O avanço acelerado da inteligência artificial nas empresas começa a revelar um paradoxo dentro da transformação digital corporativa. Após anos de investimentos em migração para cloud e atualização de sistemas de gestão, muitas organizações descobrem que a infraestrutura recém-modernizada não está preparada para sustentar iniciativas baseadas em dados e automação inteligente. A expectativa de ganhos rápidos de produtividade dá lugar a entraves operacionais ligados à fragmentação de informações, processos pouco integrados e arquitetura tecnológica desenhada para registrar operações, mas não para gerar inteligência. Projeções do Gartner indicam que, até 2027, cerca de 70% das falhas em projetos de modernização de ERP estarão associadas ao foco excessivo na migração técnica, sem reorganização estrutural dos processos e dados necessários para aplicações de IA.
Para Éric Machado, CEO da Revna Tecnologia e especialista em transformação empresarial com quase três décadas de atuação em projetos de ERP, supply chain e arquitetura digital, a chegada da inteligência artificial funciona como um teste prático da maturidade tecnológica das empresas. “A IA está mostrando que migrar sistemas não significa modernizar a operação. Muitas empresas levaram estruturas antigas para ambientes novos sem mudar a forma como os dados circulam ou como as decisões são tomadas. Quando a inteligência artificial entra em cena, ela apenas expõe gargalos que já existiam”, afirma o executivo, que acumula experiência em projetos industriais e corporativos em setores como manufatura, aviação e cadeia de suprimentos.
O desafio ganha dimensão econômica à medida que os investimentos aumentam sem retorno proporcional. O relatório State of the Cloud 2024, da Flexera, aponta que organizações desperdiçam em média 32% dos gastos com computação em nuvem devido à baixa eficiência no uso dos recursos contratados. Ao mesmo tempo, movimentos globais como o fim do suporte ao SAP ECC, previsto para 2027, aceleram migrações motivadas por exigências de fornecedores e não necessariamente por estratégias de ganho operacional. Nesse contexto, especialistas observam que a discussão deixa de girar em torno da adoção de tecnologia e passa a envolver arquitetura de dados, integração entre áreas e capacidade real de transformar informação em vantagem competitiva.
Segundo Machado, empresas que não revisarem processos e governança digital correm o risco de repetir ciclos anteriores de investimento sem evolução concreta de performance. “A inteligência artificial não resolve problemas estruturais sozinha. Ela depende de dados organizados, processos claros e decisões orientadas por estratégia. O que veremos nos próximos anos são companhias com sistemas atualizados e projetos de IA em andamento, mas sem aumento real de produtividade porque a modernização aconteceu na tecnologia e não no modelo operacional”, diz.
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