Episode 358 Put the title Right Here

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Summary

Host Dr. Darren sits down with Michael Chavira, co-founder and managing partner of Axiologic, to unpack the real reasons AI projects fail. From AI governance and workflow redesign to training, adoption, and ROI, this conversation shows why successful AI implementation is rarely a plug-and-play solution—and why people, process, policy, and technology all have to move together.

Key Takeaways

  • AI amplifies existing systems: If your workflows are broken, AI will usually make the problems bigger, not better.
  • Start with AI maturity assessment: Before buying tools, determine where your organization is actually ready for AI adoption.
  • Fix the process first: Many AI failures come from outdated workflows, poor training, and disconnected tools.
  • Governance matters: Clear AI policies, data protection rules, and shadow AI controls are essential for organizations.
  • Pilot before scaling: Choose one use case, prove value, and measure ROI before rolling AI out across the business.
  • Use AI to support people, not replace thinking: The best results come from practical, specialized AI tools that fit real work.

Chapters

  • 00:00 Intro and the 95% AI failure problem
  • 01:40 Michael Cervera’s origin story
  • 05:10 Why AI projects struggle to deliver ROI
  • 09:30 People, process, policy, and technology
  • 13:05 Workflow problems and the JIRA example
  • 17:20 AI governance, shadow AI, and data leakage
  • 22:15 Choosing the right AI pilot
  • 26:10 Building vs. buying AI tools
  • 30:00 Vibe coding, prototypes, and operationalizing AI
  • 34:00 Dissertation research and what’s next
  • 37:10 How to connect with Michael and Axios Logic Solutions

O verdadeiro problema não é a IA — é tudo ao seu redor.

A IA ganha destaque, mas a verdadeira razão pela qual tantos projetos estagnam é mais simples: a maioria das organizações tenta adicionar IA a fluxos de trabalho quebrados. Quando os líderes pulam o treinamento, ignoram a governança e falham em repensar o design dos processos, mesmo as melhores ferramentas apenas amplificam a bagunça.

Essa é a mensagem principal de uma conversa com uma visão sistêmica sobre a adoção de IA, especialmente em governos, defesa e grandes empresas. O que se destaca é relevante tanto para executivos quanto para tecnólogos: o sucesso com a IA está menos relacionado à compra de software e mais à reforma de como o trabalho é realmente realizado.

A IA falha quando as organizações a tratam como um plug-in.

É tentador acreditar que a IA pode ser implantada como um aplicativo novo. Comprar licenças, anunciar o lançamento e esperar que a produtividade aumente. Mas na prática, a IA se comporta mais como um multiplicador de forças — ela aumenta o que já está presente, seja bom ou ruim.

Se suas equipes ainda estão utilizando planilhas espalhadas, threads de e-mail e soluções manuais, o modelo não vai consertar magicamente o caos. Na verdade, pode piorar a confiança se os resultados parecerem incompletos ou imprecisos.

O que os líderes devem verificar primeiro:

  • Os fluxos de trabalho estão claramente definidos?

Os funcionários foram treinados nas novas ferramentas?

  • Os dados que estão sendo utilizados nos sistemas de IA são confiáveis?

As equipes sabem o que nunca deve ser inserido em modelos públicos?

  • Existe uma política de governança em vigor?

Comece Pequeno: Maturidade em IA e Casos de Uso de Piloto

Em vez de implementar a IA em todos os lugares, comece avaliando a maturidade da IA em toda a organização. Algumas equipes podem já estar experimentando intensamente, enquanto outras podem não estar prontas de forma alguma. Isso é importante porque a estratégia de adoção deve corresponder ao ambiente real, e não ao ciclo de hype.

A abordagem mais inteligente é escolher um fluxo de trabalho com baixo esforço e alto retorno, então provar o valor antes de escalar. Pense nisso como um piloto com um caso de negócios, não como um mandato de transformação abrangente. Isso ajuda a construir confiança, identificar a fricção cedo e mostrar onde a inteligência artificial pode realmente reduzir tempo e esforço.

Governança, Segurança e a IA Sombria Não Podem Ser Ignoradas

Um dos maiores riscos na adoção de IA é a IA sombra — funcionários usando suas ferramentas preferidas fora da política da empresa. Se os líderes simplesmente distribuírem um assistente padrão e esperarem que todos mudem, muitos usuários continuarão usando o que já conhecem.

Isso cria questões reais de governança, especialmente quando dados sensíveis, propriedade intelectual ou registros de recursos humanos estão envolvidos. Políticas, treinamentos e até mesmo acordos de não divulgação (NDAs) podem precisar de atualizações para refletir como as pessoas realmente usam as ferramentas de IA. Sem essa estrutura, as organizações correm o risco de vazamentos, confusão e baixa adoção.

A Conclusão: A IA é uma Oportunidade de Otimização de Processos

A IA funciona melhor quando ajuda a melhorar um processo que já vale a pena ser melhorado. O objetivo não é "IA em todos os lugares". O objetivo é melhores resultados, fluxos de trabalho mais rápidos e valor mensurável.

Isso significa alinhar pessoas, processos, políticas e tecnologia. Quando essas quatro partes se movem em sincronia, a IA se torna uma vantagem prática ao invés de um experimento caro.

Ouça a conversa completa.

Se você está liderando uma iniciativa de IA, este episódio vale o seu tempo. Ouça a conversa completa, compartilhe com sua equipe e use-o como uma lista de verificação antes do seu próximo lançamento de IA.