A inteligência artificial, na maioria dos casos, já se fez presente no cotidiano das empresas antes mesmo de existir uma estratégia para ela. Um profissional usa uma ferramenta para resumir documentos, outro automatiza parte de uma análise, uma equipe testa um assistente e algum gestor começa a pedir que todos “façam mais com IA”.
O movimento parece positivo — e geralmente é. O problema começa quando dezenas de experimentos acontecem ao mesmo tempo, sem uma visão comum sobre prioridades, riscos, dados utilizados e resultados esperados.
A empresa passa a usar inteligência artificial, mas ninguém está realmente gerindo essa transformação.
Essa é a discussão proposta pelo Project Management Institute (PMI) no guia Leading AI Transformation. O material defende que PMOs, escritórios de transformação e profissionais de projetos podem ocupar uma posição central na passagem entre o uso pontual de ferramentas e a adoção estruturada da IA em toda a organização.
Experimentação não é estratégia
Testar soluções é uma etapa necessária. É assim que as equipes descobrem aplicações, aprendem sobre limitações e identificam oportunidades que dificilmente surgiriam apenas em reuniões de planejamento.
Mas a experimentação perde valor quando não existe um processo para selecionar, comparar e acompanhar os casos de uso. Diferentes áreas podem contratar ferramentas semelhantes, repetir esforços ou avançar em aplicações que parecem interessantes, mas têm pouca relação com os objetivos do negócio.
Também existe o risco contrário: um projeto promissor pode permanecer preso a um piloto porque ninguém definiu quem decide sobre sua continuidade, quais resultados precisam ser demonstrados ou que condições são necessárias para ampliar sua utilização.
Institucionalizar a IA significa criar um caminho entre a ideia inicial, o teste, a avaliação e a escala. Nem todo experimento precisa virar projeto. E nem todo projeto merece ser expandido.
O portfólio precisa vir antes da escala
Quando a IA começa a aparecer em diferentes áreas, a organização precisa enxergar essas iniciativas como um portfólio. Isso permite comparar casos, estabelecer prioridades e direcionar recursos para aquilo que realmente pode gerar valor.
A seleção não deve considerar apenas o potencial tecnológico. É preciso avaliar o problema que será resolvido, a qualidade dos dados disponíveis, os riscos envolvidos, a complexidade da implantação e a capacidade de adoção pelas equipes.
Essa visão também ajuda a substituir o entusiasmo genérico por indicadores concretos. Em vez de perguntar se a empresa “está usando IA”, torna-se possível acompanhar redução de tempo, melhoria de qualidade, diminuição de retrabalho, apoio à decisão ou geração de novas capacidades.
PMOs e escritórios de transformação no centro
O PMI aponta que PMOs, escritórios de transformação — os TMOs — e gerentes de projetos podem ajudar a conectar a execução técnica aos objetivos organizacionais. Essas estruturas já trabalham com priorização, governança, riscos, recursos, cronogramas e acompanhamento de benefícios.
Não significa que o PMO deva escolher modelos, desenvolver algoritmos ou assumir responsabilidades próprias das áreas de tecnologia, dados, jurídico e segurança. Seu papel pode ser o de integrar essas competências e impedir que a adoção avance como uma soma de iniciativas desconectadas.
A transformação exige responsáveis claros. Alguém precisa acompanhar o portfólio, verificar dependências, identificar sobreposições e garantir que decisões tomadas durante os projetos não contradigam regras de segurança, proteção de dados ou estratégia empresarial.
Também é necessário cuidar da adoção. Uma ferramenta pode funcionar tecnicamente e ainda assim fracassar porque as pessoas não confiam nela, não entendem como utilizá-la ou não sabem em quais situações devem questionar suas respostas.
Governança não deve aparecer apenas quando algo dá errado
À medida que o uso da IA cresce, aumentam as dúvidas sobre dados, privacidade, propriedade intelectual, vieses, segurança e responsabilidade pelas decisões apoiadas por sistemas automatizados.
Tratar esses temas somente na etapa final tende a gerar retrabalho ou bloquear projetos que já consumiram tempo e recursos. A governança precisa acompanhar todo o ciclo: desde a seleção do caso de uso até a implantação, o monitoramento e a eventual retirada da solução.
A adoção madura da inteligência artificial não será determinada pela quantidade de licenças contratadas nem pelo número de pilotos anunciados. Ela dependerá da capacidade de escolher onde a tecnologia realmente faz sentido, medir o valor entregue e manter controle sobre os riscos criados.
Sua empresa pode até já usar IA. A transformação, porém, só começa quando esses usos deixam de ser aleatórios e passam a fazer parte de uma estratégia acompanhada.
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