A reunião começou daquele jeito típico: sala do Zoom cheia, participantes mutados, câmeras apagadas e a famosa frase que anuncia encrenca. Alguém comentou que a empresa precisava "de uma estratégia de IA". Aquele tipo de missão que aparece do nada, como cheiro de chuva antes da tempestade. Não houve nomes citados, nenhum culpado direto, mas todos sabiam que "alguém lá em cima achou isso importante".
Até ali, ninguém tinha concordado nem mesmo se a empresa era do tipo que realmente precisava de Inteligência Artificial. A equipe de TI, por sua vez, tentava entender de qual IA estavam falando. Generativa? Porque, para leigos, ela já beirava uma divindade onisciente, e chamar o ChatGPT apenas de “IA” parecia quase uma heresia. Ou será que os chefes queriam algo bem menos glamouroso e muito mais útil, como um microserviço com regras bem definidas, uma automação de processos, um modelo de visão computacional para detecções específicas ou algum outro tipo de machine learning pontual? Ninguém sabia.
Enquanto rodavam na tela compartilhada slogans otimistas e janelas de PowerPoint com animação e hype hightech, foi completamente deixada de lado a pergunta que deveria ter sido feita logo de início da apresentação: "qual é exatamente o nosso negócio?". Na prática, aquela reunião era sobre discutir qual motor instalar antes de descobrir o tamanho do barco e quem iria afundar navegar com ele.
O cenário da empresa era simples e velho conhecido de qualquer consultor de negócios ou de tecnologia: produtos que funcionavam mais ou menos, processos que sobreviviam por milagre, clientes que compravam porque a concorrência era igualmente confusa. Nada muito glamouroso. E, apesar disso, a diretoria queria IA. Não sabia onde, nem como, mas queria. O clima lembra quando uma criança de dois anos pede um alfabeto colorido semitransparente na Leroy Merlin e o pai compra todo emocionado com a fase da alfabetização. Só depois do caixa descobre que o menino, na verdade, achou que eram guloseimas.
Ninguém ali tinha clareza sobre o próprio negócio. Alguns achavam que era tecnologia. Outros diziam que era relacionamento. Havia quem apostasse que o dinheiro vinha do produto principal, enquanto outros tinham certeza de que metade da receita era, na verdade, gambiarra estratégica acumulada ao longo dos anos.
Sem nem saber o que trazia dinheiro para a empresa, a confusão só pioraria se tentasse descobrir se a empresa precisa mesmo de IA para ganhar dinheiro. A resposta honesta seria "não sabemos", mas sinceridade raramente é convidada para essas reuniões virtuais. O mais próximo disso foi alguém observando que, talvez, IA entregasse "percepção de inovação", o tipo de expressão que faz investidores sorrirem e engenheiros suarem frio.
A diretoria via a inteligência artificial como uma chance de mostrar ao mercado que estavam "antenados", mesmo que isso significasse apenas colocar um botão brilhante em algum canto do site. Enquanto isso, a equipe técnica tentava entender se receberia orçamento real e tempo para pesquisa ou se aquilo era mais um daqueles projetos patrocinados por esperança e café. A confusão era tamanha que ninguém conseguia decidir se estavam diante de uma estratégia visionária ou só mais uma moda que evaporaria em meses, assim como foram os formulários em blockchain, realidade aumentada nos PDVs, dashboards sobrecarregados para aparentar "big data" e aquela ilha no Second Life.
Quem é da área da tecnologia há muito tempo, reconhece facilmente o ciclo das modinhas e consegue até navegar nos serviços gerados a partir da euforia do mercado. No início é uma matéria no Fantástico dizendo que "isso vai mudar o mundo", logo todas as big techs estão embarcando numa corrida de imitação. Quando surgem inúmeras soluções sem valor real algum por meses a fio, se revela a saturação do mercado e, na sequência, a frustração dos usuários leva a maioria dos projetos a um fim precoce e sem honra. Apenas o que resolve problemas concretos sobrevive, entrando na fase de estabilização e entregando valor duradouro, deixando prejuízos a quem investe na tecnologia somente para "parecer inovador". A inteligência artificial generativa não se enquadra como modismo: ela demonstra benefícios reais em produtividade, automação de tarefas complexas, criação de novos produtos e redução de custos, ou seja, a tecnologia permanecerá, mesmo quando o hype inevitavelmente der lugar à próxima inovação.
A pergunta que separa prejuízo de inovação talvez seja a mais dolorosamente simples e a mais ignorada: "Que problema estamos tentando resolver?". Quando ela finalmente surge numa reunião desse tipo, a única coisa que se ouve é o silêncio. Não o silêncio elegante de quem pensa profundamente, mas aquele vazio desconfortável de quem percebe, tarde demais, que entrou na conversa sem preparo algum.
O mais perto de uma resposta foi a ideia vaga de que IA poderia "melhorar a experiencia do usuário". Uma justificativa tão ampla quanto o extintor de incêndio vencido há dois anos no refeitório: ninguém sabe se funciona, quem é de fora pensa estar em um ambiente seguro e todo mundo finge que está tudo bem. Outro grupo dizia que IA reduziria custos. Outro afirmava que ajudaria na tomada de decisões. E ainda tinha quem achasse que IA precisava estar ali porque os concorrentes estavam "fazendo alguma coisa com IA". O clássico movimento de pânico corporativo, afinal, se eles têm, precisamos ter, mesmo que ninguém saiba o que é.
Os dias seguintes foram um desfile de tentativas desastrosas. Protótipos inúteis, relatórios genéricos, alucinações do ChatGPT, falhas elegantemente bem explicadas pela IA generativa e experimentos que pareciam feitos apenas para cumprir tabela. Tudo sem problema definido, sem proposta clara, sem métrica de sucesso.
Antes de falar de IA, talvez fosse bom entender os clientes, o produto e os processos internos. Quando a empresa passa a olhar para si com um pouco mais de honestidade, consegue mapear o negócio, identificar onde está o valor real, reconhecer os gargalos que tecnologia nenhuma resolve e, só então, encontrar problemas genuínos que realmente podem se beneficiar de soluções inteligentes.
Ironicamente, deixar os buzzwords de lado, parar de tratar IA como obrigação vaga e voltar a focar nos problemas reais do cliente interno e do cliente externo, é a diferença entre evoluir o negócio e só queimar orçamento em moda tecnológica.
🧠 O que aprendemos com isso:
- Entender o negócio é pré-requisito para começar a falar de IA. Sem clareza sobre o que a empresa faz, para quem e por quê, qualquer discussão sobre IA vira exercício de imaginação caro.
- IA não substitui diagnóstico ruim. Sem problema real, qualquer solução vira enfeite corporativo e prejuízo com retrabalho, ilusões de inovação e relatórios bonitos que não mudam nada.
- Benchmark sem contexto é receita para prejuízo. Os concorrentes estarem fazendo não é argumento estratégico, cada empresa tem dores, limites, momentos e oportunidades diferentes, copiar ou se espelhar nelas sem entender isso, é desperdício garantido.
- A lucidez costuma vir de onde ninguém olha. Às vezes, quem faz a pergunta certa não é quem tem cargo alto, é quem está vendo o caos de perto, não buscar ou ignorar os insights da equipe de frente costuma custar mais caro do que implementar IA corretamente.
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