Por Gustavo Candido

Todo dia eu vejo anúncios de empresas que vendem pacotes de soluções que usam Inteligência Artificial. Por uma assinatura mensal, o comprador tem acesso a oito, dez ferramentas (geralmente com foco em IA generativa para a criação de imagens, vídeos e textos, etc.) e parece que está fazendo um ótimo negócio. Será que está mesmo?

Imagine ter que montar uma estante e para isso comprar uma caixa inteira de ferramentas ao invés de apenas duas ou três do tamanho necessário. É mais ou menos isso que está acontecendo em relação à tecnologia. A oferta é tanta que parece que tudo precisa se comprado.

O erro central: começar pela ferramenta e não pelo problema

Empresas que obtêm resultado com IA começam sempre do mesmo ponto: um problema de negócio claramente definido. Pode ser reduzir o custo por atendimento, aumentar a taxa de conversão, prever demanda com menor erro ou ganhar eficiência operacional em tarefas repetitivas.

Quando a decisão começa pela pergunta “qual IA eu devo comprar?”, o risco é alto. A pergunta correta é “qual decisão, processo ou resultado eu preciso melhorar?”. Sem essa resposta, qualquer software será apenas mais um custo recorrente.

Um estudo da Gartner, realizado nos Estados Unidos, Alemanha e Reino Unido, mostra que uma parcela significativa dos projetos de IA não avança além da fase de teste justamente por falta de objetivos claros e métricas de valor associadas. A tecnologia entra, mas o impacto nunca é comprovado o que impede a adoção em escala.

Aqui vale a pena lembrar a questão da cultura. Se quem vai trabalhar com a IA não entender e não acreditar na melhoria que ela pode trazer, o fracasso é certo. E não é a força que vai mudar a situação. É preciso educar, investir em capacitação, sempre com apoio (e exemplo) das lideranças.

IA depende de dados — e dados têm custo

Outro ponto ignorado por muitos empresários é a maturidade dos dados. Soluções de IA não funcionam no vazio. Elas exigem dados estruturados, históricos consistentes, integração entre sistemas e critérios claros de qualidade.

Se os dados de vendas estão fragmentados, se o CRM não é alimentado corretamente ou se os registros de atendimento não seguem padrão, a IA não “organiza tudo sozinha”. Na prática, ela apenas automatiza erros.

Antes de investir em qualquer solução, é fundamental avaliar se os dados existem, se são confiáveis e se estão acessíveis. Em muitos casos, o investimento inicial mais inteligente não é em IA, mas em organização de processos e informação.

É por isso que comprar pacotes de ferramentas é um risco. Pacotes de IA que prometem resolver marketing, vendas, atendimento e gestão ao mesmo tempo costumam não se aprofundar em nenhuma área. Pequenas e médias empresas se beneficiam mais de soluções focadas, que resolvem um problema específico de forma mensurável.

Outro ponto crítico é a integração. Uma solução excelente, mas isolada, gera retrabalho e baixa adoção. Avaliar compatibilidade com sistemas existentes, facilidade de integração e curva de aprendizado é tão importante quanto a sofisticação do algoritmo.

É melhor testar antes de investir

Soluções sérias de IA precisam ser testadas com pilotos controlados. Um bom piloto tem três características: duração curta, escopo realista e métricas objetivas.

Não se trata de “ver se funciona”, mas de validar uma hipótese concreta, como reduzir o tempo médio de atendimento em 20% ou aumentar a taxa de recompra em determinado canal. Se o fornecedor não aceita critérios claros de sucesso, o risco está todo do lado do cliente.

Ou seja, na hora de comprar uma solução, pergunte efetivamente qual resultado ela vai trazer se utilizada corretamente e estabeleça um plano para verificar se o trabalho está dando certo.

IA é alavanca, não atalho

A Inteligência Artificial pode ser uma vantagem competitiva real, mas apenas para empresas que fazem escolhas racionais, baseadas em problema, dados, testes e métricas. Não existe solução universal, nem resultado instantâneo.

O empresário que trata IA como ferramenta estratégica — e não como promessa de guru — reduz riscos, aprende mais rápido e constrói ganhos sustentáveis. No fim, o diferencial não está no algoritmo, mas na capacidade de transformar tecnologia em decisão melhor e processo mais eficiente.

Quando vir um anúncio oferecendo 10 IAs por um valor qualquer por mês, pare e pense se o seu negócio precisa mesmo disso.