Consultoria estratégica em IA: quando é melhor parar

Nos últimos meses, venho percebendo uma mudança clara nas conversas que mantenho com executivos sobre IA.
 
Até pouco tempo, quase toda discussão começava pela tecnologia e a necessidade de mostrar que a empresa estava avançando.
 
Hoje, a conversa está mudando. O CFO quer entender a conta. O conselho quer evidências de retorno. E executivos começam a perceber que dezenas de iniciativas, milhares de usuários e consumo crescente de tokens não significam necessariamente criação de valor.
 
Tenho encontrado empresas com projetos tecnicamente interessantes, alguns considerados casos de sucesso, mas que têm dificuldade para demonstrar qual resultado econômico ou operacional justificou o investimento.
 
Depois de mais de quatro décadas trabalhando com tecnologia e acompanhando diferentes ciclos de transformação, aprendi que o momento mais importante de uma consultoria nem sempre é quando recomendamos fazer alguma coisa. Muitas vezes é quando recomendamos não fazer.
 
Tenho participado de discussões em que a melhor solução não é um LLM mais sofisticado, mas um modelo preditivo. Em outras, uma automação convencional resolve melhor. Há projetos de IA que funcionam tecnicamente, mas cujo custo, risco ou complexidade não se justificam em produção e escala. E, claro, também encontro o contrário, com iniciativas que demonstraram valor suficiente para receber investimentos maiores.
 
O ponto é simples. A conclusão precisa surgir da análise. A análise não pode começar com a conclusão de que precisamos de mais IA.
 
Existe hoje um enorme ecossistema econômico em torno dessa tecnologia. Consultorias, plataformas, fornecedores e clientes mantêm relações comerciais legítimas. O desafio é impedir que esses interesses condicionem a recomendação.
 
Modelos de maturidade, estruturas conceituais e jornadas de transformação são úteis, e eu mesmo utilizo alguns deles. Mas nenhum substitui a responsabilidade de dizer ao cliente que determinado projeto deveria ser interrompido.
 
Nas conversas com empresas, procuro concentrar a discussão em três decisões: o que escalar, o que redesenhar e o que parar. A euforia tornou fácil experimentar. Agora aparecem os custos de integração, operação e governança, as dificuldades de escala e retornos mais difíceis de demonstrar do que pareciam nas apresentações iniciais.
 
É nesse momento que uma consultoria estratégica mostra seu valor. Meu trabalho não é convencer uma empresa a usar mais IA. É ajudá-la a investir melhor.
 
Às vezes isso significa acelerar. Em outras, redesenhar. E, algumas vezes, dizer que “funciona tecnicamente. Mas não cria valor suficiente. Pare.”
 
Depois de tantos anos nesse mercado, aprendi que tecnologia pode ser comprada e metodologias podem ser reproduzidas. Julgamento não.
 
Consultoria estratégica deveria ajudar o cliente a tomar a melhor decisão, não tornar mais sofisticada a justificativa da próxima compra. E saber onde não investir é ainda muito valioso.