Gestão
Framework GUIDDE: do Hype ao ROI com IA
Vamos ser honestos… hoje em dia é impossível ir a qualquer lugar sem ouvir falar em IA Generativa. Todo executivo vê o enorme potencial dessa tecnologia. Toda empresa quer aproveitar a onda. Mas existe um abismo crescente entre o hype e os resultados concretos que as empresas realmente estão alcançando.
Isso não é um fracasso da tecnologia. É um fracasso da estratégia e estrutura.
Em diversos setores, as organizações estão experimentando com IA, mas têm dificuldade em medir resultados. Um estudo da S&P Global mostrou que 42% das empresas abandonaram seus projetos pilotos de IA Generativa em 2025, um salto dramático em relação a 17% do ano passado.
No Brasil, a situação é igualmente desafiadora. De acordo com uma matéria da Forbes Brasil, 93% das empresas não utilizam métricas claras para mensurar os resultados da IA. E apenas 7% afirmam ter de fato constatado retorno sobre investimento dessas iniciativas.
Eu mesmo já estive em diversas conversas com lideranças que sofriam com este dilema. Um exemplo emblemático foi com um dos grandes unicórnios do Brasil, onde conseguiram construir um piloto incrível para produtividade individual, que aumentou muito também a satisfação dos empregados. Todo mundo adorou e foi um verdadeiro sucesso! Entretanto, a alta liderança voltou com a pergunta chave: "O quanto de dinheiro este projeto tem potencial de trazer e/ou economizar?"
Foi neste momento que nos chamaram para a conversa. Para ajudar a provar o ROI. Eles não tinham dados o suficiente para provar o ponto da produtividade individual indo muito além da hora homem e tampouco dados sobre evasão/atrito de funcionários versus a satisfação com o trabalho diário.
Passamos uma tarde inteira analisando. E a resposta foi triste: "Se o grande objetivo deste piloto era provar ROI imediato, o caso de uso foi mal escolhido."
Os executivos estão presos a um paradoxo nesse momento. São pressionados a investir pesado em IA, mas também precisam entregar resultados concretos. Sem estrutura, esses investimentos se transformam no que chamo de "brinquedos caros". Demonstrações impressionantes, porém sem impacto no negócio.
Então, como preencher esse abismo entre a ambição e o retorno?
TL;DR
O problema: 42% das empresas abandonam projetos de IA; 93% não medem resultados.
A causa: Falta de estrutura, métricas e alinhamento entre tecnologia e negócio.
A solução: O Framework GUIDDE, um ciclo de seis fases (Goal, Understand, Innovate, Develop, Deploy, Evaluate) criado para transformar IA em valor mensurável.
Diferencial: Integra o melhor de Lean, DMAIC, CRISP-DM, Design Thinking, MLOps e Agile, incluindo eficiência, melhoria contínua, foco humano e governança técnica.
O resultado: Menor risco financeiro, maior visibilidade executiva, adoção real e ROI comprovado.
A mentalidade: Estrutura e disciplina não limitam a inovação, elas a tornam sustentável.
Framework GUIDDE
Para sair do caos e chegar à clareza, as organizações precisam de uma abordagem sistemática que conecte cada decisão ao valor de negócio. É por isso que criei o Framework GUIDDE, uma metodologia estruturada e orientada ao negócio, que conecta tecnologia a resultados mensuráveis.
Pense no GUIDDE como um GPS para a sua jornada de IA. Não é apenas um mapa, mas um sistema de navegação em tempo real, com direções claras, ajudando você a evitar becos sem saída e desperdício de recursos.
Para construir o GUIDDE, usei de expertise e anos de conhecimento em projetos de diferentes indústrias e parti de metodologias já consagradas em diferentes domínios. Avaliei criticamente como cada uma pode inspirar (ou não) a gestão de projetos de IA. Pretendo com o tempo mergulhar aqui mais profundamente em todo esse processo de criação do framework com vocês.
GUIDDE é um acrônimo, e significa: Goal, Understand, Innovate, Develop, Deploy, Evaluate. São seis fases que formam um ciclo completo para iniciativas de IA.
