Saúde
25 de fevereiro de 2026
IA e gestão de projetos na saúde
Por que a tecnologia sozinha não consegue transformar sistemas
A inteligência artificial vem sendo apresentada como uma das principais promessas para o futuro da saúde. Diagnósticos mais rápidos, automação de processos, decisões mais precisas e redução de custos compõem um discurso cada vez mais presente nas agendas institucionais. No entanto, a experiência prática demonstra que o simples investimento em tecnologia não garante transformação organizacional nem melhoria sustentável do cuidado.
Relatórios recentes apontam que o Brasil possui um cenário promissor para o uso da inteligência artificial em saúde, mas ainda enfrenta limitações relevantes em infraestrutura, qualificação profissional e governança de dados (CETIC.BR, 2024). Na prática, observa-se que muitos projetos são iniciados com grande expectativa e terminam subutilizados, fragmentados ou sem impacto mensurável.
A implementação de soluções em saúde digital tem revelado um padrão recorrente: a priorização da aquisição de tecnologias em detrimento da compreensão da complexidade organizacional e operacional necessária à sua implementação. Esse desalinhamento resulta, com frequência, em sistemas onerosos, baixa adesão por parte das equipes e impactos limitados sobre os processos de trabalho. Isso demonstra que a transformação digital não decorre da adoção isolada de tecnologias, mas do desenvolvimento de projetos estruturados, com governança, método e propósito claramente definidos.
Quando a inovação falha antes de começar
A literatura contemporânea sobre inovação destaca a importância de distinguir entre duas forças que impulsionam a mudança tecnológica — technology-push (oferta tecnológica) e demand-pull (necessidades de mercado) — e como essas forças interagem para orientar a direção da inovação. Hötte (2023), em um estudo recente, aponta que, quando iniciativas se baseiam principalmente em technology-push, elas podem gerar inovações desalinhadas com demandas reais, com implicações para a adoção e sustentabilidade dos projetos.
Iniciativas orientadas exclusivamente pela tecnologia tendem a apresentar fragilidade estratégica, escopo mal definido e baixa integração organizacional (Bento et al., 2022). Sem diagnóstico institucional adequado, os sistemas não se conectam aos fluxos de trabalho, não dialogam com as demandas reais e não são incorporados à rotina. Nesses contextos, a inovação se transforma em experimento isolado, sem continuidade nem geração efetiva de valor.
O papel estratégico da gestão de projetos
A gestão de projetos tradicionalmente contempla o planejamento e o controle de prazos, custos e escopo. No campo da saúde digital, entretanto, seu papel se expande, assumindo função estruturante nos processos de transformação, articulação de atores e sustentação das mudanças organizacionais.
Segundo a Association for Project Management (2022), projetos baseados em IA exigem integração entre competências técnicas, organizacionais e humanas. Isso inclui tradução de demandas clínicas em requisitos técnicos, organização de equipes multidisciplinares, planejamento de capacitação e definição de indicadores de desempenho. Sem esse arranjo, a tecnologia permanece como promessa. Com ele, transforma-se em instrumento de gestão.
Eficiência não é apenas automação
As aplicações iniciais de inteligência artificial na saúde costumam se concentrar na automação de processos administrativos e de apoio à gestão, como agendamento, faturamento, auditoria, triagem de demandas e análise de glosas (recusas de pagamento por parte das operadoras).
Esses usos representam avanços relevantes em eficiência operacional. No entanto, à medida que a IA passou a ser incorporada a processos assistenciais, regulatórios e decisórios — como apoio à decisão clínica, estratificação de risco, vigilância em saúde, gestão de redes de cuidado e governança de dados —, tornou-se evidente que seus benefícios permanecem limitados quando não acompanhados de redesenho organizacional, revisão de fluxos de trabalho e mecanismos adequados de governança.
O ganho real ocorre quando a tecnologia é inserida em projetos que revisam fluxos, integram sistemas e qualificam equipes. Estudos mostram que iniciativas bem-sucedidas combinam inovação tecnológica com mudanças estruturais nos modelos de gestão (Torres et al., 2025). Nesse cenário, a gestão de projetos atua como mediadora entre áreas técnicas, clínicas e administrativas, garantindo coerência institucional.
Apoio à decisão clínica e responsabilidade
Na dimensão assistencial, os sistemas de apoio à decisão vêm se expandindo rapidamente. Análise de imagens, interpretação de exames, monitoramento remoto e predição de riscos já fazem parte da realidade de muitos serviços.
