Ao acompanhar as decisões estratégicas do ecossistema corporativo no Brasil e no mundo, observo um fenômeno curioso. Há um consenso de que a tecnologia é um componente fundamental na competitividade e na evolução dos negócios. No entanto, existe uma distância abissal entre a intenção de inovar e a capacidade real de executar essa transformação.
Recentemente, análises globais do KPMG Global Tech Report revelaram um dado alarmante: apenas 11% das organizações mundiais alcançaram a maturidade tecnológica máxima. Isso significa que 89% das empresas ainda enfrentam desafios estruturais profundos na adoção de tecnologias emergentes, na integração de sistemas e na capacidade de manter uma inovação contínua.
Essa estatística expõe um descompasso brutal. Por um lado, dados oficiais da Gartner mostram que pelo menos 30% dos projetos de inteligência artificial generativa são abandonados após a fase de prova de conceito devido à baixa qualidade dos dados, custos crescentes ou falta de valor claro de negócio. Por outro lado, o diagnóstico da KPMG confirma que grande parte das corporações permanece estagnada em níveis iniciais ou intermediários de digitalização.
Essa lacuna não vai se fechar naturalmente. Ela exige decisão estratégica, investimento direcionado e liderança. E, em minha trajetória acadêmica e profissional, aprendi que a verdadeira maturidade tecnológica não é mensurada pela quantidade de novas ferramentas ou softwares que uma empresa contrata. O gargalo que impede os 89% de chegarem ao topo não é a falta de opções no mercado, mas sim o acúmulo de entraves internos que travam a escala da inovação.
O primeiro grande obstáculo é a dívida técnica. Décadas de sistemas legados sobrepostos criaram arquiteturas rígidas e obsoletas. Conforme apontam os mapeamentos do relatório McKinsey: The State of AI, tentar acoplar inteligência artificial e automações avançadas sobre bases de dados fragmentadas gera custos de integração altíssimos e acelera a ineficiência operacional, em vez de gerar valor sustentável.
O segundo desafio é a persistência dos silos operacionais e a ausência de governança de dados. Análises do levantamento IBM Global AI Adoption Index mostram que a descentralização de iniciativas de tecnologia dentro da própria organização gera duplicidade de custos, dados isolados por departamentos e uma dificuldade crônica para medir o retorno sobre o investimento. Sem uma infraestrutura unificada, os projetos-piloto não conseguem se transformar em plataformas escaláveis.
Por fim, enfrentamos uma escassez crítica de talentos especializados. O déficit do mercado corporativo vai muito além dos cientistas de dados: faltam às empresas profissionais capazes de desenhar arquiteturas complexas de dados, engenheiros de Machine Learning, especialistas em segurança e, sobretudo, lideranças preparadas para conduzir a mudança cultural que a tecnologia exige.
O dado trazido pela KPMG coloca o mercado diante de uma encruzilhada. As empresas que acelerarem a resolução de suas fundações digitais, limpando a dívida técnica, unificando a governança e capacitando suas equipes, conquistarão uma vantagem competitiva sustentável. Já aquelas que continuarem encarando a tecnologia como uma sequência de projetos isolados da TI enfrentarão um processo acelerado de obsolescência.
As organizações que liderarão o mercado nos próximos anos não serão as que apenas testaram mais ferramentas da moda, mas sim aquelas que tiveram a disciplina de construir uma arquitetura sólida, integrada e pronta para escalar no ritmo do mercado.
• Por: André Ditomaso, doutor em Ciência da Computação pela UFSCar com foco em IA e acumula mais de 15 anos de experiência no setor de tecnologia. Foi cofundador da Monitora Soluções Tecnológicas, liderando a operação até a sua aquisição internacional pela multinacional norte-americana Marlabs. Atualmente, ele está à frente da estratégia de expansão da Marlabs na América Latina, impulsionando ecossistemas digitais de inovação.