Don’t Call It a Failure: A Business-Agility Reading of the “95% of AI Pilots” Story

If you have ever worked in PR or social, you know the feeling. We spent years debating ROI for activities that clearly mattered but did not fit neatly into last-click spreadsheets. Now we have a once-in-a-generation capability, and some are ready to declare defeat because the P&L did not move in six months. That is not how transformation is measured. It is how halftime is misread.

To be clear: the State of AI in Business 2025 report from MIT’s Project NANDA is worth your time. It’s made waves with a striking figure—95% of enterprise GenAI pilots haven’t delivered measurable P&L impact. The authors also label this work as an early snapshot (January–June 2025), which is important context. Early data, transparent limitations, and a conversation worth having. From a business-agility perspective, the conversation is not “Is AI failing?” The conversation is “Are we running the work in a way that creates measurable flow, safe learning, and compounding value?”

Below is the same storyline, retold with business-agility lenses.

What an Agile Organization Asks First

1. Who is the customer of this pilot, and what problem are we solving for them today? Define the user, the job to be done, and the pain you are trying to remove this quarter.
2. What is our hypothesis and what would disprove it? Write it down. Choose the smallest slice that can test it in production-like conditions.
3. What evidence will we accept before P&L shows up? Flow and quality are the leading indicators. Finance is the lagging proof.

When those three questions are explicit, pilots stop being demos and start being experiments.

Six Months Is Not a Verdict, It Is a Cadence

Six months equals a handful of sprints with room for two or three inspect-and-adapt cycles. That is enough time to learn about permissions, routing, data quality, latency, handoffs, exception paths, and human-in-the-loop. It is not enough time to rewire multiple core workflows, retrain large teams, harden guardrails, and push improvements all the way to audited P&L. In agility we timebox to learn, then decide to scale or stop based on evidence, not on optimism.

Measure Flow First, Finance Next

Direct profit is the destination. Flow tells you whether you are moving toward that destination. Treat these as agility leading indicators that should move in months 1 to 6:

• Lead time from request to result
• Taxa de transferência per week for the target workflow
• Rework rate e exception rate
• Escaped error rate e defect containment
• Adoption: assisted tasks per user per day, active minutes in the workflow
• Risk posture: flagged issues reduced, review time reduced
• Customer outcomes: response time, first-contact resolution, CSAT or NPS deltas

If these signals improve and remain stable, the P&L generally moves between months 9 and 18, which is when scale begins and setup ends.

From Demo Theater to Workflow Reality

Agility favors working solutions in real paths over polished demos. Three practical shifts turn pilots into value delivery:

1. Value slicing: release a narrow, end-to-end slice that touches the system of record and the approval path.
2. Definition of Ready and Definition of Done: no work enters a sprint unless data access, privacy constraints, and success metrics are clear; no work is done until telemetry, audit trails, and rollback are live.
3. Guardrails, not gates: security, risk, legal, and compliance sit in weekly reviews with product and operations. The objective is to design safe defaults that enable flow, not to pause work until the quarter ends.

Organize for Learning, Not Heroics

• One owner, one workflow, one data source for the first slice. Reduce coordination drag.
• Cross-functional team: product, operations, data, engineering, risk, and finance see the same board and the same metrics.
• Limit WIP: stop starting and start finishing. Too many pilots create false positives and thin learning.
• Weekly retros: surface blockers early, adjust scope, and rotate one small improvement per week into the Definition of Done.

The Right Scoreboard for Month Six

Executives should expect a two-line scorecard at the six-month mark:

1. Flow and quality: the leading metrics listed above with before-and-after deltas and stability bands.
2. Finance translation: hours avoided, error costs avoided, cycle time value released, revenue capture unlocked, risk reduction quantified. These are not GAAP yet. They are the audited trail that justifies scale.

If the flow line is up and stable, and the finance translation is credible, scale. If not, stop or rescope. Either outcome is success because you learned at low cost.

Why the “95%” Headline Can Be True and Misleading

It can be true that most pilots did not show direct P&L in six months. It can also be misleading if those pilots were not designed as agile experiments with explicit leading indicators, working slices, and weekly inspection. Agility does not promise instant profit. It promises faster truth. That is exactly what leaders need.

A Friendly Challenge to Colleagues

Before we declare the technology a failure, let us adopt an agility scoreboard and cadence. Write the hypothesis. Slice the value. Measure the flow. Invite Finance and Risk into the retro. Decide based on evidence. Then repeat.

Your turn: What is one flow metric you trust and one cadence habit that kept your pilot honest? Please comment on our LinkedIn Article!

