Por John Paz, co-fundador e CEO da Nuvia.
A inteligência artificial já se tornou parte concreta da operação das empresas. Segundo a McKinsey, 88% dos entrevistados em sua pesquisa global de 2025 afirmaram que suas organizações já utilizavam IA regularmente em pelo menos uma função de negócio, ante 78% no ano anterior. O avanço é expressivo, mas outro dado ajuda a dimensionar o momento: apenas cerca de 6% estavam em organizações classificadas como de alto desempenho em IA, capazes de associar a tecnologia a impacto significativo e a pelo menos 5% do EBIT.
A distância entre esses números mostra que adoção e transformação ainda não são a mesma coisa. O desafio já não está apenas em usar inteligência artificial, mas em entender como ela pode mudar a forma como o negócio cresce, opera e entrega valor.
Automatizar uma tarefa reduz tempo e custo. O impacto se torna mais relevante quando a tecnologia permite aumentar a produtividade por funcionário, melhorar conversão, reduzir perdas, atender mais clientes sem ampliar a estrutura na mesma proporção e criar experiências que antes seriam complexas ou caras demais.
Uma área comercial, por exemplo, pode usar IA para resumir reuniões, preparar mensagens ou registrar informações no CRM. Isso melhora a produtividade. Mas o impacto de negócio aparece quando a tecnologia passa a trabalhar sobre o contexto da jornada como um todo, reunindo informações de CRM, conversas, histórico de atendimento e outros sistemas para orientar a próxima ação.
Na prática, isso pode reduzir o tempo entre uma oportunidade e uma proposta, evitar que um vendedor recomece uma conversa sem conhecer interações anteriores, ampliar a quantidade de contas acompanhadas por profissional e diminuir a perda de informação entre áreas. Nesse cenário, a IA amplia a capacidade comercial da empresa.
O impacto aparece quando a economia da operação muda
Durante muito tempo, crescimento e aumento de estrutura caminharam juntos. Para vender mais, era preciso ampliar equipes comerciais. Para atender mais clientes, contratar mais pessoas. A inteligência artificial começa a enfraquecer essa relação, porque permite que parte da capacidade da empresa cresça sem que custos e complexidade avancem na mesma velocidade.
Quando uma organização consegue aumentar a quantidade de clientes atendidos por profissional, reduzir o custo de servir cada conta ou responder mais rapidamente ao mercado, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta de produtividade e passa a interferir na economia do negócio.
A Deloitte ajuda a dimensionar esse estágio de maturidade. Em seu relatório de 2026, 37% das organizações afirmaram utilizar IA com pouca ou nenhuma mudança nos processos existentes. Outros 30% disseram estar redesenhando processos importantes em torno da tecnologia, enquanto 34% relataram transformações mais profundas, incluindo mudanças em processos centrais, produtos, serviços ou modelos de negócio.
Para boa parte das empresas, portanto, o próximo desafio será entender onde a IA pode alterar de fato a operação. Isso passa por crescer sem reproduzir a mesma estrutura de custos, aumentar a capacidade das equipes e transformar informações dispersas em ações capazes de gerar receita, melhorar a experiência do cliente ou reduzir perdas.
Esse ponto é especialmente relevante porque muitas organizações ainda operam com informações distribuídas entre departamentos e sistemas. O CRM contém uma parte da relação com o cliente, o atendimento guarda outra e conversas, reuniões e sistemas internos completam o restante.
Para a empresa, vendas, atendimento e relacionamento podem ser funções diferentes. Para o cliente, existe apenas uma empresa. Quando a informação não acompanha essa jornada, surgem perdas de velocidade, contexto e oportunidade. A inteligência artificial pode reduzir essa distância ao conectar diferentes fontes de informação e permitir que a organização aja sobre dados que antes existiam, mas estavam dispersos.
A vantagem estará menos no modelo e mais no negócio
Essa transformação exige uma preparação que muitas empresas ainda não fizeram. Uma pesquisa da Microsoft mostrou que apenas 22% dos tomadores de decisão concordavam fortemente que suas organizações haviam documentado os principais processos e suas dependências de dados. O levantamento também apontou que aproximadamente 80% enfrentavam dificuldades para compartilhar informações entre equipes de maneira adequada ao funcionamento de sistemas baseados em agentes.
O gargalo, portanto, começa a migrar da tecnologia para a própria organização. Não adianta ter um agente sofisticado se ele não consegue acessar os dados necessários para agir ou se as responsabilidades não estão claras.
Isso também ajuda a entender por que o acesso ao modelo mais avançado dificilmente será uma vantagem sustentável. Duas empresas concorrentes poderão utilizar capacidades semelhantes com resultados muito diferentes.
Uma pode usar IA apenas para executar tarefas mais rapidamente. Outra pode integrar informações antes fragmentadas, aumentar a capacidade de suas equipes, melhorar conversão, reduzir o custo de atender um cliente e criar uma experiência mais fluida ao longo da jornada.
A diferença estará menos no modelo e mais na forma como cada organização combina tecnologia, dados, processos e pessoas para transformar capacidade tecnológica em resultado econômico.
Nos últimos anos, as organizações aprenderam a experimentar IA e, mais recentemente, a colocá-la em produção. A próxima etapa será menos sobre adoção e mais sobre desenho. Exigirá rever processos, arquiteturas tecnológicas, estruturas organizacionais e responsabilidades para que a tecnologia não apenas acelere o que já existe, mas amplie a capacidade de gerar receita, atender melhor e crescer com mais eficiência.
É nesse ponto que a inteligência artificial deixa de ser apenas uma ferramenta operacional e passa a se tornar uma alavanca de negócio. O diferencial não estará em quem tiver mais aplicações de IA, mas em quem conseguir reorganizar melhor a empresa a partir das possibilidades que ela abriu.
