção de fraude no financeiro, outro em precificação dinâmica no varejo. Mesma dinâmica: o ganho aparece como “menor perda” ou “margem incremental”, não como “lucro imediato”, e o comitê recua.

4. A frase que já anotei pra usar em muita conversa

Numa das colocações do Joás, saiu essa frase que resume o dilema todo:

“A IA não vai substituir pessoas. Vai substituir pessoas que não estão preparadas pra trabalhar com IA.”

E ele estendeu o raciocínio pro nível executivo, que é o ponto que mais importa aqui. O board que continuar olhando IA com a lente da infraestrutura de dez anos atrás vai perder pra board que aprendeu a olhar como transformação de negócio.

O papel do CTO, na análise dele, também mudou. Antes era o líder técnico que respondia ao comitê com solução operacional. Hoje precisa ser braço direito do conselho na tomada de decisão estratégica. Fala a linguagem do negócio, não do stack.

Se o seu CTO ainda entra em reunião de board com slide técnico, o problema não é a IA.

5. O que precisa mudar na régua do CFO

No fechamento, perguntei ao Joás em que linha da planilha o executivo de tecnologia deveria estar posicionando um projeto de IA pra ter mais chance de aprovação. CAPEX, OPEX, algum novo formato?

A resposta foi mais afiada que a pergunta. Não é ajustar a planilha. É mudar a mentalidade.

Ele listou o que precisa ser revisto como critério de decisão.

• Sair do payback de 7 a 18 meses como exigência obrigatória. Muito projeto de IA tem retorno em 24, 36 meses, e continua sendo o melhor investimento possível.
• Sair do foco exclusivo em redução de headcount ou de custo fixo. Redução de risco, ganho de resiliência, aceleração de inovação e melhoria de experiência do cliente também são retorno. Só que precisam ser modelados.
• Parar de exigir que 100% do benefício seja quantificado e atribuído no primeiro ano. Isso mata pilotos que teriam dado sustentação estratégica de longo prazo.
• Adotar visão de portfólio estratégico. Categorizar projetos, aceitar diferentes prazos de maturação, modelar por camada de risco.
• Fortalecer governança, cultura e capacitação antes da planilha. Sem capacidade de captura de valor dentro da organização, o melhor projeto de IA falha na execução.

E fechou com uma linha que uso agora:

“A grande dificuldade de justificar investimento em IA não está na ausência de valor. Está na forma como ainda tentamos medir esse valor com modelos tradicionais.”

Bônus: a analogia da lente

Pra fechar o episódio, o Joás usou uma imagem que ficou comigo por dias.

Ele comparou a lente pela qual o board avalia IA com os óculos que a gente usa. Com o tempo, a lente muda. O grau aumenta. E a pessoa que se recusa a atualizar a lente continua vendo o mundo com nitidez de dez anos atrás.

O board que continua olhando IA como TI de suporte está usando lente antiga. E o custo disso, ele explicou com o caso da Kodak, aparece anos depois, quando não dá mais pra corrigir.

O trecho está nos minutos finais do episódio. Vale escutar do próprio Joás. É uma das melhores metáforas que já ouvi pra explicar esse momento.

Onde ouvir o episódio completo

O Joás é generoso ao compartilhar não só o diagnóstico, mas o caminho de saída. Ele fala com autoridade rara, porque viveu essas mesas e continua vivendo, em três continentes diferentes.

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