Sua tecnologia de IA funciona perfeitamente, mas 95% das iniciativas falham.

O problema não está nos seus algoritmos.

Está numa premissa falsa que CEOs repetem sem questionar: que adoção de tecnologia acontece uniformemente, para todos os usuários, ao mesmo tempo.

A mesma pessoa que usa ChatGPT em casa para planejar viagens chama a IA corporativa de "não confiável" no trabalho.

Empresas estão lançando IA para todos simultaneamente e esperando resultados.

Um estudo recente do MIT analisou centenas de implementações corporativas.

Nos casos bem-sucedidos, encontraram um padrão: começaram com "usuários avançados", funcionários que já experimentavam IA por conta própria. Das iniciativas que falharam, a maioria tentou escalar para toda a base de usuários de uma vez. A diferença não era a tecnologia, era entender que seus usuários existem em estágios completamente diferentes de prontidão.

A teoria de Difusão de Inovações, desenvolvida por Everett Rogers ao longo de décadas estudando como tecnologias se espalham, identifica cinco grupos distintos. Inovadores representam 2,5% e adotam pelo simples fato de ser novo. Adotantes Iniciais são 13,5% e influenciam outros. Maioria Inicial, 34%, espera evidências concretas. Maioria Tardia, também 34%, adota por pressão. Retardatários, 16%, resistem até o fim. Cada grupo tem requisitos psicológicos fundamentalmente diferentes.

Aqui está o erro sistêmico que derruba iniciativas: executivos tratam adoção como problema de "educação" ou "treinamento". Assumem que com material suficiente, todos vão aderir. Mas não é falta de informação. É que a Maioria Tardia não quer assumir riscos de carreira testando tecnologia nova, mesmo quando essa tecnologia funciona. Para eles, o fluxo de trabalho atual já funciona. Por que arriscar?

A indústria tech aprendeu isso com a internet nos anos 1990. A Netscape assumiu adoção vertical. Marc Andreessen admitiu depois que o erro foi tentar "levar todos os produtos para todos os mercados" simultaneamente. Até a internet, que se move mais rápido que qualquer revolução anterior, levou cinco a dez anos para difusão plena. Geladeiras levaram 24 anos para atingir 90% do mercado. Televisão, 13 anos.

Por que IA seria diferente?

Para CEOs, isso significa três mudanças imediatas de estratégia. Primeiro, pare de medir sucesso por taxa de adoção total. Identifique quem são seus Inovadores e Adotantes Iniciais, aqueles que já usam ChatGPT ou Claude por conta própria, e construa exclusivamente para eles nos primeiros 6-12 meses. Segundo, ignore feedback dos segmentos posteriores da curva neste estágio. Seus requisitos são incompatíveis com experimentação rápida. Terceiro, defina expectativas com o board de que você está sendo seletivo, não lento.

O contexto corporativo dá vantagem massiva versus consumidor. Usuário numa empresa de pagamentos vai perguntar sobre transações, não sobre história do Alasca. Você pode inovar na interface com mais assertividade porque conhece a intenção antes da primeira pergunta. Mas isso exige arquitetura enterprise robusta. Integração de dados ruim condenou mais iniciativas que qualquer limitação técnica.

Novas revoluções tecnológicas não se prestam a "planejar e executar" porque você não sabe o que funcionará até testar.

A maioria das falhas de IA não são técnicas. São falhas de adoção. A tecnologia está pronta muito antes das pessoas estarem.

Na sua próxima iniciativa de IA, qual segmento da curva você está mirando de verdade?