#StateofAI2025 #BusinessAgility #ContinuousImprovement #AIROI #ChangeManagement

A jornada de ensino e aprendizagem além das notas: Reimaginando a educação com agilidade, IA e gamificação

Toda jornada épica, seja a jornada de Frodo até a Montanha da Perdição em O Senhor dos AnéisO caminho de Luke Skywalker para se tornar um Jedi em Guerra nas Estrelasou as viagens do Empresa em Jornada nas EstrelasNo entanto, essas jornadas não começam com uma nota. Nenhum herói embarca em sua aventura tendo recebido uma nota A, B ou de reprovação. Em vez disso, eles começam com uma missão convincente, um desafio a ser superado. Sua jornada é repleta de marcos, obstáculos, momentos de dúvida e triunfo. Ela nunca é reduzida a uma pontuação percentual.

No entanto, na educação, muitas vezes tratamos o aprendizado como se os alunos fossem meros pontos em uma escala, em vez de exploradores que navegam no vasto cenário do conhecimento.

Como Daniel Pink (2025) discute em The Washington Postem seu artigo de opinião Por que não se livrar das notas?O impacto da inflação de notas destaca as conseqüências não intencionais dessa abordagem, provocando uma reflexão crítica: por que vemos as notas como barreiras em vez de pontos de controle dinâmicos?

Em vez disso, por que não gamificar a educação, transformando as avaliações em momentos marcantes, fazendo com que sejam marcadores de "ir ou não ir" que confirmem o domínio de habilidades essenciais antes que os alunos avancem, de forma semelhante aos pontos de verificação em um jogo ou simulação de negócios?

Na educação empresarial, em que o objetivo é preparar os alunos para a imprevisibilidade do mundo real, a ênfase deve mudar da mera pontuação nos exames para o domínio, a adaptabilidade e a competência prática. Este artigo explora as possibilidades de ir além dos sistemas tradicionais de notas, inspirados na complementaridade entre humanos e IA, nos princípios de agilidade nos negócios e nos modelos de gamificação, para criar uma experiência de aprendizado envolvente, iterativa e focada em habilidades. Essas ideias estão estreitamente alinhadas com o Manifesto para ensino e aprendizagemque enfatiza a adaptabilidade em vez de métodos de ensino prescritivos, a colaboração em vez da realização individual, a obtenção de resultados de aprendizagem em vez de testes de alunos, a investigação orientada pelo aluno em vez de palestras em sala de aula, a demonstração e a aplicação em vez do acúmulo de informações e a melhoria contínua em vez da manutenção das práticas atuais (Krehbiel et al., 2017).

1. Complementaridade entre humanos e IA: Uma abordagem mais inteligente para o aprendizado

IA como assistente de aprendizagem adaptável

As plataformas baseadas em IA podem adaptar o conteúdo educacional ao ritmo e ao estilo de aprendizagem exclusivos de cada aluno, reduzindo a necessidade de estruturas rígidas de avaliação. Em vez de forçar todos os alunos a seguirem o mesmo currículo na mesma velocidade, a IA pode:

• Personalize os caminhos de aprendizado: Os sistemas de IA adaptáveis, como os usados pelo Coursera, Duolingo e Khan Academy, fornecem feedback em tempo real e exercícios personalizados para fortalecer as áreas fracas (Deci & Ryan, 1985).
• Acompanhe o crescimento da competência ao longo do tempo: Em vez de depender de uma nota única, a IA pode acompanhar o progresso nas principais áreas de habilidades e fornecer insights orientados por dados sobre o desenvolvimento do aluno.
• Reduzir o viés subjetivo na avaliação: Diferentemente da classificação tradicional, que varia de acordo com o instrutor, as ferramentas de avaliação orientadas por IA (por exemplo, pontuação de redações com IA e avaliações automatizadas de habilidades) oferecem maior consistência e justiça (Dweck, 2006).

IA como tutor e mentor

• As ferramentas de IA de conversação (como ChatGPT, Claude ou DeepSeek) podem atuar como tutores sob demanda, respondendo a perguntas, explicando conceitos e fornecendo feedback personalizado além do que um único professor pode gerenciar.
• As simulações orientadas por IA e as ferramentas de RV permitem que os alunos pratiquem cenários de negócios do mundo real, refinando seu pensamento crítico e suas habilidades de resolução de problemas em um ambiente livre de riscos.

Essa mudança descentraliza a autoridade tradicional das notas e, em vez disso, concentra-se no domínio demonstrado das habilidades, alinhando-se bem com o apelo de Pink (2025) para um sistema de avaliação mais significativo e personalizado.

