Era dos testes com IA na empresa acabou

Durante anos, falar em IA dentro das empresas significou “fazer um teste”: um piloto em uma área, um chatbot em fase beta para “explorar possibilidades”. Isso criava sensação de movimento, mas nem sempre se traduzia em impacto mensurável nos resultados ou na forma como o negócio tomava decisões.

O relatório The State of Enterprise AI 2025, da OpenAI, marca uma mudança de fase. A linha que organiza o mercado hoje não separa mais quem usa IA de quem não usa, e sim quem já opera IA no centro da operação, com método e governança, e quem permanece em modo experimental.

A fase em que testar IA era suficiente está terminando; a fase em que IA precisa se integrar ao sistema nervoso do negócio está apenas começando.

O que os dados mostram sobre IA nas empresas

Os números ajudam a tirar a discussão do campo das intenções. O uso corporativo de IA cresceu entre 8 e 320 vezes em um único ano, enquanto profissionais que trabalham em fluxos integrados de IA passaram a economizar de 40 a 80 minutos por dia. Ao mesmo tempo, equipes sem formação técnica passaram a executar análises e automações que antes dependiam de times especializados, encurtando ciclos de entrega e reduzindo a dependência de silos.

Esses dados revelam duas coisas importantes. A primeira é que IA deixou de ser recurso restrito a laboratórios ou centros de inovação e passou a fazer parte da rotina de quem escreve, analisa, planeja, vende e atende. A segunda é que a vantagem competitiva já não está em “ligar” um modelo pontualmente, mas em construir uma capacidade de integrar IA a processos centrais, com objetivos claros, métricas de valor e governança de risco. Enquanto algumas empresas caminham nessa direção, muitas ainda acumulam experimentos desconectados que pouco alteram o desempenho do negócio.

O risco oculto da fase de testes permanente

O mesmo relatório expõe um conjunto de gargalos que explicam por que tantos pilotos de IA não se convertem em impacto consistente:

• uso desigual da tecnologia entre áreas,
• ausência de governança sobre dados,
• ustos e riscos,
• subutilização de modelos mais avançados,
• baixa maturidade organizacional para integrar essas capacidades em escala.

Na prática, isso aparece de forma bastante concreta. Uma área assina uma ferramenta de IA para “acelerar a rotina”, outra monta fluxos paralelos sem falar com TI, uma terceira cria macros e automações isoladas, sem documentação nem dono. Surgem pipelines invisíveis, assistentes sem monitoramento, dependências externas sem contrato claro. O nome disso é shadow AI: a soma de iniciativas que parecem acelerar o trabalho, mas aumentam a complexidade, multiplicam riscos e dificultam qualquer tentativa de padronizar ou escalar o que deu certo.

Sem um sistema para operar IA, a empresa transfere esforço do papel para o código, mas mantém o mesmo padrão de improviso. A pergunta, então, deixa de ser “que modelo vamos usar” e passa a ser “qual arquitetura de decisão estamos montando em torno da IA e de que forma ela conversa com dados, processos e pessoas”.

Human + AI: por que pessoas seguem no centro

Há um consenso crescente em pesquisas de instituições como MIT e na própria análise da OpenAI: o ganho mais consistente não está na máquina isolada, mas na combinação estruturada entre humanos e IA. Na MATH, chamamos essa lógica de Human + AI: redesenhar o trabalho para que a IA assuma a carga repetitiva, volumosa e analítica, enquanto as pessoas continuam responsáveis por definir problemas, interpretar contexto e tomar decisões difíceis.

Isso se torna evidente em cenários concretos. Em atendimento, agentes de IA podem sintetizar interações, sugerir respostas e organizar histórico, enquanto a decisão de conceder ou não uma condição especial a um cliente segue nas mãos de quem conhece a relação comercial e o limite de risco aceitável. Em marketing, a IA gera variações de campanhas, cruza dados de performance e simula cenários, enquanto a escolha do que vai ao ar considera posicionamento, marca, timing e canal. Em risco financeiro, agentes cruzam sinais transacionais em segundos, mas o desenho do apetite ao risco e as exceções são definidos em comitês com dados à vista.

