O Efeito AbShaper: A Verdade Inconveniente Sobre Projetos de IA

Com centenas de iniciativas de inteligência artificial já entregues na Flexa Cloud — gerando redução de custos operacionais, automação de processos e incremento de receita — fica evidente que o diferencial entre profissionais de sucesso vai muito além de entender as últimas buzzwords. O que separa quem realmente entrega resultados de quem fica apenas na promessa é a coragem de enfrentar o trabalho duro: definir metas claras, ajustar processos e exigir comprometimento do cliente em cada etapa.

A Parábola do AbShaper

Quando eu tinha 16 anos, vi a propaganda de um aparelho “milagroso” de abdominais e liguei para o saudoso “zeroonze catorze zeromeia”. As imagens mostravam homens sarados sem nenhum esforço; comprei o produto motivado pela “promessa” e pela descarga de dopamina que isso trouxe. Mas, ao receber em casa, descobri que quem faria o verdadeiro trabalho era eu — centenas de abdominais diários. Hoje, o aparelho jazia esquecido em um canto da casa da minha mãe.

Se alguém me oferecesse: “pague o AbShaper e, por três meses, faremos juntos 40 minutos de abdominais todo dia; sua barriga de tanquinho está garantida”, eu recusaria de cara. A experiência me ensinou que não existe atalho para o esforço disciplinado — o que nos leva ao paralelo direto com projetos de IA.

Estatísticas que não podemos ignorar

• 70–85% dos projetos de IA falham, segundo levantamentos de Gartner, McKinsey e RAND.
• Menos de 40% das empresas que investiram em IA nos últimos três anos relatam ganhos financeiros mensuráveis, de acordo com estudo do MIT.
• Em 2025, 42% das organizações descartaram a maioria de suas iniciativas de IA, contra 17% em 2024, segundo a S&P Global.

Esses números revelam um cenário em que muitas empresas compram a “promessa da IA” sem ter clareza sobre objetivos de negócio, orçamento dedicado e governança de dados. O resultado? Pilhas de projetos inacabados, expectativas frustradas e retorno de investimento abaixo do esperado.

O trabalho que ninguém quer fazer

Em quase todos os casos de sucesso que lideramos, identificamos etapas cruciais pelas quais nossos clientes precisaram passar:

1. Governança e qualidade de dados: limpar, organizar e etiquetar dados legados pode levar meses, mas é o alicerce para modelos robustos.
2. Redesenho de processos: adaptar fluxos de trabalho internos para incorporar automação exige revisão de papéis e treinamento de equipes.
3. Gestão de mudança: vencer a resistência interna por meio de workshops, pilotos controlados e comunicação transparente.
4. Iteração e validação: testes constantes, ajustes de hiperparâmetros e validação contínua de resultados para garantir que o modelo aprenda de forma eficaz.
5. Medição de desempenho: definir KPIs realistas (como redução de tempo de atendimento em X% ou aumento de vendas em Y%) e acompanhar dashboards em tempo real.

Sem essa disciplina, qualquer IA parece um “brinquedo caro” — tal qual o AbShaper sem uso.

A coragem de ser realista

Enquanto muitas empresas esperam ROIs instantâneos de 50% ou mais, a realidade costuma apontar para retornos médios modestos, na faixa de 5–10% no primeiro ano. Profissionais bem-sucedidos sabem comunicar isso claramente ao cliente: “A IA não faz milagres sozinha; ela potencializa sua operação, mas não substitui o trabalho humano”.

Ter coragem, nesse contexto, é:

• Recusar projetos que não têm patrocinador executivo nem orçamento contínuo.
• Reenquadrar expectativas: explicar o cronograma de seis a doze meses de maturação até o ganho significativo.
• Negociar contratos baseados em entregáveis e metas parciais, em vez de prometer “modelos mágicos” que resolvem tudo.

O caminho para o sucesso

Para escapar do efeito AbShaper e transformar hype em valor, siga este roteiro prático:

1. Alinhe objetivos de negócio antes de escolher a tecnologia.
2. Mapeie processos para identificar gargalos reais.
3. Invista em dados (engenheiros, ferramentas de qualidade, pipelines automatizados).
4. Capacite equipes internas e garanta patrocínio da liderança.
5. Implemente em fases, testando resultados em pequena escala antes de escalar.

Com esse método, é possível reduzir o risco de fracasso, acelerar o retorno de investimento e construir confiança para projetos futuros.

Conclusão: além do hype, a inteligência humana

Tal como o AbShaper empoeirado me lembra diariamente que não existe resultado sem esforço, projetos de IA só geram valor quando há dedicação de todos os envolvidos. O verdadeiro diferencial está na coragem de fazer o trabalho “não-glamouroso” — limpeza de dados, mudança de processos e acompanhamento contínuo — e na humildade de reconhecer que, por mais sofisticada que seja a tecnologia, ela é apenas uma ferramenta. É a combinação de inteligência artificial com suor humano que cria valor autêntico e sustentável.