Automação com IA: 5 erros que reduzem resultados em 2026

No cenário de 2026, a automação com inteligência artificial segue como tema central nas estratégias de transformação digital das empresas brasileiras. Afinal, cada vez mais organizações buscam maior eficiência operacional, redução de custos e melhores resultados comerciais por meio das soluções inteligentes. No entanto, a implantação de IA sem planejamento específico pode não só trazer frustrações como também prejuízos, desperdiçando investimentos e minando a confiança em inovações futuras.

Na experiência da Intelecta, observamos que muitos gestores e donos de empresas ainda caem em armadilhas evitáveis quando tentam automatizar processos. Queremos mostrar de forma clara quais são os cinco erros mais comuns que reduzem resultados e como evitá-los, especialmente no ambiente nacional, usando exemplos do cotidiano empresarial brasileiro. Ao longo do artigo, vamos abordar desafios de integração, critérios de escolha de fornecedores, o alinhamento com as metas comerciais e as melhores práticas para colher frutos sólidos da automação com IA.

O crescimento da automação com IA no Brasil

Os investimentos em inteligência artificial continuam crescendo no país. Segundo pesquisa da SAP Brasil, as empresas brasileiras investem, em média, US$ 14,2 milhões por ano em IA, com retorno médio de 16%, e planejam ampliar os aportes em 36% até 2027.

Ao mesmo tempo, o índice de sucesso desses projetos ainda é baixo: um estudo da IBM revelou que só 24% dos projetos de IA em empresas latino-americanas geram retorno financeiro. Isso aponta para desafios típicos do nosso contexto, como mostraremos a seguir.

Por que tantos projetos falham?

Se a adoção da IA é tão promissora, por que tantos projetos patinam? Em nossos projetos na Intelecta, identificamos padrões que explicam boa parte dessas falhas. A falta de planejamento, expectativas desalinhadas com o negócio e erros estruturais prejudicam o ganho real da automação com IA.

Planejar pouco é planejar para perder.

A seguir, detalhamos os cinco erros críticos que ainda vemos comprometendo empresas brasileiras de todos os portes.

1. Ignorar o alinhamento entre automação e metas do negócio

Muitos gestores são seduzidos por soluções de IA inovadoras sem antes responder à pergunta: “Como isso contribuirá para as metas do meu negócio?”. Essa desconexão derruba retornos e aumenta a sensação de fracasso.

No levantamento do Panorama de Dados 2025 da HubSpot, 94% das empresas nacionais já usam ou avaliam IA, porém 57% assumem não ter a expertise interna necessária para tirar o melhor proveito da tecnologia. Isso reflete, entre outros aspectos, a dificuldade de conectar automação com objetivos claros de marketing, vendas, atendimento ou logística.

Não definir previamente o impacto da automação torna impossível medir resultados e justificar investimentos.

Exemplo prático: uma empresa de varejo implementa um chatbot de atendimento sem identificar se a meta prioritária é reduzir custos ou aumentar retenção. Sem essa clareza, pode até melhorar um indicador operacional, sem gerar valor relevante para o negócio.

Como evitar:

• Elaborar um diagnóstico detalhado do processo ou setor a ser automatizado.
• Mapear as métricas ligadas diretamente aos objetivos comerciais.
• Definir, junto às lideranças, como a IA contribuirá de fato para crescimento ou diferenciação.

Na Intelecta, sempre validamos com nossos clientes os resultados esperados, alinhando expectativas desde o início. Esse é o passo mais impactante para garantir que a automação com inteligência artificial apoie – e não atrapalhe – as estratégias do negócio.

2. Escolher tecnologias e fornecedores sem priorizar personalização

Outro erro que seguimos identificando em empresas brasileiras é a escolha de soluções genéricas, por vezes, motivada pela pressão do tempo ou pela promessa de baixo custo. No entanto, nossos projetos mostram que plataformas “de prateleira” costumam atender bem apenas necessidades muito básicas – e raramente acompanham as mudanças ou a complexidade dos processos internos.

Soluções de IA só entregam o real potencial quando são adaptadas ao contexto, aos dados e à dinâmica de cada empresa.

Relato real: um grupo educacional nacional decidiu automatizar o cadastro de alunos em suas plataformas. Optaram por um sistema predefinido, que não dialogava com os ERPs já existentes. Resultado: duplicidade de dados, retrabalho manual e perda da confiança de usuários internos e externos.