Cada fase garante que sua organização avance com clareza e propósito.
G de Goal (Objetivo)
O primeiro, e mais crítico, passo é definir o problema de negócio. Com frequência, as equipes começam com a tecnologia ("Precisamos usar LLMs!"), em vez de começar pela estratégia ("Precisamos reduzir os custos de manutenção em 15%!").
A fase Goal inicia o projeto estabelecendo qual problema de negócio será resolvido e quais objetivos e resultados esperamos atingir. É o momento de enquadrar estrategicamente a iniciativa. Muitas vezes, essa etapa equivale a elaborar um Business Case inicial, ou uma visão do projeto, que será validada pelo Sponsor executivo antes de avançar.
O objetivo principal aqui é garantir que o projeto comece com um propósito claro e alinhado à estratégia da empresa, com hipóteses de valor definidas e métricas de sucesso acordadas. Em outras palavras, precisamos responder: "Por que estamos fazendo esse projeto de IA Generativa? O que seria considerado sucesso para ele?"
Nessa fase, você deve:
Identificar o desafio real de negócio.
Definir métricas de sucesso (ROI, redução de custo, aumento de eficiência, etc).
Alinhar Stakeholders em torno de resultados claros.
Essa etapa garante que o projeto sirva ao negócio, e não apenas ao Hype. Sem uma meta clara, cada experimento pode parecer progresso… mas nenhum move o negócio adiante.
U de Understand (Entender)
Antes de começar a desenvolver, é essencial entender o contexto operacional. Você tem dados de qualidade? Seus processos estão maduros o suficiente? Sua equipe tem as habilidades, ferramentas e infraestrutura adequadas?
A fase de Understand consiste em mergulhar no contexto do problema e avaliar a viabilidade e riscos da iniciativa. Se Goal definiu "o que queremos e por quê", agora em Understand iremos investigar "o que existe hoje e o que será necessário" para atacar o problema com IA. É uma etapa de descoberta e análise, combinando aspectos de Business Analytics, Data Assessment e Risk Management.
O objetivo é obter uma compreensão 360 graus do problema e do cenário atual. Nessa fase, você:
Avalia a quantidade e acessibilidade dos dados.
Mapeia fluxos de trabalho e gargalos atuais.
Identifica riscos de conformidade e governança.
Basicamente, a ideia aqui é confirmar se IA é de fato a melhor abordagem, refinar escopo e requisitos baseado na realidade encontrada, e identificar precocemente obstáculos ou necessidades especiais.
É a fase de Due Dilligence da IA. Precisamos confirmar se a IA é realmente a ferramenta certa para o problema e confirmar se estamos atacando o problema certo para o negócio.
I de Innovate (Inovar)
Aqui, criatividade encontra pragmatismo. Em vez de brainstormings infinitos, você constrói protótipos rápidos que testam ideias em condições reais de negócios.
Em Innovate, partimos do entendimento consolidado do problema para gerar, experimentar e validar soluções potenciais, com foco tanto no usuário final quanto na viabilidade técnica.
Exploramos aqui diferentes abordagens usando IA Generativa, construímos provas de conceito ou protótipos rápidos e colhemos feedback. Tudo para escolher a melhor solução antes de investir pesado no desenvolvimento completo. Em analogia, se estivéssemos falando de arquitetura tradicional, essa fase corresponderia ao esboço e maquete, não à construção final ainda.
O objetivo principal é identificar a solução de IA Generativa que tem o maior potencial de impacto e aceitação, testando hipóteses na prática. As ações principais aqui são:
Co-ciar soluções com usuários reais.
Testar hipóteses por meio de protótipos leves e rápidos (muitas vezes feitos por Vibe Coding).
Coletar feedback para validar o valor logo no início.
É como a aplicação do Design Thinking à IA: inovação centrada no humano, garantindo que o que você cria realmente resolva um problema.
Assim, chegamos ao final de Innovate com uma ideia validada (tanto no desejo do usuário quanto na prova técnica de conceito) que seguirá adiante para implementação. Caso nenhuma ideia se prove adequada, descobrimos isso agora. Economizamos assim recursos de um desenvolvimento completo fracassado.
