Etapas Táticas para um PoC de GenAI Bem-Sucedido

Os projetos de Prova de Conceito (PoC) são o terreno de teste para novas tecnologias, e a Inteligência Artificial Gerativa (GenAI) não é exceção. O que realmente significa sucesso para um PoC de GenAI? Em resumo, um PoC bem-sucedido é aquele que transita suavemente para a produção. O problema é que, devido à novidade da tecnologia e sua evolução rápida, a maioria dos PoCs de GenAI está principalmente focada na viabilidade técnica e métricas como precisão e recall. Esse foco estreito é uma das principais razões pelas quais os PoCs falham. Uma pesquisa da McKinsey encontrou que, enquanto um quarto dos respondentes estava preocupado com a precisão, muitos lutavam tanto com segurança, explicabilidade, gestão de propriedade intelectual (PI) e conformidade regulatória. Adicione questões comuns como má qualidade de dados, limites de escalabilidade e dores de cabeça de integração, e é fácil ver por que tantos PoCs de GenAI falham em avançar.

Além do Hype: A Realidade dos PoCs de GenAI

A adoção de GenAI está claramente em ascensão, mas a taxa real de sucesso dos PoCs permanece incerta. Relatórios oferecem estatísticas variadas:

• Gartner prevê que, até o final de 2025, pelo menos 30% dos projetos de GenAI serão abandonados após a fase de PoC, implicando que 70% poderiam avançar para a produção.
• Um estudo da Avanade (citado em RTInsights) encontrou que 41% dos projetos de GenAI permanecem presos na fase de PoC.
• O relatório da Deloitte de janeiro de 2025, The State of GenAI in the Enterprise, estima que apenas 10-30% dos PoCs serão escalados para a produção.
• Uma pesquisa da IDC (citada em CIO.com) encontrou que, em média, apenas 5 de 37 PoCs (13%) chegam à produção.

Com estimativas variando de 10% a 70%, a taxa real de sucesso provavelmente está mais próxima do final inferior. Isso destaca que muitas organizações lutam para projetar PoCs com um caminho claro para escalabilidade. A baixa taxa de sucesso pode drenar recursos, desanimar o entusiasmo e estagnar a inovação, levando ao que é frequentemente chamado de “fadiga de PoC”, onde as equipes se sentem presas em pilotos que nunca chegam à produção.

Além dos Esforços Perdidos

A GenAI ainda está nos estágios iniciais de seu ciclo de adoção, assim como a computação em nuvem e a IA tradicional antes dela. A computação em nuvem levou 15-18 anos para atingir uma adoção generalizada, enquanto a IA tradicional precisou de 8-10 anos e ainda está crescendo. Historicamente, a adoção de IA seguiu um ciclo de boom-bust, no qual o entusiasmo inicial leva a expectativas infladas, seguido de uma desaceleração quando surgem desafios, antes de eventualmente se estabilizar no uso mainstream. Se a história for um guia, a adoção de GenAI terá seus próprios altos e baixos.

Para navegar esse ciclo de forma eficaz, as organizações devem garantir que cada PoC seja projetado com escalabilidade em mente, evitando armadilhas comuns que levam a esforços perdidos. Reconhecendo esses desafios, empresas de tecnologia e consultoria líderes desenvolveram estruturas para ajudar as organizações a avançar além da experimentação e escalonar suas iniciativas de GenAI com sucesso.

O objetivo deste artigo é complementar essas estruturas e esforços estratégicos, delineando etapas táticas práticas que podem aumentar significativamente a probabilidade de um PoC de GenAI passar do teste para o impacto no mundo real.

Etapas Táticas Chave para um PoC de GenAI Bem-Sucedido

1. Selecione um caso de uso com produção em mente

Em primeiro lugar, escolha um caso de uso com um caminho claro para a produção. Isso não significa realizar uma avaliação abrangente de prontidão para GenAI em toda a empresa. Em vez disso, avalie cada caso de uso individualmente com base em fatores como qualidade de dados, escalabilidade e requisitos de integração, e priorize aqueles com a maior probabilidade de atingir a produção.

Algumas perguntas-chave a considerar ao selecionar o caso de uso certo:

• Meu PoC está alinhado com os objetivos de negócios de longo prazo?
• Os dados necessários podem ser acessados e usados legalmente?
• Há riscos claros que impedirão a escalabilidade?

2. Defina e alinhe métricas de sucesso antes do início

Uma das principais razões pelas quais os PoCs estagnam é a falta de métricas bem definidas para medir o sucesso. Sem um alinhamento forte em metas e expectativas de ROI, mesmo os PoCs tecnicamente sólidos podem lutar para obter aprovação para a produção. Estimar o ROI não é fácil, mas aqui estão algumas recomendações:

• Desenvolva ou adote uma estrutura, como esta.
• Use calculadoras de custos, como esta ferramenta de preços da API OpenAI, e calculadoras de provedores de nuvem para estimar despesas.
• Em vez de um único alvo, desenvolva uma estimativa de ROI baseada em faixas com probabilidades para considerar a incerteza.

Aqui está um exemplo de como a equipe QueryGPT da Uber estimou o impacto potencial de sua ferramenta de GenAI de texto para SQL.

3. Permita a experimentação rápida

Construir aplicativos de GenAI é tudo sobre experimentação, exigindo iteração constante. Ao selecionar sua pilha de tecnologia, arquitetura, equipe e processos, certifique-se de que eles suportem essa abordagem iterativa. As escolhas devem permitir experimentação sem atrito, desde a geração de hipóteses e execução de testes até a coleta de dados, análise de resultados, aprendizado e refinamento.

