Por Pedro Sonda, dooop
Para avaliar uma proposta de IA, um diretor deve fazer sete perguntas: (1) que problema de negócio ela resolve; (2) quanto vale resolver esse problema; (3) que evidência existe de que a solução funciona no nosso contexto; (4) quanto custa de verdade, incluindo pessoas, dados, integração e operação; (5) que riscos traz para clientes, dados e reputação; (6) quem vai operar e responder pela solução depois da implantação; e (7) quando e com que critério vamos decidir se continuamos. Uma demonstração convincente não substitui essas respostas. Sem elas, a proposta não está pronta para aprovação.
Atualizado em outubro de 2026.
Por que avaliar com mais rigor
| Dado | Fonte |
|---|---|
| Ao menos 30% dos projetos de IA generativa seriam abandonados após a prova de conceito, por dados ruins, controles de risco inadequados, custos crescentes ou valor pouco claro; os custos são menos previsíveis do que os de outras tecnologias | Gartner, 2024 |
| 64% dos CEOs reconhecem que o medo de ficar para trás leva a investir em tecnologia antes de entender o valor | IBM, 2025 |
| O Gartner estima que, entre milhares de fornecedores que se dizem de IA agêntica, só cerca de 130 são de fato; o restante pratica "agent washing", rebatizando produtos existentes | Gartner, 2025 |
| 32% das organizações deixaram de comprar ao menos um software ou funcionalidade porque o construíram internamente com ferramentas de programação agêntica | McKinsey, 2026 |
Interpretação: a pressa, o marketing dos fornecedores e custos difíceis de prever aumentam o risco de aprovar propostas frágeis. E as alternativas mudaram: algumas soluções que antes eram compradas hoje podem ser construídas internamente.
Framework dooop: as 7 perguntas
| # | Pergunta | Boa resposta | Sinal de alerta |
|---|---|---|---|
| 1 | Que problema de negócio resolve? | Problema específico, com dono e indicador atual | "Vai aumentar a produtividade" |
| 2 | Quanto vale resolver? | Estimativa com hipóteses explícitas e faixa (pessimista, provável, otimista) | Número único sem premissas |
| 3 | Que evidência existe no nosso contexto? | Teste com nossos dados e processos, ou caso comparável verificável | Só demonstração com dados do fornecedor |
| 4 | Quanto custa de verdade? | Custo total: licenças, consumo, integração, dados, tempo de pessoas, revisão humana, manutenção | Só o preço da licença |
| 5 | Que riscos traz? | Avaliação de risco proporcional; dados envolvidos; plano para erros | "A ferramenta é segura" |
| 6 | Quem opera e responde? | Dono de negócio, suporte e orçamento recorrente definidos | "O fornecedor cuida" |
| 7 | Quando decidimos se continuamos? | Data, indicador e critério de parada definidos antes de começar | Projeto sem fim definido |
Sobre a pergunta 4: o custo que não aparece
A proposta costuma mostrar o custo da tecnologia. O custo que pesa mais costuma ser o das pessoas: tempo de gestores para redesenhar o processo, treinamento, revisão humana e acompanhamento. O BCG observou que, nas empresas que mais geram valor com IA, cerca de 70% do esforço vai para pessoas e processos (BCG, 2024).
Sobre a pergunta 7: aprovar em etapas
Em vez de aprovar o projeto inteiro, aprove a próxima etapa, com critério para liberar a seguinte. Veja Como decidir se uma PoC de IA deve continuar e Como definir o sucesso de um projeto de IA antes de começar.
Como decidir com as respostas
| Resultado | Decisão |
|---|---|
| 7 respostas boas | Aprovar, com revisão na data combinada |
| Perguntas 1, 2 e 7 boas; demais incompletas | Aprovar apenas um teste limitado para gerar evidência |
| Pergunta 1 ou 2 sem resposta | Devolver; a proposta ainda não tem caso de negócio |
| Pergunta 5 ou 6 sem resposta, com clientes ou dados sensíveis | Não aprovar até haver avaliação de risco e dono |
Comprar, construir ou esperar
Para cada proposta, vale perguntar também: há alternativa mais simples (uma ferramenta já licenciada, uma mudança de processo)? Seria possível construir internamente? Esperar seis meses muda algo? Para estimar valor com mais cuidado, veja Como estimar o valor de uma iniciativa de IA.
O que fazer agora
- Transforme as 7 perguntas em um formulário obrigatório para toda proposta de IA acima de um valor definido.
- Aplique-o à proposta em análise mais próxima de aprovação.
- Defina quem participa da avaliação: negócio, finanças, tecnologia e riscos.
Para gerar propostas de IA que já nascem com caso de negócio, conheça o Discovery de oportunidades de IA da dooop.
Perguntas frequentes
E se o fornecedor não aceitar fazer um teste com nossos dados? É um sinal a considerar. Testes limitados, com dados controlados e acordo de confidencialidade, são prática comum e reduzem o risco da decisão.
Propostas internas devem passar pelo mesmo crivo? Sim. O tamanho da avaliação pode ser proporcional ao valor e ao risco, mas as sete perguntas valem para qualquer proposta.
Quem deve ter a palavra final? O diretor da área que terá o resultado, com participação de finanças e de quem responde por riscos. Tecnologia avalia viabilidade, mas não decide sozinha.
Leia também
- Como avaliar viabilidade de um caso de uso de IA
- Como decidir quanto investir em inteligência artificial
Sobre a dooop
A dooop é uma consultoria de Caxias do Sul (RS) que prepara lideranças e organizações para transformar inteligência artificial em capacidade de negócio, com estratégia, governança e capacitação.
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