IA não deveria acelerar projetos, mas reduzir surpresas

Projetos corporativos raramente saem do trilho de uma hora para outra. Isso porque, antes de o prazo estourar ou o orçamento escapar, costumam surgir sinais. Como, por exemplo, uma aprovação que demora mais, uma entrega que volta da homologação ou horas consumidas sem avanço equivalente. Ainda assim, por diversas vezes, as empresas só percebem esses alertas quando o risco já se transformou em atraso, comprometendo orçamento e resultado.

Segundo o relatório anual “Pulse of the Profession 2026”, do Project Management Institute (PMI), organização global de referência em gerenciamento de projetos, 31% dos projetos complexos não conseguem alcançar integralmente os benefícios esperados, percentual que, segundo a entidade, é mais de duas vezes superior ao registrado nos projetos em geral.

Além disso, o dado ganha ainda mais relevância quando consideramos que mais da metade dos projetos já é classificada como complexa. Nesse cenário, à medida que aumentam as variáveis, as equipes e o volume de informações envolvidas, também cresce a dificuldade de identificar um desvio enquanto ainda há tempo para corrigi-lo. Por essa razão, olhar apenas para o que já aconteceu deixou de ser suficiente.

Nesse aspecto, a IA pode trazer um ganho mais relevante do que simplesmente acelerar tarefas. É claro que escrever uma ata, montar um cronograma ou consolidar o andamento de um projeto em menos tempo ajuda (e muito). No entanto, o salto de valor acontece quando a tecnologia conecta informações espalhadas entre tarefas pendentes, apontamentos de horas, reuniões e canais do projeto para identificar padrões que dificilmente seriam percebidos em conjunto.

A partir dessa aplicação orientada por dados, é possível mudar a lógica da gestão. Ao reunir sinais que antes estavam dispersos, a equipe ganha condições de agir enquanto ainda há margem para rever prioridades, redistribuir recursos ou renegociar uma dependência. Com isso, a conversa deixa de acontecer apenas para justificar um atraso e passa a servir também para corrigir a rota.

Para chegar a esse nível, portanto, não basta incorporar uma ferramenta de IA à operação. Antes disso, é preciso garantir que as diferentes áreas trabalhem a partir da mesma informação, com processos e responsabilidades bem definidos. Caso contrário, quando cada equipe possui uma versão diferente do projeto, parte do tempo da gestão acaba sendo consumida na tentativa de entender qual delas corresponde à realidade.

Com essa base, a IA também pode ajudar a mudar a forma como as prioridades são definidas. Em vez de concentrar esforços apenas na demanda urgente ou em quem exerce maior pressão, o gestor passa a contar com elementos mais consistentes para decidir o que exige atenção primeiro, considerando o impacto e o risco para o projeto.

Também é importante considerar que a Inteligência Artificial não conserta um projeto mal estruturado. Pelo contrário, ela tende a potencializar a estrutura que encontra. Nesse sentido, se processos bem definidos podem ganhar eficiência com a tecnologia, falhas na organização dos dados e na definição de responsabilidades também se tornam mais evidentes. Por isso, antes de incorporar a IA, é fundamental ter clareza sobre o problema que se pretende resolver, evitando que a tecnologia se torne apenas mais uma ferramenta sem impacto efetivo no resultado.

Talvez seja justamente essa a mudança de mentalidade que falta em boa parte das empresas. Durante bastante tempo, eficiência em projetos significou executar mais rápido. Contudo, com a chegada disruptiva da IA, essa lógica pode evoluir para algo mais estratégico. Afinal, economizar horas importa, mas proteger prazo, orçamento, margem e confiança tem um impacto mais relevante para qualquer negócio.

*Kaique Cirto Mafra é CEO da Taak, empresa de tecnologia especializada em soluções Salesforce.