Enquanto a inteligência artificial generativa avança como tecnologia de alto impacto, a sua aplicação no mundo real ainda encontra barreiras bem concretas. A promessa de eficiência, inovação e transformação esbarra, muitas vezes, em limitações técnicas, estruturais e humanas que nem sempre estão no radar de quem apenas acompanha os anúncios de novas soluções.
O gráfico extraído do relatório da SAS oferece uma visão clara e segmentada dos obstáculos mais citados por organizações em diferentes setores. A leitura cuidadosa desses dados revela que os desafios para implementar GenAI não são apenas sobre modelos e prompts, são sobre dados, cultura, sistemas legados e capacitação.
A gestão de dados é o maior gargalo da adoção
O principal desafio apontado pelas organizações é a dificuldade em utilizar dados públicos e proprietários de forma eficaz. Isso é especialmente sensível em setores como setor público e saúde, onde a governança de dados é complexa e o acesso a informações limpas, organizadas e seguras é um requisito para que GenAI funcione com precisão.
Sem uma base de dados bem estruturada, até mesmo os modelos mais avançados entregam respostas pouco relevantes, enviesadas ou inconsistentes. O problema não está no algoritmo, mas no insumo.
Para as empresas, esse dado reforça a necessidade de investir em engenharia de dados, qualidade de informação e interoperabilidade entre sistemas.
Falta de ferramentas apropriadas compromete a execução
A segunda barreira mais citada é a ausência de ferramentas adequadas para operacionalizar a GenAI. Esse desafio aparece com mais força em setores como seguros e ciências da vida, onde soluções genéricas não atendem necessidades específicas de linguagem, privacidade ou contexto regulatório.
Muitas empresas ainda operam com tecnologias que não estão prontas para integrar IA generativa em larga escala. Ferramentas segmentadas, limitações de API, ambientes fragmentados e sistemas legados complicam a orquestração da GenAI dentro do fluxo real de trabalho.
Sair da ideia e ir para a prática continua sendo um desafio
A transição da GenAI do campo conceitual para a aplicação prática é um ponto crítico para 47% dos respondentes. Isso revela um distanciamento entre a expectativa estratégica e a execução operacional. A IA é bem recebida como conceito, mas encontrar o lugar certo para aplicar, medir impacto e escalar ainda é um desafio aberto.
A falta de clareza sobre os casos de uso mais viáveis e a ausência de governança técnica estão entre os motivos que fazem essa transição emperrar. Para mudar esse cenário, é essencial começar com pilotos controlados, ter métricas claras e construir uma cultura de validação e iteração.
Sistemas legados e falta de expertise técnica ainda pesam
Mais de 40% das organizações citam problemas de compatibilidade com sistemas existentes como um obstáculo. A dificuldade de integrar GenAI com ERPs, CRMs, bases internas ou aplicações críticas impede que a tecnologia seja adotada com fluidez.
Além disso, a ausência de talentos com conhecimento em GenAI, mencionada por 40% a 43% das empresas, mostra que a capacitação técnica é um fator-chave para o sucesso da adoção. Ter um time capaz de entender as limitações do modelo, supervisionar resultados e ajustar a tecnologia ao contexto é o que separa uma adoção superficial de uma transformação real.
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