Por que IA boa começa no problema, não na tecnologia

A maioria dos projetos de IA que falham têm algo em comum: começaram pela tecnologia. Alguém viu uma demo, quis um agente, e só depois foi procurar qual problema aquilo resolvia.

O caminho que entrega resultado é o inverso. Primeiro o problema de negócio, o resultado esperado e como ele se mede. Depois o processo e os dados. Só então a ferramenta — que pode ser automação, um modelo, analytics ou um time agêntico.

Método é o que torna isso repetível. E repetível é o que separa um experimento de um resultado em produção.