2. Educação sobre agilidade nos negócios: Aprendizado em iterações, não em notas

Aplicação dos princípios ágeis à educação

A agilidade nos negócios enfatiza a iteração, os ciclos de feedback, a adaptabilidade e o aprendizado contínuo - qualidades que naturalmente apóiam a educação sem notas. Em vez de notas tradicionais, os alunos poderiam ser avaliados com base na progressão baseada em competências, projetos do mundo real e ciclos de feedback iterativos (Goodhart, 1975). A Manifesto para ensino e aprendizagem reforça ainda mais essa necessidade, defendendo a investigação orientada pelo aluno em vez da aula passiva e a demonstração em vez do acúmulo rotineiro de informações (Krehbiel et al., 2017).

• Scrum para o aprendizado: Os cursos podem ser estruturados como sprints do Scrum, em que os alunos trabalham em projetos do mundo real em ciclos curtos e iterativos. Os professores e tutores de IA fornecem feedback, garantindo o aprimoramento contínuo em vez de uma nota única.
• Kanban para domínio em ritmo próprio: Em vez de cursos fixos de 15 semanas, os alunos progridem em um quadro de aprendizado no estilo Kanban, passando do conhecimento básico para a aplicação em nível de especialista em seu próprio ritmo.
• OKRs (Objectives and Key Results, objetivos e principais resultados) em relação a notas de letras: Os alunos definem seus próprios objetivos de aprendizado e acompanham o progresso com resultados importantes, da mesma forma que as empresas modernas fazem para medir o sucesso.

Avaliações gamificadas como marcos

Em vez de eliminar testes, provas e exercícios, eles podem ser redefinidos como marcos semelhantes a jogos. Os alunos podem:

• Tente os desafios várias vezes até atingir o domínio, como nas simulações de negócios ou nos exames de certificação.
• Ganhe distintivos de habilidades em vez de notas com letras, criando marcadores de conquistas visíveis semelhantes ao microcredenciamento profissional (Kohn, 1999).
• Avance pelos níveis de competência, de forma semelhante a um processo de integração estruturado em um ambiente corporativo.
• Use desafios baseados em IA para validar competências comerciais do mundo real, permitindo que os alunos apliquem habilidades em problemas comerciais simulados.

Nesse modelo, a reprovação não é um fim, mas uma oportunidade de iteração - garantindo que os alunos absorvam o material profundamente, em vez de apenas tentar obter uma nota de aprovação.

3. O futuro da educação empresarial: Baseado em habilidades, assistido por IA e ágil

A educação como uma simulação da força de trabalho futura

Ao integrar a IA como assistente e as metodologias ágeis à educação, os alunos estariam mais bem preparados para as demandas reais da força de trabalho. O futuro do trabalho é cada vez mais baseado em projetos, interdisciplinar e adaptável - nosso sistema educacional deve refletir isso.

• Avaliações de habilidades orientadas por IA para contratação: Empregadores como o Google e a Tesla estão abandonando a contratação baseada em GPA em favor de avaliações baseadas em habilidades. A IA pode facilitar a verificação de competências por meio de entrevistas com IA, desafios de codificação ou avaliações de estudos de caso, substituindo transcrições desatualizadas e GPAs.
• IA e desenvolvimento de habilidades sociais: Além do aprendizado técnico, as ferramentas com tecnologia de IA, como o treinamento de empatia em RV e a encenação de IA conversacional, ajudam os alunos a desenvolver inteligência emocional, liderança e habilidades de negociação - essenciais para o sucesso nos negócios.

Substituição de cronogramas rígidos por crescimento contínuo

Em vez de um diploma fixo de três ou quatro anos, os alunos devem ter a flexibilidade para:

• Avance em seu próprio ritmo pelos módulos de aprendizado, ganhando distintivos de habilidades ao longo do caminho.
• Aprenda em equipes interdisciplinares, resolvendo problemas de marketing, vendas, finanças e análise orientada por IA em projetos multifuncionais.
• Aplique o aprendizado imediatamente em ambientes do mundo real, assim como as empresas ágeis implementam feedback e iteração contínuos em vez de esperar pelas avaliações de desempenho no final do ano.

Das notas ao crescimento, assistido por IA e ágil

O argumento de Daniel Pink (2025) para eliminar as notas é um apelo convincente para a reforma educacional, que se alinha naturalmente com os princípios de personalização orientada por IA e agilidade nos negócios.

