Depois de anos de experimentação bottom-up — times individuais testando ferramentas, projetos-piloto isolados, compras descentralizadas de licenças de IA — está emergindo um consenso sobre o que funciona em 2026: estratégia top-down, com liderança sênior identificando explicitamente os dois ou três processos onde IA vai fazer diferença mensurável, e investindo de forma concentrada neles.
Isso vai contra a intuição de muitos líderes de tecnologia, que defendem experimentação ampla como forma de descobrir casos de uso. A experimentação ampla tem valor — mas é um estágio, não uma estratégia. Organizações que ficaram no estágio de experimentação por mais de dois anos sem concentrar investimento estão acumulando custos sem acumular vantagem competitiva.
O que “top-down” significa na prática
Não significa que a liderança sênior escolhe a tecnologia ou define os requisitos técnicos. Significa que ela define as apostas estratégicas: em quais resultados de negócio a organização precisa de melhoria significativa, e onde a análise de viabilidade sugere que IA pode entregar essa melhoria de forma confiável.
A diferença entre uma aposta estratégica e um projeto-piloto: a aposta estratégica tem um dono de negócio com skin in the game, não apenas um sponsor nominal. Tem métricas de sucesso que importam para o P&L, não apenas métricas de adoção de tecnologia. E tem recursos suficientes para chegar a produção — não apenas para provar o conceito.
O pattern que aparece nas implementações bem-sucedidas
Deloitte e MIT Sloan publicaram análises convergentes em 2026: as implementações de IA com melhor ROI têm em comum a combinação de escopo limitado mas profundo (um processo específico, não toda a organização), dados existentes e acessíveis (não dependem de um projeto de dados que ainda vai acontecer), e expertise de domínio integrada desde o início (os especialistas do processo envolvidos na construção, não só na validação final).
A armadilha do projeto-piloto eterno
Há um padrão reconhecível em organizações que estão estagnadas em IA: projetos-piloto que entregam resultados promissores e nunca escalam. O motivo raramente é técnico — é de comprometimento organizacional. Escalar exige mudar processos, treinar pessoas, integrar sistemas legados e aceitar que vai haver fricção. Pilotos que ficam em sandbox evitam essa fricção indefinidamente.
A pergunta que líderes deveriam fazer sobre cada piloto de IA em andamento: o que especificamente impede esse piloto de escalar? Se a resposta não é técnica, é uma decisão organizacional que está sendo evitada. Evitar não resolve.
