O potencial transformacional da IA já está bem estabelecido. Os casos de uso empresarial estão ganhando impulso e as organizações estão fazendo a transição de projetos piloto para IA em produção. As empresas não falam mais apenas sobre IA; eles estão redirecionando orçamentos e recursos para que isso aconteça. Muitos já estão experimentando IA de agência, que promete novos níveis de automação. No entanto, o caminho para o sucesso operacional total ainda é incerto para muitos. E, embora a experimentação de IA esteja em toda parte, a adoção em toda a empresa permanece indefinida.
Sem dados e sistemas integrados, fluxos de trabalho automatizados estáveis e modelos de governança, as iniciativas de IA podem ficar presas em projetos-piloto e ter dificuldades para passar para a produção. A ascensão da IA agente e a crescente autonomia dos modelos tornam uma abordagem holística à integração de dados, aplicações e sistemas mais importante do que nunca. Sem ele, as iniciativas empresariais de IA podem falhar. O Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA de agência serão cancelados até 2027 devido a custos, imprecisões e desafios de governança. A verdadeira questão não é a IA em si, mas a falta de base operacional.
Para compreender como as organizações estão a estruturar as suas operações de IA e como estão a implementar projetos de IA bem-sucedidos, o MIT Technology Review Insights entrevistou 500 líderes seniores de TI em empresas de média a grande dimensão nos EUA, todas as quais estão a perseguir a IA de alguma forma.
Os resultados da pesquisa, juntamente com uma série de entrevistas com especialistas, todas realizadas em dezembro de 2025, mostram que uma base de integração sólida se alinha com implementações de IA mais avançadas, propícias a iniciativas em toda a empresa. À medida que as tecnologias e aplicações de IA evoluem e proliferam, uma plataforma de integração pode ajudar as organizações a evitar duplicações e silos, e a ter uma supervisão clara à medida que navegam na crescente autonomia dos fluxos de trabalho.
As principais conclusões do relatório incluem o seguinte:
Algumas organizações estão progredindo com IA. Nos últimos anos, estudo após estudo expôs a falta de sucesso tangível da IA. No entanto, a nossa investigação revela que três em cada quatro (76%) empresas inquiridas têm pelo menos um departamento com um fluxo de trabalho de IA totalmente em produção.
A IA tem sucesso com mais frequência com processos bem definidos e estabelecidos. Quase metade (43%) das organizações está obtendo sucesso com implementações de IA aplicadas a processos bem definidos e automatizados. Um quarto está tendo sucesso com novos processos. E um terço (32%) está aplicando IA a vários processos.
Dois terços das organizações não possuem equipes dedicadas de IA. Apenas uma em cada três (34%) organizações possui uma equipe específica para manter fluxos de trabalho de IA. Um em cada cinco (21%) afirma que a TI central é responsável pela manutenção contínua da IA e 25% afirma que a responsabilidade recai sobre as operações departamentais. Para 19% das organizações, a responsabilidade está espalhada.
As plataformas de integração em toda a empresa levam a uma implementação mais robusta da IA. As empresas com plataformas de integração em toda a empresa têm cinco vezes mais probabilidade de utilizar fontes de dados mais diversas em fluxos de trabalho de IA. Seis em cada 10 (59%) empregam cinco ou mais fontes de dados, em comparação com apenas 11% das organizações que utilizam integração para fluxos de trabalho específicos, ou 0% daquelas que não utilizam uma plataforma de integração. As organizações que utilizam plataformas de integração também têm mais implementação multidepartamental de IA, mais autonomia nos fluxos de trabalho de IA e mais confiança na atribuição de autonomia no futuro.
Baixe o relatório.
Este conteúdo foi produzido pela Insights, o braço de conteúdo personalizado do MIT Technology Review. Não foi escrito pela equipe editorial do MIT Technology Review. Foi pesquisado, projetado e escrito por escritores, editores, analistas e ilustradores humanos. Isso inclui a redação de pesquisas e a coleta de dados para pesquisas. As ferramentas de IA que podem ter sido utilizadas foram limitadas a processos de produção secundários que passaram por uma revisão humana minuciosa.
