Por Thiago Hortolan, CEO da Tech Rocket.
Nos últimos anos, a inteligência artificial se tornou um dos assuntos mais cobiçados do universo corporativo. A cada semana, surgem novas ferramentas, soluções e tendências prometendo revolucionar negócios, automatizar tarefas, reduzir custos e aumentar a produtividade. Diante de tantas promessas, criou-se uma corrida por implementação. E o problema é que, nessa corrida, muita empresa tem tropeçado.
Apesar dos altos investimentos e da enorme expectativa depositada sobre a IA, muitos projetos continuam falhando. O motivo não está na tecnologia em si, mas na forma como ela é introduzida nas empresas. Isso acontece porque, em vez de começar com um problema real e mensurável, muitas lideranças começam pelo fim: a busca por soluções genéricas e “milagrosas” que não dialogam com os desafios reais da operação. Quando isso ocorre, o que era para ser uma inovação estratégica se transforma em mais uma camada de complexidade, e não em uma solução.
Nesse sentido, um dos erros mais comuns é encarar a IA como uma ferramenta plug-and-play, como se bastasse contratar um serviço ou ferramenta para que os resultados apareçam automaticamente. Na prática, a inteligência artificial é um processo que exige alinhamento profundo entre pessoas, atividades e tecnologia. E quando esse alinhamento não existe, a adesão é baixa, a operação resiste, e o retorno simplesmente não vem.
Outro ponto crítico é a forma como muitos projetos são conduzidos. É comum ver a responsabilidade pela IA sendo jogada no colo de times de “inovação” que, embora tecnicamente competentes, muitas vezes estão distantes da realidade do chão de fábrica. Sem o envolvimento direto da liderança e da equipe operacional, a IA vira um projeto isolado, desconectado dos fluxos reais do negócio. O resultado? Chatbots que ninguém usa, assistentes que não se integram com os dados internos, e ferramentas que prometem muito, mas entregam pouco.
Esse movimento tem nome: a “corrida de curto prazo”. Uma pressão silenciosa e crescente por não ficar para trás diante da concorrência. Mas, ao tentar se mover rápido demais, muitas empresas acabam precisando parar tudo no meio do caminho para recomeçar. E o custo disso não é só financeiro, é de confiança, de tempo e, muitas vezes, de reputação interna.
É por isso que a pergunta mais importante não é “como implementar IA?”, mas sim “para resolver qual problema?”. Automatizar todo o negócio de uma vez é um erro estratégico. O ideal é começar pequeno, com foco em um caso de uso real, como automatizar preenchimento de CRM, reduzir o tempo de resposta em atendimentos ou qualificar leads de forma mais eficiente. Quando os resultados aparecem, o time ganha confiança e a escalabilidade se torna natural.
Mas nada disso acontece sem uma base sólida de cultura e governança. Se a equipe enxerga a IA como uma ameaça ou pior, como um substituto, a resistência será imediata. Por outro lado, quando o time entende que a IA está ali para potencializar seu trabalho, as coisas mudam de figura. A adesão aumenta, as ideias fluem, e a tecnologia passa a fazer parte do dia a dia.
No Brasil, muitas empresas ainda estão no modo “projeto piloto”. Ou seja, já testaram a IA em áreas isoladas, mas não deram o passo seguinte: integrar a inteligência artificial de forma contínua ao core do negócio. O futuro está nos sistemas inteligentes que aprendem com a operação e ajudam os times a tomar melhores decisões todos os dias.
Para quem ainda tem receio de investir, o conselho é claro: comece com propósito. Não é preciso (nem recomendável) esperar por um cenário perfeito ou por respostas definitivas. O mais importante é dar o primeiro passo com responsabilidade, escolher parceiros que falem a linguagem do seu negócio, evitar soluções genéricas e envolver o time desde o início.
No fim das contas, a corrida que vale a pena não é a do hype, mas a da consistência. Não ganha quem chega primeiro. Ganha quem implementa melhor.
