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Do piloto à produção: porque é que a maioria dos projetos de IA fica pelo caminho

Do piloto à produção: porque é que a maioria dos projetos de IA fica pelo caminho
Escrito por
Data Science Lab
Publicado em
18 de agosto de 2026

Muitas organizações já realizaram um projeto-piloto de IA. O modelo funciona, a demonstração é aplaudida e depois não acontece mais nada. Pela nossa experiência, a maioria dos projetos não fica pelo caminho por causa da tecnologia, mas por tudo o que a rodeia.

Três aspetos têm de estar assegurados

Para colocar a IA em produção, é preciso assegurar três aspetos: dados que chegam de forma fiável, uma equipa capaz de manter o modelo e um processo em que o resultado é efetivamente utilizado. Se faltar um deles, o projeto não passa de uma demonstração.

  • Dados que chegam de forma fiável

  • Uma equipa capaz de manter o modelo

  • Um processo em que o resultado é efetivamente utilizado

Neste artigo, analisamos cada um destes aspetos, com exemplos de projetos realizados em municípios e na área da saúde.

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