Um estudo recente do “Massachusetts Institute of Technology, (MIT)” quantificou uma realidade que muitas organizações já intuíram: apenas 5 % dos investimentos em Inteligência Artificial Generativa geram um retorno real e mensurável. Milhares de milhões de euros foram investidos nos últimos anos em soluções de IA, mas a maioria dos projetos permaneceu na fase piloto, sem escalar nem integrar-se nos processos de negócio.
Em muitos casos, a adoção da IA foi impulsionada pela urgência de inovar, e não por uma estratégia estruturada. E quando a IA é implementada sem um enquadramento metodológico claro, a distância entre a promessa e o impacto torna-se inevitavelmente grande. Não basta incorporar a tecnologia: é necessário desenhar como ela se integra na operação e como gera valor sustentável.
A diferença entre experimentar com IA e obter resultados tangíveis reside num princípio essencial: a disciplina na execução.
Da adoção interna a um modelo comprovado de transformação
Na Babel decidimos começar por nós próprios. Durante o último ano, desenvolvemos e implementámos uma metodologia própria de adoção de IA Generativa, aplicada de forma transversal às áreas corporativas.
O objetivo não era apenas incorporar tecnologia, mas repensar a forma como trabalhamos, tomamos decisões e geramos conhecimento.
Através deste processo, alcançámos quatro resultados principais:
Integrar a IA na operação real do negócio, e não num laboratório de inovação.
Assegurar a qualidade, coerência e rastreabilidade dos dados, garantindo que cada modelo é treinado com informação fiável e contextualizada.
Medir o impacto tangível em eficiência, poupança de tempo e redução de custos com serviços externos.
Escalar a adoção de forma controlada, garantindo alinhamento estratégico e boa governação.
O conhecimento obtido através deste processo interno permitiu-nos refinar um modelo de trabalho que hoje serve como referência comprovada para outras organizações que procuram resultados sustentáveis com IA Generativa.
A nossa metodologia: seis princípios para gerar impacto real
Dessa experiência prática emergiram seis princípios fundamentais para abordar qualquer implementação de IA Generativa. Mais do que uma lista, constituem a base de uma metodologia orientada para o valor, a sustentabilidade e a cultura.
1 – Pensamento computacional: estruturar a mudança antes de a acelerar
Um dos maiores erros na adoção da IA é começar pela ferramenta. A chave para o evitar está em pensar como engenheiros e decidir como estrategas. Antes de implementar modelos, é necessário decompor os processos em componentes lógicos: que tarefas são repetitivas, que decisões dependem de dados e onde a IA pode gerar alavancagem real.
Este pensamento computacional transforma a complexidade organizacional em arquitetura operacional. Assim, a IA não chega para criar ruído, mas para reescrever o fluxo de trabalho com precisão e propósito.
2 – Estratégia de valor: cada caso de uso deve impulsionar o negócio
A IA Generativa não é um fim em si mesma, mas uma ferramenta para gerar valor estratégico mensurável. Cada caso deve responder a uma pergunta: melhora uma métrica que o negócio já considera crítica? Só se deve avançar na implementação quando a resposta for afirmativa.
Esta abordagem evita o “efeito laboratório” e permite ligar a IA a resultados reais: redução de prazos em concursos, poupança operacional, melhoria na qualidade das decisões e maior rastreabilidade do conhecimento.
A aprendizagem: não priorizes pela novidade, prioriza pelo impacto.
3 – Credibilidade progressiva: do protótipo ao modelo operativo
Implementar IA sem resultados visíveis gera ceticismo. Por isso, devemos trabalhar num enquadramento de “credibilidade progressiva”, ou seja, começar por vitórias rápidas, mensuráveis e comunicáveis que sirvam de prova de conceito para escalar.
Cada sucesso validado é documentado, medido e comunicado internamente, construindo legitimidade passo a passo.
O resultado: uma cultura que não teme a IA, exige-a.
4 – Inteligência contextual: treinar a IA na linguagem do negócio
Os modelos genéricos impressionam, mas não transformam. O verdadeiro salto ocorre quando a IA compreende o contexto interno — desde a terminologia até à lógica operacional de cada equipa. Para isso, é necessário estruturar um ambiente baseado em dados fiáveis, rastreáveis e representativos do negócio real. Isto permite que os modelos respondam com conhecimento de causa, e não por inferência.
Uma IA que fala a linguagem da organização gera confiança, precisão e adoção.
5 – Impacto mensurável: identifica o verdadeiro ROI da IA
Medir a adoção da IA pelo número de prompts ou utilizadores é irrelevante. O que importa é o que mudou no negócio. É necessário definir métricas claras desde o início: horas poupadas, decisões automatizadas, redução de custos externos, aumento da velocidade de execução.
Este enquadramento de medição permite demonstrar retorno em menos de seis meses.
A conclusão: a maturidade em IA não se mede pelo entusiasmo, mas pela evidência.
6 – Liderança aumentada: a IA não substitui, amplifica
A tecnologia só escala quando a cultura a acompanha. Por isso, é fundamental formar as equipas não apenas para usar IA, mas para pensar com ela. Isto implica desenvolver ambientes de aprendizagem contínua e programas de certificação interna que transformam a curiosidade em competência. Essa é a essência da liderança aumentada: líderes que combinam a intuição humana com o pensamento assistido por IA.
A lição final: não se trata de automatizar talento, mas de o multiplicar.
Do hype ao impacto: o método importa
Os dados do “MIT” não devem ser vistos como um travão, mas como um aviso. A maioria das empresas não falha por falta de tecnologia, mas por falta de método.
A diferença entre os 95 % que ficam pelo caminho e os 5 % que alcançam resultados está na capacidade de executar com rigor, medir com precisão e escalar com critério.
Na Babel demonstrámos internamente que é possível transformar a IA num ativo operativo, e não num experimento:
A aplicação da IA Generativa em áreas como a PMO e o Controlo de Gestão transformou a velocidade e a qualidade das decisões. Na gestão de concursos, as equipas podem agora analisar automaticamente o potencial de cada oportunidade, avaliando esforço, rentabilidade e alinhamento estratégico em segundos — o que permite decidir com base em dados, e não em intuição. Do mesmo modo, no Controlo de Gestão, a IA gera respostas imediatas a perguntas-chave como “Que países cresceram mais em volume de negócio?”, convertendo informação financeira complexa em conhecimento acionável. O resultado: decisões mais ágeis, objetivas e alinhadas com a estratégia corporativa.
E isto, somado a mais de 100 casos de uso implementados internamente, permitiu-nos poupar mais de 1.000 horas de trabalho operativo e concentrar o talento em tarefas de maior valor.
Hoje aplicamos essa experiência para ajudar outras organizações a percorrer o mesmo caminho: passar do entusiasmo inicial ao impacto sustentável.
Construamos IA com resultados reais
A IA não é um destino, é um processo de transformação contínua. E como qualquer processo estratégico, requer visão, método e liderança. Na Babel ajudamos as organizações a passar da fase-piloto ao impacto real, com uma metodologia comprovada, orientada a resultados e sustentada na nossa própria experiência de adoção.
Descubra como transformamos a IA em impacto de negócio de forma mensurável.