Como Estar Entre os 5% dos Projetos de GenAI de Sucesso

Imagine o cenário: a sua empresa aprova pilotos de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) com resultados brilhantes em demonstrações. No entanto, quando chega a hora de escalar, o projeto simplesmente não vai para a produção. O bloqueio é sempre o mesmo: dados não confiáveis, pipelines que quebram sem aviso prévio e barragens do compliance por questões de governança que não foram tratadas no início do projeto.

Se essa história soa familiar, saiba que isso é um padrão de mercado. Segundo pesquisas, até 95% dos projetos de GenAI falham e entregam retorno financeiro nulo ou mínimo. E a verdadeira causa raramente é um problema técnico com a tecnologia de IA em si, mas sim uma complexidade sistêmica e organizacional não resolvida.

Para os executivos, a pergunta central não deve ser “qual LLM escolher”, mas sim qual capacidade organizacional precisa existir para que a GenAI gere valor com governança e segurança. Modelos generativos dependem de um contexto confiável; sem isso, geram respostas incorretas ou enviesadas — as famosas “alucinações”.

O Segredo dos 5%: As Quatro Decisões Arquiteturais

Os 5% dos projetos que realmente funcionam em larga escala não utilizam tecnologias mágicas. Eles tomam quatro decisões arquiteturais fundamentais antes de escolherem as ferramentas:

1. Data Products (Produtos de Dados): É o fim das tabelas “jogadas” em data lakes sem dono. Os dados passam a ser tratados como produtos prontos para consumo, possuindo um propósito de negócio claro, um dono responsável e garantias operacionais (SLA, segurança e qualidade). Isso garante que a GenAI receba um contexto de negócio limpo e estruturado.

2. Data Mesh (Malha de Dados): Concentrar tudo em uma equipe central de dados cria filas e gargalos. O Data Mesh descentraliza a criação de dados por domínio de negócio (como RH ou Finanças), garantindo autonomia com governança federada. A escala acontece porque a responsabilidade é distribuída.

3. Data Contracts (Contratos de Dados): Para evitar que uma mudança simples no banco de dados de uma área quebre silenciosamente o modelo de IA de outra, criam-se acordos formais. Esses contratos definem a estrutura, a qualidade e as regras de versionamento, garantindo estabilidade para os pipelines.

4. Soberania de Dados: Projetos de GenAI frequentemente morrem na fase final de validação jurídica porque dados sensíveis não podem ser enviados para APIs externas. A soberania resolve isso ao definir — ainda na fase de design — a residência, o processamento e o trânsito do dado, equilibrando a inovação com o compliance.

A Vantagem Competitiva: Context Architecture

Quando uma empresa une essas quatro decisões, ela não apenas organiza a casa, mas cria a base para a Context Architecture. Essa camada transforma a informação bruta em significado, permitindo que a Inteligência Artificial raciocine sobre os dados automaticamente e adapte-se sem a necessidade de programação manual constante. É a diferença entre ter um crescimento de custos linear e alcançar uma escala exponencial de inovação.

Por que 95% dos projetos de GenAI falham — E como Data Mesh, Data Products, Data Contracts e Soberania resolvem Isso

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Como a Aquarela Analytics Pode Ajudar

Na Aquarela Analytics, sabemos que o maior desafio dos executivos não é entender a tecnologia, mas traduzir esse problema em decisões práticas que sobrevivam ao legado, ao orçamento e às rigorosas regras de compliance. Nós ajudamos a estruturar essa fundação de forma pragmática por meio de diagnósticos rápidos, mapeando casos de uso, organizando Data Products e desenhando um roadmap realista e em fases.

O objetivo não é apenas ter GenAI, é evitar que a adoção de novas tecnologias amplifique problemas que já existem na organização.