Ao longo desta série, uma distância apareceu em todos os temas: a tecnologia avança mais rápido do que o resultado. Os modelos se especializam, os agentes se multiplicam, a IA chega à fábrica e ao desenvolvimento de software. Mas, na pesquisa mais recente do McKinsey, só 37% das empresas atribuem algum impacto no resultado operacional ao uso de IA, e apenas cerca de 6% capturam ganhos expressivos. É esse vão que uma estratégia de IA generativa precisa atravessar.
No artigo que inspirou esta série, a Gartner propõe cinco passos para quem desenvolve soluções com IA. Eles foram escritos para fornecedores de tecnologia, mas servem também para quem compra. A seguir, cada passo aparece traduzido para os dois lados da inovação aberta: a deep tech que desenvolve e a empresa que adota.
1. Priorizar casos de uso que dão retorno
O primeiro passo de uma estratégia de IA generativa é o mais concreto. A Gartner recomenda refinar e implementar casos de uso rentáveis, conectando cada iniciativa de IA a um resultado de negócio tangível, para reduzir risco, acelerar a captura de valor e maximizar o retorno.
Na deep tech: escolher um problema em que a tecnologia seja mensuravelmente melhor que a alternativa e provar isso com um caso real, com números. Na empresa: começar por problemas delimitados, com uma métrica de retorno definida antes do projeto, e não por uma iniciativa genérica de “adotar IA”.
2. Antecipar o mercado e entender quem compra
O segundo passo de uma estratégia de IA generativa é antecipar mudanças de mercado e entender o perfil e o comportamento de decisão de quem compra, para ajustar produto, empacotamento e estratégia comercial.
As medições mostram por que isso importa: grandes e pequenas empresas estão em ritmos diferentes. Segundo o McKinsey, 40% das grandes organizações relatam escalar agentes de IA, contra 22% das menores. Na deep tech: a mesma tecnologia pode exigir ofertas diferentes para cada porte de cliente. Na empresa: vale saber em que ponto a organização está antes de comparar-se com o discurso do mercado.
3. Encontrar a demanda que ainda não foi atendida
A Gartner sugere usar informações de mercado e de pares para identificar demanda não atendida, validar oportunidades e priorizar os investimentos em IA que geram crescimento.
A demanda também está mudando de lugar: 32% das empresas ouvidas pelo McKinsey já desistiram de comprar algum software porque podiam construí-lo com IA. Na deep tech: a oportunidade está no que o cliente não consegue construir sozinho, como conhecimento científico, dados especializados e validação técnica. Na empresa: mapear onde o problema exige conhecimento que a organização não tem é o ponto de partida natural para a inovação aberta.
4. Diferenciar-se de verdade
O quarto passo é transformar o conhecimento sobre clientes e mercado em capacidades, mensagens e propostas de valor que separem claramente a oferta dos concorrentes.
Em um mercado em que a Gartner estima que só cerca de 130 dos milhares de fornecedores “agênticos” são reais, a diferenciação começa pela honestidade. Na deep tech: descrever com precisão o que a tecnologia faz, apoiada em dados de domínio que os modelos genéricos não têm. Na empresa: exigir de cada fornecedor provas, não rótulos.
5. Investir em tecnologia emergente na hora certa
O último passo é preparar-se para as próximas inovações e investir no momento adequado, aproveitando a vantagem de quem chega primeiro.
O “momento certo” é o ponto delicado. A Gartner projeta que modelos especializados serão três vezes mais usados que os genéricos até 2027, e que 40% das soluções de IA generativa serão multimodais no mesmo prazo. Mas também prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027. Na deep tech e na empresa: chegar cedo vale a pena quando há um caso de uso claro, dados para sustentá-lo e governança para controlar o risco. Sem isso, chegar primeiro pode significar apenas errar primeiro.
O que atravessa os cinco passos da estratégia de IA generativa
Se há uma lição que atravessa a série, é a de separar o que é projeção do que já é medição. As projeções mostram para onde a tecnologia caminha. As medições mostram quem está, de fato, capturando valor. Entre as duas está o espaço em que se decide quem vence a corrida da IA: o da escolha do problema certo, com os dados certos e os parceiros certos.
É nesse espaço que a 4 Trade Tech atua: conectando ciência produzida nas universidades a empresas que precisam transformá-la em decisão de negócio.
Este é o último artigo da série. Se quiser revisitar o caminho, comece pelo primeiro artigo, sobre as quatro forças de escala e o abismo do valor, e siga até o quinto, sobre construir ou comprar software.
A 4 Trade Tech existe para transformar ciência em decisão de negócio.
Sua empresa quer sair da experimentação e definir uma estratégia de IA generativa com retorno mensurável, ou sua deep tech precisa provar valor para o comprador corporativo? A 4TT pode ajudar nos dois lados dessa ponte.
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Fontes
- Gartner · Top Emerging Adoption Trends for Generative AI, por Vibha Chitkara · 22 jun. 2026.
- McKinsey & Company · The State of AI: Global Survey 2026 · ago. 2026.
- Gartner · Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027 · comunicado, 25 jun. 2025.
- Gartner · Gartner Predicts by 2027, Organizations Will Use Small, Task-Specific AI Models Three Times More Than General-Purpose Large Language Models · comunicado, 9 abr. 2025.
- Gartner · Gartner Predicts 40% of Generative AI Solutions Will Be Multimodal By 2027 · comunicado, 9 set. 2024.