A figura dos “centauros” e “ciborgues” ajuda a visualizar o modelo: pessoas amplificadas por IA, em vez de pessoas substituídas por IA. A tecnologia aumenta o alcance e a velocidade, mas não elimina a responsabilidade humana por direção, critérios e consequências.

MATH AI Platform como sistema operacional de IA

Ligar um modelo em uma equipe é relativamente simples. Construir um ecossistema de IA que seja seguro, auditável e alinhado à estratégia é um desafio estrutural. É para esse desafio que a MATH AI Platform foi desenhada: atuar como sistema operacional de IA da empresa, conectando pessoas, dados, agentes e fluxos de trabalho dentro de um mesmo arcabouço.

A Plataforma organiza essa capacidade em quatro dimensões. A primeira é governança e controle: cada interação deixa rastro, com logs, monitoramento de uso, gestão de custos e aderência à LGPD, o que reduz risco jurídico e financeiro e permite à liderança saber onde a IA está atuando e com quais recursos. A segunda é o framework de valor: iniciativas de IA deixam de nascer de curiosidade e passam a ser priorizadas por impacto esperado, alinhamento estratégico e capacidade de execução, o que desloca a pergunta de “o que podemos testar com IA” para “onde a IA destrava mais valor agora”.

A terceira dimensão são os agentes operacionais. A MATH AI Platform conecta a IA a sistemas internos, dados e fluxos de forma controlada, permitindo que agentes leiam bases, acionem APIs, registrem atividades e disparem alertas, sempre dentro de trilhos definidos e com limites claros de autonomia. A quarta é a capacidade de escalar com segurança: quando um caso funciona, ele não é replicado por improviso, mas reaproveitado como componente reutilizável, com padrões de prompt, regras de acesso e políticas de segurança que podem ser aplicadas em novos contextos.

Essa é a diferença entre “usar IA” em projetos pontuais e operar IA como parte do sistema nervoso da organização. Em vez de acumular pilotos, a empresa começa a construir uma capacidade contínua.

Como sair da fase de testes com método

Para uma liderança que quer sair da fase de testes, o movimento não passa por aumentar o número de projetos, e sim por mudar a lógica de decisão em torno de IA. O primeiro passo é mapear onde o trabalho hoje é gargalo real: atividades repetitivas, decisões baseadas em leitura manual de documentos, fluxos que dependem de copiar e colar informações entre sistemas, filas de análise que atrasam a resposta ao cliente.

A partir desse mapa, faz sentido escolher poucos casos de alto impacto para começar: triagem de leads, análise de contratos, suporte interno a times de vendas, reconciliação de dados financeiros são exemplos de áreas onde a dor é clara e o valor é mensurável.

Em seguida, é preciso definir guardrails antes do código:

• quais dados podem ser usados,
• quem aprova o fluxo,
• qual o limite de autonomia do agente,
• quando o humano precisa revisar.

Por fim, é essencial medir resultado, não uso: horas economizadas, tempo de resposta, risco reduzido, receita incremental.

O que a liderança precisa decidir agora

The State of Enterprise AI 2025 não descreve um futuro distante; registra uma mudança em andamento. IA saiu do laboratório e entrou na rotina, e o que separa empresas não é mais a adoção em si, mas a capacidade de operar essa tecnologia com método, governança e alinhamento ao negócio.

Para a liderança, a questão central deixa de ser “se” ou “quando” usar IA e passa a ser “com que arquitetura, em quais fluxos e com qual modelo de governança”. Empresas que estruturarem essa resposta vão reduzir o custo de tentativa e erro, ganhar velocidade em decisões relevantes, diminuir riscos de uso descontrolado e criar uma base replicável para novos agentes e automações. Empresas que permanecerem em piloto permanente provavelmente terão de reconstruir seus esforços mais à frente, a partir de uma base mais sólida.

Aprofunde o conhecimento

Se a sua organização está pronta para sair da fase de testes o próximo passo é olhar para o todo.

A MATH apoia times de negócios e tecnologia a mapear fluxos críticos, definir guardrails e colocar a MATH AI Platform como camada de orquestração entre pessoas, dados e agentes.