Operacionalizando IA: O que as empresas erram em relação aos modelos de escalabilidade

Os executivos estão investindo milhões em IA, mas um estudo do BCG de 2025 descobriu que apenas cerca de 5% das empresas estão obtendo valor mensurável da IA ​​em escala , enquanto a maioria vê pouco ou nenhum. Ao mesmo tempo, vários inquéritos mostram que mais de metade dos projetos de IA nunca chegam à produção ou são abandonados após a prova de conceito devido a dados deficientes, governação fraca e valor comercial pouco claro.

O problema não é a falta de modelos inteligentes. O problema é como esses modelos são executados, controlados e mantidos dia após dia. Em outras palavras, as operações de IA são onde reside a maior parte do risco e a maior parte das vantagens.

Este guest post analisa por que o dimensionamento da IA ​​falha com tanta frequência, o que dá errado nas trincheiras e como uma abordagem que prioriza as operações muda a trajetória.

Por que o dimensionamento da IA ​​falha para a maioria das empresas?

A maioria das grandes organizações não carece de experimentos de IA. A última pesquisa da McKinsey sobre o estado da IA ​​mostra que quase todos os entrevistados relatam usar IA em algum lugar, mas apenas uma pequena minoria está vendo um impacto sustentado no nível empresarial.

O que acontece na prática:

• Dezenas de provas de conceito são lançadas em unidades de negócios
• Alguns parecem promissores em uma demonstração
• Muito poucos sobrevivem a análises de segurança, trabalho de integração e feedback real de usuários

Por trás desse padrão estão alguns problemas previsíveis:

• IA como uma “iniciativa” única em vez de uma capacidade operacional
  A IA é tratada como um projeto com data de início e de término. Existe um ciclo orçamentário, um fornecedor, um painel, uma apresentação. O que falta é uma visão da IA ​​como um produto que precisa de um roteiro, propriedade e um orçamento operacional.
• Pilotos que ignoram o ambiente de produção
  Muitos pilotos dependem silenciosamente de conjuntos de dados selecionados manualmente, engenharia manual de recursos ou de um único usuário avançado. Nada disso existe no ecossistema vivo. Quando as equipes tentam mover o mesmo artefato para a produção, tudo, desde o acesso aos dados até o comportamento de latência, muda imediatamente.
• Nenhuma visão econômica de expansão
  Os conselhos ouvem histórias sobre produtividade 10x maior. O que raramente veem é uma visão orçamentária da infraestrutura, da observabilidade, das atualizações de modelos e do gerenciamento de mudanças. Sem isso, as expectativas aumentam e a IA acaba na lista de “inovações fracassadas” quando a primeira onda de projetos decepciona.

A maioria dos manuais para dimensionamento de IA empresarial ainda pressupõe que, depois de escolher o modelo e a plataforma certos, o resto são principalmente detalhes de execução. Na realidade, a maneira como você projeta e executa operações de IA geralmente é mais importante do que o grande modelo de linguagem que você escolheu em primeiro lugar.

Armadilhas operacionais comuns

Quando observo iniciativas de IA fracassadas ou estagnadas, quase sempre encontro os mesmos padrões operacionais.

Armadilhas que você vê na natureza

Por trás desses sintomas, alguns problemas estruturais continuam aparecendo:

• Cadeias de fornecimento de dados fragmentadas
  Os dados para treinamento, teste e fornecimento vêm de caminhos diferentes, mas os serviços de gerenciamento de dados unificam esses pipelines para reduzir desvios e instabilidade. Os modelos se comportam bem nos testes, mas se comportam mal na produção porque a distribuição e a atualização dos insumos são completamente diferentes.
• Colaboração incrível
  Os cientistas de dados possuem notebooks. As equipes de plataforma possuem clusters. Os proprietários de empresas possuem KPIs. Ninguém é dono de todo o ciclo de vida, desde a concepção até a aposentadoria. Cada transferência introduz atrasos, retrabalho e discrepâncias sutis nas expectativas.
• Risco operacional tratado como uma reflexão tardia
  Jurídico, conformidade e segurança entram na conversa quando algo está próximo do lançamento. Eles veem uma solução acabada, levantam preocupações legítimas e o projeto fica paralisado. Parece que “a governação está a bloquear a IA” quando o verdadeiro problema é o envolvimento tardio.

Sem uma estratégia para operações de IA , os pilotos ficam presos. Você acaba com bolsões de trabalhos interessantes que nunca se integram ao funcionamento da empresa.

MLOps como o elo perdido nas operações de IA

MLOps é frequentemente descrito como “DevOps para aprendizado de máquina”. Essa definição é tecnicamente correta, mas subestima o que está acontecendo. Na prática, MLOps é a disciplina que transforma modelos em sistemas prontos para execução e os vincula a resultados reais de negócios.

Você pode pensar nas operações de IA como três camadas que os MLOps devem manter unidas:

• Ativos

Pesquisas sobre a adoção de MLOps mostram que práticas como orquestração de fluxo de trabalho, reprodutibilidade, controle de versão e monitoramento estão correlacionadas com maior satisfação do usuário e melhores resultados. Isso parece abstrato até você perceber o quão concretos são os modos de falha quando essas práticas estão faltando.

MLOps não é uma categoria de ferramenta que você compra uma vez. É a espinha dorsal operacional que permite que suas equipes de ciência de dados, plataforma e produto atuem como um único sistema. É por isso que está no centro de programas sérios de operações de IA .

