A Inteligência Artificial está no centro das atenções. Startups aclamadas, investimentos milionários, manchetes sobre produtividade — tudo parece bem promissor. Mas será que sua empresa está construindo um futuro com IA ou apenas surfando uma onda de expectativas infladas? O Gartner Hype Cycle responde!
A reflexão é urgente. Mesmo projetos com potencial podem ser enterrados por falta de visão crítica, estrutura frágil ou euforia mal canalizada. E mais: o tempo que se perde com experimentos mal desenhados pode ser o diferencial entre liderar ou ficar para trás no mercado.
Se você já ouviu falar em Vale da Desilusão, talvez seja hora de olhar para seus projetos de IA com mais frieza. Neste artigo, vamos usar o framework do Gartner Hype Cycle para analisar onde a IA generativa realmente está e como garantir que seu investimento ultrapasse o hype e gere valor de verdade. Boa leitura!
O Gartner Hype Cycle é um modelo que representa a maturidade, a adoção e o impacto de tecnologias emergentes ao longo do tempo. Ele divide essa jornada em cinco fases: Gatilho Tecnológico, Pico das Expectativas Infladas, Vale da Desilusão, Ladeira do Esclarecimento e Platô da Produtividade.
Cada uma dessas etapas revela comportamentos típicos de mercado e dos tomadores de decisão. No início, há um encantamento com o potencial da tecnologia. Depois, uma escalada de expectativas que frequentemente ultrapassam a viabilidade real. Quando essa euforia não se traduz em resultados, o ciclo entra na fase mais crítica.
O valor do framework está em sua capacidade de mostrar que a frustração não significa fracasso, mas sim faz parte do processo de amadurecimento. O que define o sucesso é o que as empresas fazem no Vale da Desilusão: abandonam ou aprendem, ajustam e evoluem?
No caso da IA generativa, já saímos do hype inicial. As ferramentas estão mais acessíveis, mas ainda há confusão sobre como aplicá-las de forma estratégica. Assim, o Hype Cycle ajuda a colocar os pés no chão e tomar decisões baseadas em maturidade, e não em tendência passageira.
O Vale da Desilusão é o ponto do Gartner Hype Cycle onde os projetos enfrentam a realidade. Após a empolgação inicial e os pilotos promissores, surgem os desafios operacionais: dados ruins, baixa adoção pelos times, falta de integração, modelos que não escalam. A tecnologia pode não atingir o retorno esperado porque, muitas vezes, o problema nunca esteve nela.
É nesse momento que as decisões mais importantes são tomadas. Algumas empresas recuam e abandonam os projetos, classificando IA como "inviável". Outras enxergam o momento como uma curva de aprendizado, revisitam o planejamento e ajustam a rota com base em resultados e não em modismos.
Esse fenômeno não é exclusivo da IA. Blockchain, realidade aumentada, metaverso — todas passaram por esse colapso de expectativa. O erro comum? Começar grande demais, sem lastro técnico ou objetivo claro. IA generativa pode sim seguir o mesmo caminho se não for conduzida com maturidade.
Na prática, o Vale da Desilusão do Gartner Hype Cycle é um convite à responsabilidade técnica. Projetos que sobrevivem a essa etapa costumam sair mais fortes. Eles aprendem a alinhar hype com estratégia, tecnologia com contexto e inovação com retorno de investimento mensurável.
Investir em IA sem estrutura é como comprar uma Ferrari para andar em estrada de terra. Não é a tecnologia que falha, é o contexto que não suporta sua aplicação. O maior risco hoje não é adotar IA, mas adotar mal: sem planejamento, sem conexão com o negócio, sem objetivos claros.
Vale ressaltar que um dos principais gargalos é a falta de casos de uso sólidos. Times empolgados com o potencial da IA começam pela tecnologia, não pelo problema. Resultado: ferramentas sofisticadas resolvendo dores inexistentes, enquanto as reais permanecem intocadas.
Outro ponto crítico é a governança dos dados. Sem fontes confiáveis, integradas e bem tratadas, o modelo trabalha no escuro. E pior: decisões estratégicas podem ser tomadas com base em resultados enviesados. É o tipo de risco que nenhuma liderança pode aceitar.
A ausência de métricas e processos de validação também contribui para o colapso. Protótipos isolados, sem acompanhamento ou objetivo de escala, viram iniciativas de marketing e não motores de eficiência. O custo de um investimento assim não é apenas financeiro, é reputacional e estratégico.
O ponto de partida não é a tecnologia. É a dor. IA precisa estar conectada a um desafio real: reduzir tempo de execução, automatizar tarefas repetitivas, melhorar a experiência do cliente. O restante vem depois, como ferramenta, arquitetura, modelo, stack.
