Desmistificando a IA nas Empresas: Do Entusiasmo à Realidade

Em algum momento de 2026, é bem provável que alguém na sua organização retorne de um evento empolgado com as possibilidades da inteligência artificial (IA). Palavras como “orquestração”, “copiloto” e “escala” estarão em alta. Surge então a ideia de implementar um projeto piloto. E, claro, uma planilha será criada.

O Ciclo da Empolgação

É comum que esse ciclo se repita em muitas empresas. Já estive tanto do lado da empolgação quanto do lado dos que buscam soluções. O problema, no entanto, não é a animação em torno da tecnologia, mas sim a crença de que a IA sozinha resolverá questões fundamentais que afligem o mundo corporativo. Questões como falta de clareza nos objetivos, dados dispersos e processos estabelecidos apenas pela tradição.

Quando adicionamos uma camada de IA sobre essas falhas, muitas vezes o resultado não é a inteligência esperada — é uma nova camada de confusão.

O Exemplo do iFood

A conversa com Raphael Bozza, VP de People do iFood, me fascinou menos pelo que a empresa faz e mais pelo que ela revela sobre o que muitas organizações ainda não conseguiram fazer. O iFood não deve ser visto como um modelo a ser copiado. Você, provavelmente, não conta com o mesmo volume de dados ou a maturidade necessária em sua cultura de produto. Tentar emular a escala do iFood sem uma base sólida é o mesmo que equipar uma cozinha industrial sem saber como fazer arroz.

Perguntas Antecipadas

Casos extremos como o do iFood levantam questões que empresas menores terão que enfrentar, mas com menos tempo para errar. Raphael Bozza foi categórico: “o ponto de partida mais responsável não é escolher a ferramenta, mas entender bem o problema”. Isso pode soar óbvio, mas, ao observar muitas empresas, percebe-se que é exatamente o que elas não fazem.

O Primeiro Erro: Falta de Diagnóstico

O erro inicial não é técnico. Ferramentas de IA são sedutoras por darem uma falsa sensação de progresso. Você faz uma demonstração, manda um print para o grupo da diretoria e, por algumas horas, todos acreditam que finalmente a empresa está no futuro. Porém, a IA é menos generosa com aquelas que não sabem descrever seu próprio presente.

Antes de criar um agente para atendimento, pergunte-se: sua empresa sabe quais são as perguntas que mais consomem tempo? Antes de automatizar relatórios, você tem clareza sobre as decisões que dependem deles? Sem um diagnóstico claro, um agente de IA impressiona por uma semana e desaparece da rotina. Isso acontece não porque a tecnologia seja ruim, mas porque ela foi aplicada a um problema mal formulado.

O Desafio dos Dados

A mesma lógica se aplica aos dados. A IA não cria informação do nada — ela opera sobre o que a empresa já sabe. Se seus registros estão dispersos em planilhas, e-mails e grupos de WhatsApp, talvez o primeiro investimento não deva ser em um agente. Pode ser mais sensato focar na organização e na administração da memória operacional da empresa.

No iFood, a criação de agentes de IA é possível porque existe uma base sólida desde 2018. Um dos primeiros grandes casos de sucesso foi a aplicação de tecnologias antifraude. Em 2020, a empresa perdeu quase R$ 20 milhões; hoje, esse número está abaixo de 0,1%. Isso não aconteceu porque alguém simplesmente comprou uma ferramenta, mas porque havia dados, métodos e uma cultura disposta a experimentar e medir resultados.

Mudanças no Papel do Profissional

O que mais me intrigou na conversa com Bozza não foi a parte tecnológica, mas as mudanças que estão ocorrendo nas pessoas. Ele destacou que a introdução de agentes de IA eleva a régua das expectativas em relação aos profissionais. O trabalho operacional perde importância, enquanto habilidades como pensamento crítico, curadoria de dados e a capacidade de resolver problemas complexos se tornam ainda mais essenciais.

No iFood, a proficiência em IA já faz parte da avaliação semestral do desempenho. Não como um bônus, mas como um critério fundamental. O papel do gestor também evolui: de mero cobrador de tarefas para arquiteto de valor, entendendo onde aplicar o julgamento humano e onde escalar com a máquina. Erros nesse cálculo têm custos reais.

O Desafio Não É Criar, Mas Sobreviver

Criar um agente de IA está se tornando mais acessível. Qualquer empresa com uma API boa e um funcionário curioso pode implementar algo em dias. Entretanto, o objetivo não deve ser ter muitos agentes, mas poucos que realmente funcionem além do entusiasmo inicial.

Perguntas-Chave Antes de Iniciar

Antes de começar, considere as seguintes questões:

• Que trabalho queremos melhorar?
• Que dados temos disponíveis?
• Quem é o responsável por isso?
• Como iremos medir o valor gerado?
• O que vamos parar de fazer se conseguirmos implementar essa solução?

Reflexões Finais

O iFood deve ser visto não como um modelo a ser copiado, mas como um lembrete de que tecnologia sem um diagnóstico adequado é apenas entusiasmo efêmero. A questão não é se sua empresa adotará agentes de IA, mas se, ao fazê-lo, estará suficientemente preparada para garantir que esses agentes funcionem.

O sucesso ou o fracasso dessa jornada não depende apenas da tecnologia. Ele nasce de dentro da organização, da sua cultura, da clareza em relação aos problemas que você deseja resolver e da disposição para aprender e se adaptar.

E você? Já parou para refletir sobre como sua empresa está lidando com a IA? Que tal compartilhar seus pensamentos nos comentários? Sua visão pode ser valiosa para outros que estão nessa jornada!

Iona Szkurnik é a fundadora e CEO da Education Journey, uma plataforma de educação corporativa que utiliza inteligência artificial para criar experiências de aprendizagem personalizadas. Com um mestrado em Educação e Tecnologia pela Universidade de Stanford, Iona integrou a equipe que criou a primeira plataforma de educação online da universidade. Ela tem uma carreira de oito anos em SaaS no Vale do Silício e é também cofundadora da Brazil at Silicon Valley, fellow da Fundação Lemann, mentora de mulheres e investidora-anjo.

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