Governança e monitoramento que funcionam na vida real

Muitas empresas respondem ao risco da IA ​​redigindo longos documentos políticos. Menos pessoas conseguem transformar esses documentos em rotinas diárias para equipes que constroem e executam modelos.

As operações maduras de IA tendem a construir a governança em três ciclos práticos:

• Ciclo de monitoramento técnico

Análises recentes da indústria apontam que a má governação dos dados e a fraca supervisão da IA ​​já são as principais razões pelas quais se prevê que muitos projetos de IA falhem ou sejam cancelados nos próximos 1 a 2 anos.

As organizações mais bem-sucedidas com as quais trabalho tratam esses ciclos como parte de seu manual de operações de IA , e não como “iniciativas de risco” separadas. Eles automatizam tanto quanto possível (linhagem de dados, verificações de controle de acesso, detecção de desvios) e dedicam tempo humano onde o julgamento é necessário.

Estudos de caso sobre como dimensionar a IA com sucesso

Para tornar isso concreto, vejamos dois padrões anônimos que surgem com frequência.

Estudo de caso 1: Do teatro de prova de conceito à IA de produção

Um varejista global teve mais de 40 casos de uso de IA em vários estágios piloto: previsão de demanda, preços dinâmicos, personalização de marketing e operações de loja. Apenas dois estavam ao vivo em algum momento e ambos exigiam intervenção manual constante.

Principais problemas:

• Cada equipe construiu seus próprios pipelines e padrões de infra-estrutura
• Não há padrões compartilhados para monitoramento, acesso a dados ou implantação de modelo
• Os proprietários de empresas viam a IA como um “projeto de TI”, não como parte de seus lucros e perdas

A empresa mudou de rumo e criou um pequeno grupo central de operações de IA com três responsabilidades:

• Definir e manter uma pilha MLOps de referência (padrões de ingestão de dados, pipelines de treinamento e serviço, rastreamento de experimentos, registro de modelo).
• Definir e aplicar padrões de observabilidade, governança e relatórios de custos.
• Treine equipes de negócios para tratar casos de uso de IA como produtos com proprietários, métricas de sucesso e roteiros.

Dentro de 18 meses:

• O tempo desde a ideia até o primeiro lançamento de produção caiu de 9 a 12 meses para cerca de 8 semanas
• Mais de 20 modelos estavam sendo executados com ferramentas compartilhadas, em vez de scripts personalizados
• Revisões trimestrais vincularam cada caso de uso ao impacto mensurável na margem e no estoque

O interessante é o que não mudou. Os modelos subjacentes permaneceram bastante semelhantes. A mudança radical veio do escalonamento disciplinado da IA ​​empresarial por meio de operações compartilhadas, e não de novos algoritmos exóticos.

Estudo de caso 2: IA industrial que sobrevive ao contato com a realidade

Um fabricante industrial tentou usar modelos de manutenção preditiva para equipamentos críticos. A primeira tentativa falhou. Os modelos treinados com base em dados históricos de sensores pareciam precisos em testes off-line, mas na produção produziram muitos alarmes falsos. Os técnicos pararam de prestar atenção.

Uma revisão interna encontrou três causas principais:

• Os dados de treinamento foram limpos de maneiras que não refletiam o ruído real do sensor
• Faltavam dois sinais principais no pipeline ao vivo que estavam presentes no treinamento
• Ninguém havia mapeado como as previsões do modelo mudariam os fluxos de trabalho dos técnicos

Na segunda tentativa, a equipe reformulou o trabalho como um problema de escalabilidade de IA empresarial, em vez de um concurso de ciência de dados.

Eles:

• Definiu um “contrato de dados” claro para fluxos de sensores, com garantias em torno da frequência de amostragem, unidades e tratamento de dados faltantes
• Implementou um pipeline de MLOps unificado desde a ingestão até a veiculação, para que os modelos retreinados pudessem passar para a produção com o mínimo de atrito
• Técnicos incluídos no projeto, com limiares e formatos de alerta ajustados à sua realidade

O monitoramento agora incluía indicadores de desvio e feedback de campo. Quando o modelo começou a degradar-se, a reciclagem foi realizada através do mesmo pipeline padronizado, em vez de um projeto de resgate único.

No espaço de um ano, o tempo de inatividade não planeado na classe de ativos visada caiu significativamente. A mudança que mais importou foi a confiabilidade de todo o pipeline, e não um salto dramático na precisão do modelo.

Para onde ir a partir daqui?

Se você leva a sério o dimensionamento de modelos, comece tratando as operações de IA como uma disciplina de primeira classe:

• Mapeie o ciclo de vida completo de 2 a 3 casos de uso de alto valor, desde a ingestão de dados até a desativação
• Identifique cada etapa manual, transferência e “processo sombra” que mantém os modelos vivos
• Decida quais elementos de sua pilha MLOps serão compartilhados, padrões opinativos
• Construir governança e monitoramento nesses padrões, em vez de colocá-los em camadas

As organizações que serão importantes na próxima onda de IA não são aquelas com as demonstrações mais chamativas. São eles que podem administrar e desenvolver silenciosamente dezenas de modelos de produção sem drama, mês após mês. Se você conseguir levar as operações de IA a esse nível de maturidade, o resto da sua história começará a tomar conta de si mesma.