• Falta de integração com sistemas legados.
• Impossibilidade de customizar fluxos ou respostas.
• Dificuldade para treinar modelos com dados próprios.

Caminhos para evitar esse erro:

• Priorizar fornecedores que criam soluções realmente personalizadas.
• Exigir demonstrações práticas de integração e flexibilidade.
• Trazer a equipe técnica para avaliar limitações da plataforma.

Na Intelecta, nosso compromisso é oferecer soluções sob medida, adaptáveis à realidade e à cultura de cada cliente, como detalhamos em nossa página sobre automação de processos.

3. Subestimar os desafios de integração

Automatizar processos isoladamente, “pulando” a etapa de integração com sistemas já existentes, é uma das causas mais comuns de resultados insatisfatórios. Muitas empresas chegam até nós depois de tentativas frustradas em fazer a IA conversar com plataformas de CRM, ERPs ou outros módulos críticos.

A integração é o elo que define se a automação multiplica ou limita ganhos.

Por que isso acontece?

• Sistemas legados pouco documentados, que dificultam APIs e conectores.
• Equipes internas sem experiência em interoperabilidade.
• Pouca visão de longo prazo sobre a arquitetura de dados.

Exemplo: uma indústria do interior de São Paulo investiu em IA para precificação automática. Ao tentar rodar o algoritmo, notou que os dados de estoque, vendas e contratos ficavam em sistemas fragmentados, sem relacionamento entre si. O projeto teve atrasos e custos adicionais, pois foi preciso criar todo um middleware de integração.

A ausência de integração pode bloquear insights estratégicos e forçar retrabalho, comprometendo o ROI do projeto.

Como sugerimos em nossos projetos, investir tempo mapeando integrações técnicas e avaliando a infraestrutura de TI é tão relevante quanto definir o escopo funcional da automação. Nesse sentido, recomendamos consultar nosso conteúdo sobre automatização com IA, que detalha pontos de atenção nesse tema.

Soluções práticas para superar integrações problemáticas

• Destinar ao menos uma etapa do projeto só para análise de integração.
• Utilizar APIs padronizadas e documentadas.
• Promover workshops entre equipes de TI, operações e fornecedores.

Esse cuidado reduz riscos e acelera a entrega de resultados, como temos presenciado em projetos de segmentos variados.

4. Falta de treinamento e mudanças na cultura interna

Mesmo os sistemas de IA mais avançados perdem impacto quando não são abraçados pela equipe. Implementar uma automação sem preparar as pessoas que vão usá-la é receita certa para baixa adesão e, por consequência, ganhos muito aquém do esperado.

O Panorama de Dados 2025, realizado pela HubSpot, mostra que a escassez de preparo é apontada como um dos maiores obstáculos na adoção de IA pelas empresas brasileiras, evidenciando que não basta investir em tecnologia, é preciso investir em pessoas.

Mudança cultural é tão importante quanto a inovação tecnológica.

Consequências práticas de subestimar esse aspecto:

• Equipe ignora ou contorna a automação por desconforto ou desconhecimento.
• Erros na alimentação de dados prejudicam o funcionamento dos algoritmos.
• Clima de insegurança e resistência interna a novas rodadas de inovação.

Como corrigir esse cenário:

• Planejar treinamentos específicos por área (vendas, atendimento, tecnologia).
• Trazer ‘embaixadores’ internos para disseminar boas práticas.
• Comunicar claramente os benefícios e impactos esperados para cada área.

Na Intelecta, acompanhamos nossos clientes durante toda a curva de aprendizado. Sabemos que implementar IA é também inspirar novas formas de pensar e agir dentro da companhia.

5. Subestimar segurança, privacidade e governança de dados

Com o avanço da LGPD e o aumento de ciberataques, a preocupação com dados nunca esteve tão em destaque. Implementar automação com IA sem uma política clara de privacidade e proteção pode expor a empresa – e seus clientes – a riscos complexos.

Muitos gestores, preocupados apenas com a entrega rápida, acabam deixando a segurança de lado e só percebem a gravidade quando já houve vazamentos, multas ou danos reputacionais.

Grandes projetos de IA só cumprem sua missão quando tratam dados com responsabilidade e aderência legal.

Casos reais não faltam: um hospital de médio porte implantou agendamento automatizado sem gestão adequada de acesso aos dados dos pacientes. A exposição inadvertida de informações sensíveis gerou notificações e a necessidade de correção urgente – além do medo de perder a confiança do público.

