O abismo entre POC e Escala: por que projetos de IA falham na implementação

Quantas vezes você já viu uma POC promissora se desintegrar?

Aposto que você não vai precisar se esforçar muito pra imaginar a cena: o diretor da empresa, pressionado pelo o hype da IA Generativa, chama sua equipe e diz com um misto de entusiasmo, nervosismo e constrangimento: "Precisamos fazer alguma coisa com IA, urgentemente!" — olha, se você é gestor, é capaz que sinta uma coceira na nuca no decorrer deste texto, mas calma: não é pessoal, tá? É só o mundo corporativo nos enlouquecendo a todos. Eu sei que o hype é real, os concorrentes divulgam cases impressionantes (e mentirosos) toda semana, o conselho cobra posicionamento, o mercado exige respostas. A pressão vem de todos os lados e ninguém quer ficar pra trás. Respira.

Voltemos à nossa história. De imediato, uma alma proativa entra em contato com um fornecedor e passa o briefing. Em questão de horas, define-se, então, que será feita uma POC (do inglês Proof of Concept, ou Prova de Conceito). O escopo é simples: um assistente para corretores de seguros — esse exemplo hipotético veio à minha cabeça possivelmente porque, nos últimos 2 anos, trabalhei em vários projetos de IA Generativa com seguradoras, mas não há aqui nenhuma indireta; poderíamos estar falando de qualquer outro setor.

Sigamos aqui. O fornecedor trabalha algumas semanas e entrega uma POC lindona. Na apresentação, o resultado parece mágico: você faz uma pergunta e a IA responde em linguagem natural com acurácia e fluidez. Mesmo quando você pergunta tudo errado pra induzir ao erro, o bicho responde certo. Incrível. Os corretores de seguro estão salvos! Ufa!

Só que, segundos depois do êxtase coletivo, um pensamento surge secretamente nas cabeças de (quase) todos ali. Uma pergunta tão necessária quanto incômoda: O que exatamente a POC provou? Que a IA Generativa consegue responder bem? Sim, possivelmente, e essa é a parte boa.

A parte ruim está em tudo o que ela, a POC, não indica:

• Custos operacionais: a POC, 99% das vezes, usa amostras pequenas e limitadas. Escalar significa lidar com volumes massivos de dados, o que impacta diretamente no custo de infraestrutura;
• Segurança: um ambiente de produção tem requisitos rigorosos que não foram sequer considerados na POC;
• Integração: sistemas legados, processos existentes e arquitetura atual — como tudo isso se conecta?
• Como ter certeza de que as respostas estarão sempre corretas?
• Como ficam as dezenas de outras features desejáveis, mas que não entraram no escopo da POC?
• Gestão Contínua: quem será responsável pela manutenção e atualização da solução ao longo do tempo?
• E a gestão daquele extenso, descentralizado e volátil conteúdo de treinamento dessa IA, quem assume essa bronca?
• Por último, a pergunta que deveria vir antes de todas as outras: essa solução resolve realmente os problemas dos corretores ou é apenas um brinquedo pra impressionar o chefe?

Sem essas respostas, a POC é quase uma peça de ficção.

Quando a pergunta deixa de ser "será que funciona?" e passa a ser "será que é viável?" toda aquela magia simplesmente se desintegra no ar.

A culpa não é da POC em si. Ela deveria ser apenas uma demonstração controlada de que algo é tecnicamente possível. Mas, assim como aconteceu com o MVP, o conceito da POC foi corrompido pelo hype e acabou se afastando da vida real para virar sinônimo de Projeto — aquele tipo de projeto que todo mundo aplaude, mas ninguém sabe como pagar. É nessa hora que damos de cara com o abismo que cavamos com nossos próprios pés. E ele não é um abisminho qualquer.

Ou seja:

A POC, meu amigo, minha amiga, é a foto do Double Whammy Burger with Chesse no painel da lanchonete. A vida não tem nada a ver com isso. A vida... a vida é o Michael Douglas num dia ruim.

Como superar o gap: insights acionáveis

Para transformar a suas POCs agonizantes em uma solução escalável, é imperativo mudar a abordagem. É claro que o problema é sistêmico e você aí, sozinho(a), vai ter um desafio e tanto nas mãos se quiser mudar as coisas. Mas já que cheguei aqui, vou seguir o manual de boas práticas sobre como escrever artigos no LinkedIn e dar umas dicas:

1. Controle a sua ansiedade: Antes de sair fazendo qualquer coisa, gaste um bom tempo definindo o problema. Sem essa clareza, creia-me, nada vai parar de pé;
2. Estabeleça KPIs claros: Sua POC deveria ir além de provar que algo funciona tecnicamente. Ela deveria responder a questões sobre custos, segurança e integração. Desde o início;
3. Planeje para escalabilidade: Inclua discussões sobre infraestrutura, requisitos de produção e manutenção, mesmo que ainda esteja na fase de planejamento;
4. Inclua stakeholders-chave: além da equipe técnica, traga para o processo de concepção os usuários finais, reais, aqueles que estão atolados na lama do dia a dia;
5. Valide o impacto: certifique-se de que a solução realmente resolve o problema do usuário final antes de escalar.

A ponte entre a POC e o possível

A diferença entre uma POC que impressiona e uma solução que transforma está em como cruzamos o abismo entre elas. O valor de uma POC não está apenas em demonstrar que um desafio técnico é factível, mas em pavimentar o caminho para uma solução transformadora. Inovar não é apenas sobre tecnologia; é sobre visão, vontade política, comportamento, planejamento e craft.

E quanto a você, que emoji descreveria melhor o destino da sua última POC?

a) 🧨

b) 🕳️

c) 🌪️

d) 🧟

e) 🙉

f) 🤷