Inovação sem validação é apenas experimentação. O GUIDDE força inovação com propósito.
D de Develop (Desenvolver)
Uma vez validada a ideia, é hora da engenharia para o mundo real.
A fase Develop é onde a solução de IA Generativa é construída de ponta a ponta. Após a escolha validada na fase anterior, aqui fazemos a implementação completa e robusta: programação, ajuste (ou até treino) do modelo se necessário, integrações com sistemas e testes internos rigorosos de qualidade. Em termos de método, essa fase equivale ao desenvolvimento de software e Machine Learning tradicional (provavelmente seguindo Agile Sprints), mas com particularidades de IA Generativa.
O foco é transformar o protótipo ou conceito validado em um produto mínimo viável funcional e escalável, pronto para ser liberado a usuários reais em produção.
Essa fase integra princípios de Agile e MLOps, garantindo flexibilidade, versionamento e entrega contínua. As propriedades centrais são:
Pipelines de dados fortes e monitoráveis.
Governança e versionamento de modelos/prompts/contexto.
Segurança, conformidade e escalabilidade.
A missão aqui é entregar a solução com qualidade de produção, garantindo que ela atenda aos requisitos funcionais e não-funcionais, seja segura, escalável e devidamente documentada. Além disso, preparar todo o aparato de monitoramento e governança para quando for lançada. Se Innovate provou que a ideia funciona, Develop se preocupa em fazer com que ela funcione confiavelmente, em larga escala e sob políticas corporativas.
D de Deploy (Implantar)
A adoção tecnológica não acontece sozinha! A fase de Deploy foca no Rollout, no treinamento e na integração cultural.
É necessário colocar a solução de IA em ambiente de produção, disponibilizando aos usuários finais e integrando oficialmente aos processos de negócio. Mas não se trata de apertar um botão de deploy técnico. Inclui planejar e executar a solução na operação da empresa, o que envolve gerenciar mudanças, treinar usuários e estabelecer monitoramento e suporte ativo.
Ou seja, é o momento da verdade no mundo real. A IA começa a interagir com usuários ou alimentar decisões reais. Por isso, precisamos garantir que isso ocorra de forma controlada, segura e com adoção adequada.
Passos-chave:
Implantar em ambientes controlados (pilotos, rollout graduais, etc).
Treinar equipes e fomentar o letramento e IA.
Configurar dashboards para monitoramento contínuo de performance.
Entregar valor real com a solução de IA em produção, garantindo que os usuários a utilizem corretamente e que a solução funcione conforme projetada sob condições reais é o objetivo aqui.
Também é objetivo do Deploy estabelecer os mecanismos de suporte e monitoramento contínuo para acompanhar desempenho, capturar problemas e retroalimentar melhorias. No fundo, o sucesso dessa fase se mede por: "a solução está sendo usada e está produzindo os efeitos esperados (ou caminhando para isso)?" Preparamos assim o terreno para quantificar o ROI.
Ao gerir a adoção de forma intencional, a IA deixa de ser um sistema e se torna uma capacidade organizacional.
E de Evaluate (Avaliar)
A fase final, Evaluate, é onde a IA se transforma em um sistema de aprendizado.
É a fase de medições, aprendizados e tomada de decisão após a solução estar em uso. Aqui, finalmente confrontamos os resultados obtidos com os objetivos iniciais (eficiência, economia, satisfação, etc), calculamos o retorno sobre investimento (ROI) e outros impactos qualitativos, e decidimos os próximos passos estratégicos.
Devemos expandir a solução? Ajustá-la? Ou até encerrar, se não trouxe resultado?
Também é o momento de consolidar lições aprendidas em todas as dimensões (técnica, de gestão, de adesão) para informar futuras iniciativas. Essas percepções alimentam os próximos ciclos de projetos.
Isso cria uma cultura de melhoria contínua, onde cada iteração se torna mais inteligente, mais rápida e mais valiosa.