Repensar a segurança de dados passa por:

• Mapear os fluxos de dados envolvidos na automação.
• Definir politicas sólidas de acesso e controles em todos os pontos da cadeia.
• Optar por soluções que forneçam IA privada e mecanismos robustos de proteção.

Em nossos projetos, priorizamos o uso de agentes de IA generativa privada exatamente para garantir que insights sejam extraídos sem sacrificar confidencialidade e conformidade, como explicamos em recomendações para evitar automação ineficiente.

Como garantir resultados consistentes na automação com IA

O caminho entre o entusiasmo pelas inovações e o sucesso real passa pela combinação entre planejamento estratégico, definição clara de objetivos, customização tecnológica, integração ampla, capacitação das pessoas e a governança rigorosa dos dados.

Cada um desses pontos, negligenciado, pode comprometer todo o investimento feito na automação com IA.

Nossa experiência com empresas de pequeno, médio e grande porte mostra que os projetos bem-sucedidos têm pelo menos estes elementos em comum:

• Diagnóstico minucioso das dores e oportunidades.
• Planejamento das etapas com integração entre áreas.
• Personalização da solução às particularidades do negócio.
• Coleta e análise de dados relevantes para o segmento.
• Capacitação continuada dos times envolvidos.
• Monitoramento e ajustes constantes para acompanhar as evoluções do mercado.

Essa abordagem consultiva é reforçada em nossos conteúdos como a automação com IA pode contribuir diretamente para o desenvolvimento e modernização da empresa.

Cases práticos: onde os erros aparecem e quando evitá-los multiplica resultados

Vamos ilustrar com exemplos reais de empresas brasileiras que enfrentaram desafios (e superaram) ao investir em automação com IA:

Case 1: Varejo alimentício e integração falha

Um supermercado regional adotou um assistente virtual para responder dúvidas dos clientes online. O erro foi não integrar esse assistente ao sistema de estoque em tempo real. Resultado? O chatbot seguia indicando promoções já esgotadas, levando o consumidor à frustração e à sobrecarga no televendas.

A solução passou pela inclusão de APIs que conectaram o estoque aos sistemas de conversa. As informações ficaram atualizadas, melhorando a experiência e reduzindo o número de clientes insatisfeitos.

Case 2: Indústria e falta de alinhamento com as metas

Uma fábrica de insumos agrícolas buscava automatizar o registro de pedidos para diminuir o tempo do processo comercial. A implementação aconteceu sem definir que o principal alvo era aumentar o ticket médio por cliente. O sistema apenas tornou mais rápido o lançamento de pedidos, sem sugerir ofertas relacionadas, perdendo chances de ampliar receitas.

Depois de realinhar os indicadores e treinar o modelo para recomendar produtos complementares, a empresa passou a gerar vendas adicionais, exatamente o ganho esperado com a automação.

Case 3: Clínica médica e capacitação interna

No setor de saúde, uma clínica investiu em triagem automatizada dos pacientes. Entretanto, os colaboradores resistiram ao novo sistema, mantendo rotinas paralelas no papel. A direção percebeu o problema quando notou informações desencontradas no sistema.

O passo principal foi realizar treinamentos, tirar dúvidas presenciais e envolver as equipes na adaptação dos fluxos. Com isso, houve engajamento real e, finalmente, a automação gerou menos tempo de espera e melhoria no atendimento.

Dicas finais para não cair nas armadilhas da automação com IA

• Envolva lideranças e equipes desde o início.
• Valide se as soluções disponíveis realmente se adaptam à dinâmica e aos dados da sua empresa.
• Exija diagnóstico prévio do fornecedor, priorizando abordagens consultivas – como praticamos na Intelecta.
• Coloque a integração e a segurança como prioridades, não como “detalhes” do projeto.
• Pense na automação como um processo vivo, que exige monitoramento e adaptações constantes.

Automação bem planejada transforma desafios em resultados sustentáveis.

Pronto para automatizar com inteligência e planejamento?

Se o seu objetivo é ir além de soluções superficiais e colher resultados sólidos com automação e IA, busque parceiros que compreendam sua realidade e saibam transformar tecnologia em crescimento real. É por isso que, na Intelecta, unimos personalização, tecnologia de ponta e uma equipe multidisciplinar para impulsionar negócios em todos os setores.

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