• Considere contratar fornecedores de serviços de pequeno e médio porte para acelerar a experimentação.
• Escolha benchmarks, avaliações e estruturas de avaliação no início, garantindo que elas se alinhem com seu caso de uso e objetivos.
• Use técnicas como LLM-as-a-judge ou LLM-as-Juries para automatizar (semi-automatizar) a avaliação.

4. Vise soluções de baixo atrito

Uma solução de baixo atrito requer menos aprovações e, portanto, enfrenta menos ou nenhuma objeção à adoção e escalabilidade. O rápido crescimento da GenAI levou a uma explosão de ferramentas, estruturas e plataformas projetadas para acelerar os PoCs e os deploys de produção. No entanto, muitas dessas soluções operam como caixas pretas, exigindo escrutínio rigoroso das equipes de TI, jurídicas, de segurança e de gestão de riscos. Para abordar esses desafios e agilizar o processo, considere as seguintes recomendações para construir uma solução de baixo atrito:

• Crie uma estrada de aprovações dedicada: Considere criar uma estrada de aprovações dedicada para abordar as preocupações das equipes parceiras e obter aprovações.
• Use pilhas de tecnologia pré-aprovadas: Sempre que possível, use pilhas de tecnologia já aprovadas e em uso para evitar atrasos na aprovação e integração.
• Foque em ferramentas essenciais: Os PoCs iniciais geralmente não exigem ajuste fino de modelos, loops de feedback automatizados ou observabilidade/SRE extensiva. Em vez disso, priorize ferramentas para tarefas centrais, como vetorização, embeddings, recuperação de conhecimento, guardrails e desenvolvimento de UI.
• Use ferramentas de baixo código/sem código com cautela: Embora essas ferramentas possam acelerar os prazos, sua natureza de caixa preta limita a capacidade de personalização e integração. Use-as com cautela e considere suas implicações de longo prazo.
• Aborde preocupações de segurança cedo: Implemente técnicas como geração de dados sintéticos, mascaramento de dados PII e criptografia para abordar preocupações de segurança proativamente.

5. Monte uma equipe enxuta e empreendedora

Como em qualquer projeto, ter a equipe certa com as habilidades essenciais é crucial para o sucesso. Além da expertise técnica, sua equipe também deve ser ágil e empreendedora.

• Considere incluir gerentes de produto e especialistas em matéria (SMEs) para garantir que você está resolvendo o problema certo.
• Certifique-se de ter desenvolvedores full-stack e engenheiros de aprendizado de máquina na equipe.
• Evite contratar especificamente para o PoC ou emprestar recursos internos de projetos de longo prazo e alta prioridade. Em vez disso, considere contratar fornecedores de serviços de pequeno e médio porte que possam trazer o talento certo rapidamente.
• Incorpore parceiros de equipes jurídicas e de segurança desde o primeiro dia.

6. Priorize requisitos não funcionais também

Para um PoC bem-sucedido, é crucial estabelecer limites de problema claros e um conjunto fixo de requisitos funcionais. No entanto, os requisitos não funcionais não devem ser ignorados. Embora o PoC deva permanecer focado dentro dos limites do problema, sua arquitetura deve ser projetada para alto desempenho. Mais especificamente, alcançar latência de milissegundos pode não ser uma necessidade imediata, no entanto, o PoC deve ser capaz de escalar suavemente à medida que os usuários beta se expandem. Opte por uma arquitetura modular que permaneça flexível e agnóstica em relação às ferramentas.

7. Desenvolva um plano para lidar com alucinações

As alucinações são inevitáveis com modelos de linguagem. Portanto, guardrails são críticos para escalar soluções de GenAI de forma responsável. No entanto, avalie se guardrails automatizados são necessários durante a fase de PoC e em que medida. Em vez de ignorar ou superengenharia os guardrails, detecte quando seus modelos alucinam e sinalize-os para os usuários do PoC.

8. Adote as melhores práticas de gerenciamento de produto e projeto

Essa ilustração do XKCD se aplica a PoCs assim como à produção. Não há um playbook que se ajuste a todos. No entanto, adotar as melhores práticas de gerenciamento de produto e projeto pode ajudar a agilizar e alcançar progresso.

• Use métodos kanban ou ágeis para planejamento e execução táticos.
• Documente tudo.
• Realize scrum de scrums para colaborar efetivamente com equipes parceiras.
• Mantenha seus stakeholders e liderança informados sobre o progresso.

Conclusão

Executar um PoC de GenAI bem-sucedido não é apenas sobre provar a viabilidade técnica, é sobre avaliar as escolhas fundamentais para o longo prazo. Ao selecionar cuidadosamente o caso de uso certo, alinhar métricas de sucesso, permitir experimentação rápida, minimizar o atrito, montar a equipe certa, abordar requisitos funcionais e não funcionais, e planejar desafios como alucinações, as organizações podem melhorar dramaticamente suas chances de passar do PoC para a produção.

No entanto, as etapas delineadas acima não são exaustivas, e nem todas as recomendações se aplicarão a todos os casos de uso. Cada PoC é único, e a chave para o sucesso é adaptar essas melhores práticas para se adequar aos objetivos de negócios específicos, restrições técnicas e landscape regulatório.

Uma visão e estratégia fortes são essenciais para a adoção de GenAI, mas sem as etapas táticas certas, mesmo os planos mais bem elaborados podem estagnar na fase de PoC. A execução é onde as grandes ideias ou sucumbem ou têm sucesso, e ter uma abordagem clara e estruturada garante que a inovação se traduza em impacto no mundo real.