A lacuna de implantação da IA é um problema de pessoas

O motivo mais comum para projetos de IA decepcionarem não é o modelo. É que ninguém na organização sabe transformar um modelo capaz em um processo que funcione. Em 2 de outubro, a Anthropic colocou um preço nesse problema: US$ 100 milhões para formar 10.000 pessoas cujo trabalho é exatamente esse.

O que aconteceu

Segundo o anúncio da Anthropic, a nova Claude Frontier Academy pretende formar 10.000 “Frontier Deployed Engineers” até o fim de 2027, com um compromisso de US$ 100 milhões. O primeiro programa é uma residência que, nas palavras da Anthropic, “segue o modelo médico de construção de expertise”. As organizações indicam engenheiros de destaque, cada um chegando com um projeto definido no Claude. Primeiro, eles participam de um programa presencial de vários dias com uma implantação corporativa simulada e uma avaliação prática; depois, passam 12 semanas liderando um caso de uso real em sua própria organização com o apoio de engenheiros da Anthropic, seguidas de uma avaliação final.

As turmas acontecem em San Francisco, Nova York e Londres. Entre as empresas citadas nas primeiras turmas estão Accenture, Bain, Capgemini, Commonwealth Bank of Australia, Deloitte, McKinsey, Morgan Stanley e Novo Nordisk. A Anthropic diz que a academia se apoia em sua rede de parceiros, na qual profissionais de 46.000 empresas já obtiveram mais de 175.000 certificações.

Um líder da Accenture citado no anúncio diz que a residência avalia “o julgamento testado em uma implantação corporativa simulada, e não habilidades técnicas isoladas.”

Por que isso importa

Leia a lista dos primeiros participantes: consultorias, bancos, uma farmacêutica. São essas as organizações que vão implantar IA dentro de outras empresas, inclusive dentro de departamentos de marketing. O modelo não é novo; engenheiros de campo e arquitetos de soluções existem em todas as categorias de software corporativo. O que é novo é a escala e a ênfase no julgamento em implantações reais.

O marketing tem a mesma lacuna, e menos gente trabalhando nela. Muitas equipes hoje têm acesso a modelos e ferramentas excelentes. Bem menos têm alguém cujo trabalho seja pegar um processo de marketing bagunçado, como monitoramento de concorrentes, testes de criativos ou relatórios, e redesenhá-lo em torno da IA, com mensuração, salvaguardas e adoção incorporadas.

A localização das turmas também merece nota. Nenhuma está na Ásia. Para a nossa região, isso é uma lacuna a ser preenchida localmente ou um sinal de que a primeira onda de talentos certificados em implantação estará concentrada em outros lugares.

O que minha pesquisa diz

Na minha visão, o passo mais difícil da IA aplicada é o que vai de um modelo que funciona a um processo que funciona. Nossa pesquisa reflete isso. Em MindFuse (ACM Multimedia 2025) e na demonstração industrial da SOMIN no ACM Multimedia 2025, a contribuição não está só nos modelos, mas em como eles se encaixam no trabalho de estratégia de um profissional de marketing: previsão de desempenho mais um LLM que explica e recomenda.

Escrevi na Forbes sobre reduzir a distância entre o marketing e os sistemas de IA e sobre aproveitar os LLMs nos negócios para além dos chatbots. O tema recorrente é que o valor aparece quando alguém entende os dois lados: o que o modelo consegue fazer de forma confiável e o que o negócio realmente precisa. Essa pessoa é rara no marketing.

Também dou aulas, na NUS e no INSEAD, entre outros, e o enquadramento da residência médica faz sentido para mim. Não se aprende implantação em slides. Aprende-se sendo responsável por um caso real, com supervisão, e sendo avaliado pelo julgamento.

Como as equipes de marketing podem criar essa função agora

• Nomeie um responsável. Dê a uma pessoa a responsabilidade explícita de transformar a capacidade da IA em processo de marketing, com tempo para isso.
• Aprenda com um caso real. Escolha um fluxo de trabalho ativo, como o relatório semanal de concorrentes, e redesenhe-o de ponta a ponta, com uma linha de base e uma meta.
• Junte marketing e engenharia. As melhores implantações vêm de um profissional de marketing que conhece a decisão e um tecnólogo que conhece o sistema, trabalhando juntos.
• Avalie o julgamento, não a fluência em ferramentas. A pessoa consegue explicar quando não se deve confiar na IA e o que acontece nesse caso?
• Compartilhe o que funciona. Documente cada implantação como um caso curto: o problema, o desenho, o resultado, os modos de falha.

Cem milhões de dólares é um número grande para treinamento. É um número pequeno comparado ao que as organizações perdem em projetos de IA que nunca chegam ao trabalho do dia a dia. O marketing não deve esperar que outra pessoa forme seus implantadores.

Perguntas frequentes