É importante ressaltar também que o Framework GUIDDE não é um processo linear. É um sistema vivo e cíclico que evolui junto com a organização. Não precisamos, e não devemos, esperar chegar em Evaluate para perceber que construímos a ferramenta errada, que não temos o contexto necessário, ou que escolhemos o caso de uso errado! A cada etapa fazemos essa análise e voltamos para as etapas anteriores para alinhar a nossa rota para a direção correta.
Metodologias que Inspiram o GUIDDE
O GUIDDE foi concebido após ser testado continuamente desde 2022 em clientes de diferentes indústrias, de diferentes tamanhos e com um leque enorme e variado de desafios. O Framework se apoia nos ombros de gigantes, integrando as melhores práticas de diversas disciplinas globais.
Lean Thinking: Agrega com a mentalidade de eficiência. Eliminar desperdícios, focar no valor e buscar melhoria contínua. No contexto da IA, o Lean garante que recursos sejam aplicados onde realmente geram impacto mensurável.
DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control): Vindo do universo do Six-Sigma (minha grade base), o DMAIC oferece raciocínio estruturado para melhoria de processos. Ele ensina equipes a definir claramente o problema, medir a analisar causas, implementar melhorias e controlar resultados. Princípios que se encaixam perfeitamente na lógica iterativa necessária para projetos de IA.
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining): Adiciona uma base analítica sólida e repetível para o ciclo de vida de projetos baseados em dados. Ele estrutura desde a compreensão do negócio até a implementação de modelos, garantindo a disciplina e previsibilidade.
Design Thinking: Traz a abordagem centrada no ser humano, assegurando que as soluções de IA partam das reais necessidades das pessoas. Essa metodologia impulsiona empatia, co-criação e validação prática, reduzindo o risco de inovações desconectadas do usuário final.
MLOps: Incorpora rigor e governança à implementação da IA.O MLOps estabelece padrões para desenvolvimento, versionamento, implantação e monitoramento de modelos, permitindo que a IA funcione de forma confiável e escalável.
Agile: Fornece velocidade, adaptação e entrega contínua de valor. Com ciclos curtos e feedback constante, o Agile permite testar hipóteses rapidamente e ajustar o curso conforme o aprendizado, mantendo o foco em resultados mensuráveis e de alto impacto.
Juntas, essas metodologias formam um modelo híbrido e agnóstico de governança que equilibra a criatividade e o controle, permitindo inovação sem caos.
Como o Framework GUIDDE muda o jogo
Seguir esse ciclo estruturado permite que as organizações enfrentem diretamente as causas mais comuns de fracasso em projetos de IA:
Menor risco financeiro. Você só investe pesado quando o valor é comprovado.
Maior visibilidade executiva. Métricas e marcos claros mantêm a liderança informada e confiante.
Maior adoção. Usuários são envolvidos desde o início, por meio de design centrado nas pessoas.
ROI mensurável. Cada projeto é avaliado com base em metas de negócio tangíveis.
O GUIDDE transforma a IA de uma sequência de experimentos em um motor escalável de geração de valor. É sobre alcançar tudo o que a IA pode oferecer, como produtividade e novas experiências para os clientes, mas com disciplina e responsabilidade.
A Disciplina por Trás da Inovação
Em um mundo obcecado por disrupção e velocidade, talvez a chave para liberar o potencial não seja apenas liberdade criativa, mas disciplina estruturada.
As organizações que liderarão a próxima década da IA não serão as que se movem mais rápido, mas as que se movem com inteligência.
Porque inovação sem responsabilidade é caos. Mas quando guiada por clareza, governança e aprendizado contínuo, ela se torna imparável.
GUIDDE não é apenas um Framework, é uma mentalidade. Uma forma de canalizar criatividade em valor de negócio mensurável e sustentável.
Se a sua organização está investindo em IA e quer sair do hype para alcançar resultados reais, é hora de estruturar a sua jornada. O GUIDDE foi criado para transformar a experimentação em valor de negócio, com governança, clareza e propósito.
Entre em contato comigo aqui pelo AndreLopes.ai e descubra como aplicar o GUIDDE no contexto do seu negócio. Vamos juntos transformar a IA em um diferencial competitivo sustentável.
