A Gartner projetou, em 2024, que até o fim de 2025 pelo menos 30% dos projetos de IA generativa seriam abandonados depois da prova de conceito. Não por falha técnica do modelo — pela falta de um caminho claro entre "funcionou no teste" e "vale escalar".
O padrão que vemos repetidamente
A PoC prova que a IA funciona, não que o negócio funciona. Um modelo que responde bem a perguntas de teste não prova ROI, não prova adoção pelos usuários finais, e não prova que o custo de operação em escala faz sentido.
Ninguém definiu o critério de sucesso antes de começar. Sem um critério objetivo — redução de tempo, redução de custo, taxa de erro aceitável — toda PoC "funciona" subjetivamente e nenhuma decisão de escalar tem base sólida.
A PoC nunca teve dono de decisão. Times técnicos validam a tecnologia; mas quem decide se o projeto escala, muda de escopo, ou é descartado precisa estar definido antes do início.
O que separa quem não abandona
Empresas que escalam prova de conceito com sucesso tratam a PoC como uma etapa de um funil, não como o projeto inteiro. Definem de antemão: o que precisa ser verdade para escalar, o que precisa ser verdade para ajustar, e o que justifica descartar.
Nossa visão
A pergunta certa nunca foi "essa IA funciona?" É "o que essa PoC precisa provar para justificar o próximo investimento — e quem decide isso quando o resultado chegar?"
É exatamente esse o motivo pelo qual estruturamos a PoC Factory como um processo com Decision Package no final — não como um experimento solto que termina em "foi legal, mas e agora?"