Em muitas empresas, a inovação avança com relativa velocidade até a prova de conceito. O protótipo funciona, o piloto entrega resultados iniciais e a tecnologia demonstra viabilidade. Ainda assim, a maior parte dessas iniciativas não chega à escala. O fenômeno é recorrente e bem documentado: estimativas de mercado indicam que entre 70% e 90% das provas de conceito em inovação digital, especialmente em projetos de inteligência artificial, não se convertem em soluções plenamente adotadas na operação.
Levantamentos citados por consultorias e empresas de pesquisa mostram, por exemplo, que cerca de 88% dos pilotos de IA não avançam para produção. Esse dado ajuda a deslocar o debate do campo técnico para o organizacional. Na maioria dos casos, o problema não está na tecnologia em si, mas na incapacidade de transformá-la em algo repetível, governável e economicamente sustentável.
O que muda quando a iniciativa sai do piloto e entra na escala
A prova de conceito tem como objetivo reduzir incertezas técnicas e validar hipóteses em um ambiente controlado. Já a escala exige algo diferente: integração com sistemas existentes, governança, gestão de risco, previsibilidade de custos e adoção consistente pelas áreas de negócio.
Durante o piloto, é comum aceitar exceções. Dados são tratados manualmente, processos paralelos são tolerados e poucos times estão envolvidos. Na escala, esses atalhos deixam de ser viáveis. A solução precisa conviver com ERP, CRM, políticas de segurança, LGPD, auditoria, orçamento recorrente e metas operacionais. É nesse ponto que muitas iniciativas travam, mesmo quando o piloto foi considerado bem-sucedido.
Principais razões pelas quais iniciativas de inovação não escalam
Caso de uso com valor pouco mensurável
Muitos projetos nascem a partir de uma oportunidade tecnológica e só depois tentam construir um racional de negócio. Quando chega o momento de escalar, a pergunta muda: qual indicador operacional será impactado, em qual magnitude e em quanto tempo. Sem essa resposta, o investimento perde prioridade.
Pesquisas sobre falhas em projetos de IA indicam que a ausência de métricas claras de valor é um dos fatores mais frequentes para o abandono após a prova de conceito.
Dados e integrações subestimados
A maior parte do esforço da escala está nos dados, não no modelo ou na ferramenta. Qualidade, disponibilidade, integração entre sistemas, controle de acesso e rastreabilidade aumentam exponencialmente a complexidade quando a solução sai do piloto.
Estudos apontam que limitações relacionadas a dados e infraestrutura estão entre as principais causas para que pilotos não avancem para produção.
Governança e risco tratados tardiamente
Temas como segurança da informação, privacidade, uso de dados sensíveis, risco de terceiros e auditabilidade costumam ser deixados para depois. Na prática, esses elementos são pré-requisitos para a operação em escala. Quando aparecem tardiamente, tornam o custo de adaptação alto e atrasam decisões.
Relatórios de mercado sobre GenAI indicam que uma parcela relevante dos projetos é interrompida justamente por falhas em controles de risco, governança e conformidade regulatória.
Ausência de dono do produto e modelo operacional
Projetos que permanecem sob responsabilidade exclusiva de times de inovação tendem a perder tração. A escala exige que uma área de negócio assuma a solução, com responsabilidade por operação, resultado e evolução contínua.
Sem esse dono claro, o projeto vira vitrine tecnológica, mas não se sustenta no dia a dia.
Custos que se revelam apenas na produção
Infraestrutura, licenças, manutenção, monitoramento, suporte e escalabilidade costumam ser pouco visíveis no piloto. Quando a iniciativa precisa atender mais usuários, regiões ou volumes de dados, o custo real aparece e, muitas vezes, inviabiliza a expansão.
Adoção e gestão de mudança negligenciadas
Escalar é, antes de tudo, mudar comportamento. Se a solução não se encaixa no processo, não gera confiança ou não entrega benefício percebido, a adesão cai. Sem adoção consistente, mesmo soluções tecnicamente sólidas deixam de gerar valor.
Como reduzir o risco de travar após a prova de conceito
Empresas que conseguem levar iniciativas à escala tratam esse desafio desde o início. Isso envolve definir métricas de negócio ainda no piloto, mapear dados e integrações reais, incorporar governança desde as primeiras fases, modelar custos de produção e planejar a adoção junto às áreas impactadas.
Ao fazer isso, a prova de conceito deixa de ser apenas um experimento isolado e passa a ser o primeiro passo de uma solução pensada para operar de forma contínua. Essa mudança de abordagem reduz desperdício, melhora a taxa de conversão de pilotos em produção e aumenta a previsibilidade do retorno em inovação.