Ao nos afastarmos dos sistemas rígidos de classificação, podemos:

• Mudar de metas de desempenho (obter um A) para metas de aprendizado (alcançar o domínio do mundo real).
• Substitua transcrições desatualizadas por avaliações baseadas em competências, enriquecidas por rastreamento de habilidades orientado por IA e feedback narrativo.
• Transição de um modelo de graduação estático e com prazo determinado para um ecossistema de aprendizado ágil, baseado em projetos e assistido por IA.

Essa abordagem não apenas melhora a educação, mas também prepara os alunos para o mundo dos negócios do futuro, onde a adaptabilidade, o pensamento crítico e a fluência em IA definirão o sucesso.

Referências

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1985). Intrinsic Motivation and Self-Determination in Human Behaviour (Motivação intrínseca e autodeterminação no comportamento humano). Plenum Press.

Dweck, C. S. (2006). Mentalidade: A nova psicologia do sucesso. Random House.

Goodhart, C. A. E. (1975). "Problems of Monetary Management: The U.K. Experience". Papers in Monetary Economics, vol. I, Reserve Bank of Australia.

Kohn, A. (1999). As escolas que nossos filhos merecem: Moving Beyond Traditional Classrooms and "Tougher Standards" (Indo além das salas de aula tradicionais e dos "padrões mais rígidos"). Houghton Mifflin.

Krehbiel, T. C., et al. (2017). Manifesto Ágil para Ensino e Aprendizagem. Journal of Effective Teaching, 17(2), 90-111.

Pink, D. (2025). Por que não se livrar das notas? The Washington Post. https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/03/03/grade-inflation-why-not/

Foto de Element5 Digital

Colaboração de vendas e marketing na era da IA e da agilidade nos negócios

A realidade da tensão entre vendas e marketing

Uma das maiores concepções errôneas no mundo dos negócios é que o alinhamento de vendas e marketing significa que eles devem estar perfeitamente sincronizados, trabalhar sem problemas, sem tensão, e concordar completamente com tudo. Na realidade, isso não é prático. Essas duas equipes têm objetivos, incentivos e abordagens operacionais distintos. Entretanto, isso não significa que elas não possam colaborar de forma eficaz.

Em vez de forçar a harmonia, as empresas devem criar sistemas estruturados que permitam que ambas as equipes funcionem como forças complementares em vez de adversárias. A chave para isso não são os exercícios de formação de equipes ou a cooperação artificial - trata-se de aproveitar a IA, adotar princípios de agilidade nos negócios e promover uma cultura orientada por dados para obter resultados mensuráveis.

Por que as vendas e o marketing são naturalmente conflitantes

- As vendas estão concentradas na receita de curto prazo → elas precisam de resultados imediatos, querem leads de alta qualidade que fechem rapidamente e, muitas vezes, lidam com comportamentos imprevisíveis dos clientes.
- O marketing se concentra no crescimento da marca a longo prazo → Eles se concentram no posicionamento do mercado, na conscientização, na geração de demanda e em estratégias que podem levar meses para gerar retorno.
- As vendas veem o marketing como algo desconectado da realidade → Os representantes de vendas frequentemente reclamam que os esforços de marketing produzem leads de baixa qualidade ou se concentram demais em mensagens abstratas sobre a marca, em vez de focar nos pontos problemáticos reais do comprador.
- O marketing vê as vendas como táticas e míopes → Os profissionais de marketing geralmente se sentem frustrados porque as vendas não acompanham os leads com rapidez suficiente ou os descartam muito rapidamente sem nutri-los.

Como a IA e a agilidade nos negócios abordam esse problema

1. IA para pontuação de leads e análise preditiva → A pontuação de leads orientada por IA pode ajudar a definir quais leads valem a pena buscar, reduzindo o atrito entre vendas e marketing.
2. Estruturas ágeis para vendas e marketing → Os princípios de agilidade nos negócios incentivam a colaboração iterativa, os ciclos de feedback frequentes e a responsabilidade compartilhada.
3. IA para personalização e direcionamento de conteúdo → A IA pode fornecer insights em tempo real sobre o comportamento dos clientes, permitindo que o marketing crie mensagens e argumentos de vendas mais relevantes.
4. Capacitação de vendas orientada por IA → Ferramentas de treinamento automatizadas, chatbots e assistentes virtuais ajudam os representantes de vendas a se envolverem com os clientes potenciais em tempo real, sem depender exclusivamente do marketing.