Essa abordagem evita desperdícios e acelera o aprendizado, de acordo com o Gartner Hype Cycle. Um case de IA bem-sucedido começa com uma hipótese clara e uma pergunta simples: "isso resolve algo importante para o negócio?". Se a resposta for não, a jornada deve parar ali.
A DB1, por exemplo, só avança com IA quando há uma dor mapeada, um impacto esperado e uma métrica de sucesso definida. Caso contrário, o time técnico investe energia em resolver o que ainda nem é um problema.
Veja também: “Como testar agentes de IA em uma empresa de desenvolvimento de software?"
O segredo é priorizar entregas com impacto validável. Pequenas automações, classificações, análises preditivas com base em dados históricos. Nada que dependa de uma revolução, mas que promova evolução real.
Qualidade de dados é um dos pilares mais ignorados na jornada de IA. É comum ver modelos brilhantes, treinados com dados desatualizados, incompletos ou enviesados. O resultado? Respostas bonitas, mas sem valor prático.
A governança de dados deve ser tratada como parte da arquitetura da solução, não como um pré-requisito ignorável. Isso envolve desde a padronização dos inputs até a rastreabilidade de fontes, a gestão de acessos e o versionamento dos datasets.
Afinal, sem dados organizados e usáveis, IA é só ruído. Com eles, ela se torna ferramenta de decisão. A diferença entre uma e outra está no quanto sua empresa está disposta a investir em infraestrutura e governança para passar pelo Gartner Hype Cycle.
Modelos de IA não existem em bolhas. Eles precisam ser integrados a sistemas legados, fluxos operacionais, APIs externas e ferramentas internas. E isso exige um time que entenda arquitetura, produto e negócio.
Um erro recorrente em projetos de IA é subestimar o esforço de integração. O modelo até funciona, mas não conversa com o restante da stack. Resultado? Mais um protótipo funcional, porém desconectado da realidade operacional.
A DB1 trabalha com squads multidisciplinares desde o início: engenheiros de dados, devs, QAs, especialistas em negócio. O modelo de entrega é pensado desde o Discovery, garantindo que qualquer solução proposta possa ser acoplada à operação sem fricção.
Além disso, é essencial ter líderes técnicos com visão sistêmica, especialmente em relação ao Gartner Hype Cycle. A IA não é só um componente. Ela influencia a arquitetura, o tempo de resposta, a escalabilidade, os testes e até a experiência do usuário. Times maduros entendem isso e se planejam desde o início.
Projetos de IA precisam ser acompanhados com a mesma disciplina de um produto digital. Não basta medir "se funciona". É preciso validar ROI, monitorar uso, ajustar parâmetros, detectar desvios e evoluir continuamente.
Uma métrica viva é aquela que se retroalimenta. Você observa um ganho, valida com o time, ajusta o modelo e repete. Isso só é possível com dashboards claros, ownership definido e um ciclo de aprendizado contínuo.
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Na prática, as empresas que sobrevivem ao Vale da Desilusão são aquelas que constroem uma cultura de observabilidade. Elas não apenas entregam IA: elas medem impacto, compartilham resultados, corrigem rotas com agilidade.
O Platô da Produtividade do Gartner Hype Cycle é reservado para quem atravessou o hype e aprendeu com o caminho. São empresas que testaram, erraram, ajustaram e construíram uma cultura de engenharia disciplinada. Elas não usam IA por tendência, usam porque funciona.
Essas empresas investem em squads maduros, com autonomia e objetivos claros. Elas não dependem de um "gênio da IA". Elas operam com método, testam hipóteses e evoluem os modelos com base em dados reais.
Outro traço comum é o uso de testes controlados. Iniciativas começam pequenas, com escopo bem definido e métrica clara. Se funcionam, são escaladas. Se não, são ajustadas. Não há espaço para achismo nem vaidade técnica.
Na DB1, por exemplo, o uso do GitHub Copilot foi validado em ambiente real. O ganho de produtividade (até 27%) e a redução de débito técnico (66,6%) vieram de um processo com acompanhamento, pesquisa e aplicação prática — não de promessa. Veja como esse estudo funcionou na prática!
No final, entendemos que IA não é mágica. É engenharia. O Gartner Hype Cycle nos mostra que a euforia é passageira, mas os resultados vêm para quem aposta na consistência. Na DB1, ajudamos nossos clientes a aplicar IA com propósito, conectada ao core do negócio, com foco em resolver problemas reais. Seguimos o que gera valor real, com base em dados e estratégias consistentes. Fale com nosso time e descubra mais como isso funciona!