Revisões internacionais indicam que a inteligência artificial pode aumentar a precisão diagnóstica e reduzir o tempo de resposta clínica, desde que acompanhada de validação e supervisão humana (Uridge et al., 2025). No entanto, sua adoção indiscriminada pode gerar novos problemas, como opacidade decisória, viés algorítmico e fragilidade jurídica, por exemplo.
Projetos responsáveis precisam incorporar, desde o início, mecanismos de explicabilidade, auditoria e governança. Estudos sobre Explainable Artificial Intelligence destacam que a transparência algorítmica é condição central para a confiança institucional (Arrieta et al., 2020). Sem esse cuidado, o ganho técnico pode ser acompanhado de perda de credibilidade.
Interoperabilidade: o desafio invisível
Grande parte das dificuldades na implementação da inteligência artificial não está nos algoritmos, mas na infraestrutura. Dados fragmentados, sistemas incompatíveis e ausência de padrões inviabilizam projetos promissores.
Experiências internacionais, como a do Serviço Nacional de Saúde (NHS), da Inglaterra, demonstram que sistemas de saúde com baixa interoperabilidade enfrentam obstáculos estruturais para a adoção de soluções avançadas — especialmente sistemas básicos de TI lentos, fragmentados e pouco amigáveis, que impedem a integração eficaz de soluções avançadas como a IA, porque a infraestrutura de dados essencial ainda não está modernizada nem interoperável (The Guardian, 2024).
No Brasil, esse desafio é amplamente reconhecido nos estudos setoriais do Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação (CETIC/BR,2024). A gestão de projetos assume papel decisivo nesse contexto, articulando acordos intersetoriais, definindo prioridades e organizando etapas de transição.
Ética, LGPD e governança de dados
Ainda é comum tratar privacidade, segurança da informação e conformidade legal como etapas finais. Esse é um equívoco estratégico. A IA opera com dados sensíveis, o que exige observância rigorosa à Lei Geral de Proteção de Dados (Brasil, 2018). Falhas nesse campo não geram apenas sanções jurídicas, mas também comprometem a legitimidade institucional.
Projetos maduros incorporam, desde a concepção, análise de riscos regulatórios, participação jurídica, políticas de proteção de dados e mecanismos de responsabilização. A governança não limita a inovação. Ela a torna sustentável.
Pessoas continuam sendo o fator decisivo
Nenhuma tecnologia se sustenta sem adesão humana. Resistência à mudança, insegurança profissional e baixa literacia digital ainda são obstáculos relevantes. Estudos indicam que muitos projetos fracassam não por limitações técnicas, mas por falhas na gestão da mudança (Salimimoghadam et al. 2025). Ignorar esse aspecto compromete qualquer iniciativa.
Projetos bem-sucedidos investem em comunicação interna, formação continuada, participação dos usuários e escuta ativa das equipes. A transformação digital é, antes de tudo, um processo social.
A experiência acumulada em diferentes contextos permite destacar alguns princípios fundamentais:
- Definir o problema antes da ferramenta;
- Trabalhar com pilotos estruturados;
- Incorporar governança desde o início;
- Planejar a mudança organizacional;
- Medir impacto real.
Esses elementos diferenciam projetos duradouros de iniciativas passageiras.
Para além da tecnologia
A inteligência artificial pode contribuir de forma significativa para o fortalecimento do sistema de saúde brasileiro. Contudo, isso exige articulação entre políticas públicas, formação profissional, regulação adequada e modelos de governança.
Relatórios setoriais indicam que a consolidação dessa agenda depende do desenvolvimento institucional e da qualificação dos gestores (CETIC.BR, 2024). Importar soluções sem construir capacidades locais tende a gerar dependência tecnológica e fragilidade operacional. A inteligência artificial tem potencial para ampliar a eficiência, apoiar decisões clínicas e fortalecer a gestão em saúde. Mas ela não opera sozinha.
A diferença entre projetos que geram impacto e aqueles que se tornam obsoletos está na qualidade da sua condução. A tecnologia é o motor. A gestão de projetos é o sistema de direção. Sem planejamento, governança e compromisso institucional, a inovação se dispersa. Quando esses elementos estão presentes, ela se transforma em valor social.
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Quem publicou esta coluna
Beatriz Cristina de Freitas