As armadilhas de um relacionamento disfuncional entre vendas e marketing

1. Gerenciamento de leads e taxas de conversão ruins
- Solução de IA: A análise preditiva ajuda a garantir que apenas os leads de maior intenção sejam passados para as vendas.
- Solução ágil: As reuniões diárias entre vendas e marketing garantem a melhoria contínua da qualidade dos leads.
2. Mensagens confusas e confusão do cliente
- Solução de IA: As ferramentas de CRM com IA garantem mensagens consistentes ao rastrear cada interação com o cliente.
- Solução ágil: Revisões regulares de sprint entre marketing e vendas para alinhar as mensagens e a estratégia.
3. Desperdício de orçamento e recursos
- Solução de IA: A IA pode analisar o ROI da campanha em tempo real, permitindo que o marketing se adapte rapidamente.
- Solução ágil: As retrospectivas identificam esforços desperdiçados, melhorando os investimentos futuros em marketing.
4. Falta de responsabilidade e apontamento de dedo
- Solução de IA: Os painéis de desempenho orientados por IA destacam onde os leads caem no funil, tornando a responsabilidade transparente.
- Solução ágil: OKRs (Objectives & Key Results) compartilhados para vendas e marketing evitam silos.

Como é o verdadeiro alinhamento na era da IA e do Agile

1. Definições compartilhadas e critérios claros de sucesso
- Qualificação de leads orientada por IA → Os modelos de pontuação de IA garantem que somente os leads com alto potencial de conversão cheguem às vendas.
- Colaboração multifuncional ágil → As equipes de marketing e vendas participam de sessões conjuntas de planejamento de sprint.
2. Colaboração em mensagens de vendas e marketing
- IA para análise de sentimentos → A IA pode analisar o feedback do cliente para refinar os argumentos de vendas e as campanhas de marketing.
- Workshops de mensagens ágeis → Workshops conjuntos permitem que ambas as equipes refinem as mensagens com base no feedback iterativo.
3. Uma estrutura de teste de argumentos de vendas
- Testes aprimorados por IA → A análise com tecnologia de IA rastreia quais argumentos de vendas têm maior repercussão entre os clientes em potencial.
- Loops de feedback ágeis → Os representantes de vendas testam novas mensagens em tempo real e fornecem feedback imediato.
4. Tomada de decisão orientada por dados
- AI Predictive Insights → As ferramentas de IA preveem quais estratégias de marketing gerarão os melhores leads.
- Ciclos de iteração ágeis → Os ciclos de melhoria contínua garantem a tomada de decisões orientada por dados.
5. Responsabilidade em nível executivo
- Monitoramento de desempenho orientado por IA → Os painéis oferecem visibilidade em tempo real do desempenho das vendas e do marketing.
- KPIs ágeis compartilhados → Ambas as equipes compartilham a responsabilidade pelo crescimento da receita e pelo sucesso do cliente.

Passando da disfunção para a colaboração

As melhores empresas garantem o alinhamento, tornando impossível que uma equipe tenha sucesso sem a outra. A IA e a agilidade nos negócios criam um sistema de autorreforço em que as vendas e o marketing se alinham naturalmente.

Etapas para avançar em direção a um alinhamento de vendas e marketing ágil e com tecnologia de IA

Etapa 1: Envolva as vendas no posicionamento antecipadamente
- A IA analisa negócios anteriores para fornecer insights sobre quais segmentos de clientes são mais lucrativos.
- A colaboração ágil garante a entrada em tempo real de ambas as equipes para refinar o posicionamento.

Etapa 2: Co-criar o discurso de vendas usando insights de IA
- As ferramentas de otimização de conteúdo com tecnologia de IA ajudam a refinar as mensagens mais eficazes.
- A iteração ágil garante que o marketing e as vendas testem e refinem continuamente o discurso de vendas.

Etapa 3: Estabelecer um ciclo de feedback contínuo
- A IA fornece insights de desempenho automatizados de CRM, mídia social e feedback do cliente.
- Os ciclos de feedback ágeis garantem que as vendas e o marketing sejam iterados rapidamente para maximizar a eficácia.

Etapa 4: Responsabilize ambas as equipes por meio de IA e métricas ágeis
- A IA fornece modelos de atribuição que mostram exatamente quais esforços geram receita.
- Os KPIs ágeis compartilhados garantem a responsabilidade e o sucesso mútuos.

Conclusão: O futuro da colaboração entre vendas e marketing

O alinhamento entre vendas e marketing não significa torná-los melhores amigos, mas sim criar um sistema em que ambas as equipes trabalhem de forma interdependente. Aproveitando a IA, integrando a agilidade dos negócios e promovendo uma cultura de colaboração contínua, as empresas podem quebrar silos, eliminar ineficiências e maximizar o potencial de receita.

Foto de Vardan Papikyan