Um estudo do IBM Institute for Business Value mostra que a adoção de inteligência artificial ainda está distante dos resultados prometidos, e a falta de profissionais capazes de validar o que a IA entrega é parte do problema, segundo Jerry Soares, CEO da MPJ Solutions.
O estudo realizado entre fevereiro e abril de 2025 com 2 mil CEOs de 33 países e publicado em maio do mesmo ano, mostra que a adoção da inteligência artificial ainda está distante dos resultados prometidos. Apenas 25% dos projetos analisados alcançaram o retorno sobre investimento (ROI) esperado, enquanto 16% foram ampliados para toda a organização. Ao mesmo tempo, 54% dos executivos entrevistados afirmaram estar contratando para funções relacionadas à IA que sequer existiam um ano antes.
Os dados evidenciam um paradoxo: enquanto empresas investem em automação para aumentar a produtividade e reduzir custos, a implementação dessas tecnologias também exige profissionais capazes de avaliar resultados, identificar riscos e garantir a qualidade das soluções.
Para Jerry Soares, CEO da MPJ Solutions, especializada em alocação estratégica de profissionais de tecnologia, o avanço da IA não elimina a necessidade de conhecimento técnico, mas aumenta a importância da capacidade crítica e da responsabilidade sobre as entregas.
“Uma empresa não precisa apenas de alguém que saiba pedir código para uma ferramenta. Precisa de profissionais capazes de entender o problema, escolher uma abordagem, questionar uma resposta da IA e identificar os riscos daquela implementação. A ferramenta pode acelerar a execução, mas a decisão continua dependendo de quem está conduzindo o projeto”, diz.
O executivo também destaca a importância da governança e da segurança no uso dessas ferramentas:
“É importante estabelecer regras desde o começo. O time precisa saber que tipo de informação pode entrar na ferramenta, quais códigos precisam passar por revisão e como os resultados serão validados antes de chegar à produção.”
A diferença entre gerar código e entregar uma aplicação segura e funcional também exige atenção:
“É muito fácil olhar para um código que funciona em um teste simples e concluir que o problema está resolvido. Só que uma aplicação precisa funcionar em diferentes cenários, conversar com outros sistemas, respeitar regras de segurança e continuar sendo mantida depois. A IA pode ajudar a construir essa solução, mas alguém precisa responder pela qualidade do que foi colocado em produção”, explica.
