Uma nova pesquisa da Gartner acendeu o sinal amarelo para quem aposta em inteligência artificial sem planejamento: apenas 28% dos casos de uso em infraestrutura e operações (I&O) entregam o retorno sobre investimento (ROI) esperado. Pior: um em cada cinco falha por completo. O levantamento ouviu 783 líderes de TI e mostra que, mesmo com o hype da IA generativa, boa parte das iniciativas termina em frustração, atrasos e orçamento desperdiçado.
Expectativas irreais viram vilãs — e isso começa no hardware
Segundo Melanie Freeze, diretora de pesquisa da Gartner, muitos times ainda caem na armadilha de acreditar que “basta ligar a IA” para automatizar processos complexos ou cortar custos de imediato. A realidade é que, sem uma infraestrutura adequada — pense em GPUs de alto desempenho, SSDs NVMe e redes de baixa latência — o modelo mais sofisticado do mercado vai engasgar, aumentar a conta de energia e derrubar a moral do time.
Se o seu projeto depende de inferência pesada, por exemplo, vale comparar a nova NVIDIA RTX 4070 SUPER (com Tensor Cores de última geração) a uma GPU gamer de geração anterior. A diferença de consumo e performance pode representar meses de economia ou prejuízo.
Três fatores que separam fracasso de sucesso
A Gartner identificou um trio de boas práticas nos projetos que realmente geram valor:
- IA embutida no dia a dia: integrar o recurso nos sistemas que os colaboradores já usam aumenta a adoção e gera impacto visível.
- Patrocínio executivo: quando C-level banca a iniciativa, as barreiras caem e o funding é protegido.
- Business case realista: calcular ROI considerando custos de hardware, licenças, treinamento e manutenção evita surpresas.
Onde a IA está pagando a conta?
Mais da metade (53%) dos “cases de sucesso” surgem em IT Service Management (ITSM) e operações de nuvem. Nesses cenários, o uso de chatbots com linguagem natural e scripts de automação reduzem chamados e aceleram deploys. É um terreno fértil para GPUs corporativas ou serviços cloud com instâncias otimizadas para IA, como AWS G5 ou Azure NC-series.
Como priorizar seus próximos passos
Freeze recomenda tratar cada caso de uso como um produto: defina métricas, avalie risco, custo e impacto, e aplique uma pontuação padronizada para decidir onde investir primeiro. Isso evita clones de iniciativas espalhadas por áreas diferentes — e concentra o orçamento em soluções que realmente movimentam o ponteiro do negócio.
Imagem: Paul Barker
Outro alerta da executiva: ainda é comum ver unidades de negócio bancando projetos de forma isolada. Com a escalada de preços de hardware para IA — basta olhar o salto da NVIDIA H200 frente à geração H100 — CEOs e CFOs precisam entrar na sala e definir critérios claros de investimento.
O que tudo isso significa para você?
Se a ideia é adotar IA para acelerar processos, seja no seu laboratório de desenvolvimento ou no e-commerce que roda Magento, não basta testar um modelo open source no notebook. Reserve tempo (e orçamento) para:
- Mapear gargalos que realmente “doem” no negócio;
- Escolher hardware compatível com o volume de dados e o SLA esperado — uma GPU dedicada pode sair mais barata que horas extras de CPU;
- Garantir governança e segurança desde o início, especialmente se dados sensíveis entrarem na jogada;
- Comunicar resultados tangíveis rapidamente para manter o patrocínio vivo.
No fim das contas, IA é menos sobre mágica e mais sobre gestão de expectativas, métricas claras e a infraestrutura certa apoiando cada modelo. Quem ignora esse tripé corre o risco de virar estatística nos próximos relatórios.
Com informações de Computerworld
