A Inteligência Artificial (IA) saiu de vez do campo da experimentação e passou a ocupar o centro das decisões estratégicas. Atualmente, não se discute mais se vale investir, mas quanto e quão rápido avançar. Um estudo global da EY-Parthenon, consultoria estratégica, mostra que cerca de 30% dos CEOs brasileiros já colocam IA e soluções digitais como prioridade para 2026.
Contudo, em meio a esse movimento acelerado, surge uma questão que poucos líderes estão, de fato, enfrentando: até que ponto essa confiança na tecnologia está sustentada por uma base sólida, e não apenas por expectativa?
Nos últimos anos, a IA ganhou espaço na agenda de lideranças de diferentes setores. Por sua vez, isso acelerou investimentos, pilotos e iniciativas em várias áreas do negócio. Contudo, o que diversas empresas ainda subestimam é que a tecnologia, por si só, não garante consistência. Pelo contrário. Sem uma base estruturada, ela pode gerar exatamente o oposto do esperado.
Se por um lado a IA promete eficiência e escala, por outro ela também carrega um risco relevante, que é o de amplificar inconsistências. Isso acontece porque a tecnologia depende diretamente da qualidade dos dados, da integração entre sistemas e da clareza dos processos. Com isso, quando mal posicionada, ela não apenas erra — ela erra mais rápido, em alto volume e com aparência de precisão.
Na prática, é possível se deparar com esse cenário em inúmeros projetos que envolvem CRM (Customer Relationship Management ou Gestão de Relacionamento com o Cliente, em tradução livre).
Em um caso recente, uma empresa buscava usar IA para melhorar a recomendação comercial e aumentar conversão. A expectativa era legítima. Entretanto, ao aprofundar a análise, ficou claro que o problema não estava na ausência de inteligência, mas na fragmentação da operação. Dados inconsistentes, histórico incompleto e baixa integração entre áreas comprometiam qualquer tomada de decisão.
Se tivéssemos avançado direto para a aplicação da IA, o resultado seria previsível. Recomendações desalinhadas, baixa adesão do time e perda de confiança na ferramenta. Por outro lado, ao reorganizar a arquitetura, integrar sistemas e estruturar governança, a tecnologia passou a operar com contexto. Com isso, os ganhos deixaram de ser teóricos e passaram a impactar o negócio de forma concreta, com melhora de conversão, redução de retrabalho e aumento de produtividade.
Esse tipo de situação ajuda a explicar um paradoxo que começa a ficar evidente. O Brasil já lidera o avanço em automação e IA na América Latina, segundo o Relatório de Tendências em Automação Inteligente (IPA) 2026, da Ecosistemas Global, mas esse movimento ainda não se traduz, na mesma velocidade, em impacto real no negócio.
Enquanto a IA lidera as prioridades dos CEOs, como aponta o estudo da EY-Parthenon citado anteriormente, cresce também a preocupação com riscos, custos e retorno incerto. Ou seja, há confiança no potencial, mas ainda existe dificuldade em transformar esse potencial em resultado consistente.
E aqui está o ponto mais importante. Confiar na IA não significa delegar decisões sem critério. Pelo contrário. Exige ainda mais disciplina. A tecnologia precisa operar dentro de uma estrutura clara, com dados confiáveis, processos definidos e governança bem estabelecida. Sem isso, a empresa não ganha eficiência. Ela apenas automatiza fragilidade.
Do ponto de vista financeiro, o risco é investir em soluções que não escalam. Por sua vez, no aspecto operacional, o impacto pode ser ainda mais sensível. A IA passa a gerar exceções, retrabalho e inconsistência, afetando diretamente a confiança das equipes. Em alguns casos, empresas voltam a controles paralelos simplesmente porque deixam de acreditar naquilo que a tecnologia entrega.
Por isso, antes de qualquer investimento, existe uma pergunta que deveria guiar toda a estratégia: qual decisão do meu negócio eu quero melhorar, com qual dado, em qual processo e com qual impacto financeiro? Essa reflexão, embora simples, muda completamente o jogo. Ela desloca o foco da ferramenta para o problema real.
Estamos entrando em uma nova fase da IA. Se antes o desafio era entender o que a tecnologia poderia fazer, agora o desafio é saber como usá-la com responsabilidade. Portanto, mais do que confiar na IA, será essencial saber governá-la.
No fim, a Inteligência Artificial não substitui gestão. Contudo, ela potencializa aquilo que a empresa já é. Se existe clareza, integração e disciplina, ela acelera resultados. Se há desorganização, ela amplifica erros.
A pergunta que fica não é se a IA vai transformar os negócios. Isso já está em curso. A questão real é outra: sua empresa está preparada para confiar na IA ou ainda está estruturando as bases para que essa confiança faça sentido?
Kaique Cirto Mafra é CEO da Taak, empresa de tecnologia especializada em soluções Salesforce.
