Quem lidera empresas no Brasil sabe que empreender por aqui exige uma dose quase diária de resiliência e criatividade. O cenário muda rápido, as margens são pressionadas e decisões precisam ser tomadas em ambientes nem sempre previsíveis. Da minha experiência como consultor de performance, aprendi algo sobre inovação que carrego comigo até hoje: tecnologia só cumpre seu papel quando consegue produzir impacto financeiro ou operacional tangível. Na era da Inteligência Artificial (IA), isto significa movimentar pelo menos uma de duas alavancas fundamentais de qualquer negócio: eficiência ou crescimento.
Há uma armadilha recorrente quando surge uma tecnologia com tamanho potencial transformador, que é o encantamento pela ferramenta em si. Novos modelos de linguagem, agentes de IA mais sofisticados e avanços de desempenho se sucedem em uma velocidade impressionante. Tudo isso importa, porém, dentro de uma companhia, a pergunta precisa ser outra: onde está o resultado? O debate sobre IA começa a amadurecer justamente quando deixa de ser “tech pela tech” e passa a exigir casos concretos. Usar a tecnologia já não é suficiente e é preciso demonstrar onde ela reduz custos, aumenta produtividade, melhora decisões ou abre novas fontes de receita.
A eficiência é a primeira e mais conhecida dessas alavancas, mas existe uma diferença importante entre produtividade individual e resultado empresarial. Um estudo global de mercado mostra que 80% dos entrevistados afirmam que a IA melhorou sua produtividade individual, enquanto 37% atribuem algum impacto no EBIT de suas organizações ao uso da tecnologia. Apenas 6% são classificados pelo estudo como high performers em IA, empresas que associam pelo menos 5% do EBIT à tecnologia e relatam impacto significativo. A distância entre esses números ajuda a explicar o desafio que envolve adotar IA, algo que se tornou relativamente simples, e incorporá-la aos processos a ponto de alterar a economia do negócio, algo que segue sendo uma tarefa bem mais difícil.
E talvez seja justamente aí que esteja uma das mudanças mais importantes desta fase. Eficiência não deveria significar apenas fazer mais rapidamente aquilo que já fazemos, mas sim questionar por que realizamos determinada atividade daquela maneira. Entre as organizações que mais extraem valor da IA, quase três quartos já redesenharam fundamentalmente seus fluxos de trabalho, contra apenas um quarto das demais empresas avaliadas em uma pesquisa. Na prática, em vez de colocar IA sobre processos antigos, essas organizações começam pelo problema e redesenham o processo a partir das novas possibilidades tecnológicas.
Contudo, eficiência é apenas metade da equação. A segunda alavanca, a do crescimento, talvez seja a mais interessante para os próximos anos. A IA não serve apenas para fazer o mesmo com menos recursos: ela pode ajudar uma empresa a descobrir aquilo que ainda não faz. É nesse ponto que dados transacionais, comportamento, contexto e inteligência começam a se combinar para revelar novos produtos, serviços e formas de relacionamento. O varejo oferece bons exemplos dessa lógica. Uma grande rede de fast-food, por exemplo, passou a utilizar tecnologia de decisão para personalizar recomendações considerando fatores como horário, clima, movimento dos restaurantes e itens já selecionados pelo consumidor. O objetivo deixou de ser apenas acelerar uma operação e passou a incluir algo muito mais valioso, que é compreender o contexto da compra e transformar informação em oportunidade comercial.
Durante anos, organizações acumularam volumes enormes de informação sobre transações e clientes. Agora, o desafio está em correlacionar esses dados com elementos que nem sempre pertencem diretamente à transação: momento do dia, contexto, histórico, preferências e outros sinais de comportamento. É dessa combinação que podem surgir necessidades que o próprio consumidor nem sempre verbaliza. Em vez de apenas responder à demanda existente, a empresa passa a identificar oportunidades de portfólio, experiências e serviços. Não por acaso, aproximadamente 80% das organizações ouvidas neste levantamento buscam eficiência com IA, porém, as companhias que mais capturam valor se diferenciam por perseguir também crescimento e inovação.
Chegar a esse estágio, não obstante, exige mais do que modelos sofisticados. Muitas organizações ainda utilizam IA de maneira essencialmente tática: resumir documentos, gerar conteúdos, automatizar tarefas ou acelerar atividades pontuais. Existe valor nisso, mas há outro patamar quando a tecnologia passa a procurar padrões, relacionar informações dispersas e apoiar decisões. Os agentes ampliam ainda mais essa possibilidade, porque permitem organizar fluxos nos quais diferentes sistemas observam contextos, analisam dados e executam etapas de um processo. No futuro, essa lógica pode ultrapassar as fronteiras das próprias organizações, com agentes de diferentes empresas interagindo em determinados processos. Ainda estamos construindo esse caminho, o que torna essenciais a governança, a qualidade dos dados e, principalmente, profissionais capazes de compreender e validar aquilo que a tecnologia produz.
Isso muda também o que medir. O EBIT segue como régua final, mas é um indicador de chegada: aparece meses depois e mistura a contribuição da IA com tudo o mais. Por isso, as empresas mais maduras acompanham indicadores de percurso. O time to decision mede o tempo entre um sinal, como uma queda de demanda ou uma oportunidade de venda, e a ação tomada. O value of decision mede quanto uma decisão apoiada por IA gera a mais do que a decisão sem ela. A eles somam-se o custo por tarefa concluída, contando o retrabalho; a taxa de intervenção humana, que revela se a autonomia é real ou só desloca trabalho para a revisão; e a receita habilitada por IA, a parcela do faturamento que só existe por causa da tecnologia. Esses indicadores não substituem o EBIT, explicam como se chega até ele, e precisam ser construídos nos times antes de serem cobrados.
Tudo indica que a discussão mais importante sobre IA daqui para frente não será qual modelo será mais poderoso ou qual agente terá mais autonomia, mas sim descobrir quem consegue transformar essas capacidades em resultado sustentável. Eficiência e crescimento não são caminhos concorrentes. Uma empresa precisa encontrar maneiras de operar melhor hoje sem deixar de descobrir de onde virá sua receita amanhã. A IA pode movimentar as duas alavancas, porém a vantagem competitiva estará em saber onde puxá-las e em medir a velocidade e o valor de cada decisão que elas tornam possíveis.
Marcos Caruso é Business Director da GFT Technologies no Brasil
