Imagem gerada por IA.
Poucas expressões ganharam tanto espaço no ambiente corporativo quanto inteligência artificial. Em pouco mais de dois anos, praticamente toda apresentação institucional passou a mencionar IA, quase todas as startups adicionaram a tecnologia às suas descrições e empresas de diferentes segmentos passaram a anunciar produtos, serviços e funcionalidades que, em muitos casos, parecem ter sido transformados em soluções inteligentes apenas pela mudança de nomenclatura.
No Brasil, esse movimento ficou ainda mais visível. Basta olhar para o discurso de bancos, varejistas, operadoras de telecom, healthtechs e plataformas digitais para perceber que a IA virou quase um requisito de mercado. Em muitos casos, porém, o que se apresenta como inovação nada mais é do que um chatbot com fluxo pré-definido, um motor de recomendação já existente ou uma automação antiga reembalada com linguagem mais sofisticada.
O fenômeno não é exatamente novo. A tecnologia sempre conviveu com ciclos de entusiasmo em que determinados conceitos se tornam tão populares que acabam sendo utilizados como ferramenta de marketing antes mesmo de representarem uma mudança concreta. A computação em nuvem viveu esse momento, o Big Data também, assim como blockchain, metaverso e, mais recentemente, a própria inteligência artificial generativa. A diferença é que, desta vez, existe um componente adicional: a IA realmente representa uma transformação tecnológica sem precedentes. O problema é que essa transformação convive com uma quantidade igualmente grande de iniciativas que apenas adotaram uma nova embalagem para processos que já existiam há muitos anos.
Essa dualidade cria um cenário curioso. Enquanto algumas organizações estão redefinindo modelos de negócio, produtividade e relacionamento com clientes, outras simplesmente renomearam mecanismos tradicionais de automação, motores de recomendação ou análises estatísticas como se fossem aplicações revolucionárias de inteligência artificial.
O desafio de distinguir inovação real
O desafio para executivos, investidores e consumidores passou a ser distinguir onde existe inovação verdadeira e onde existe apenas marketing.
Grande parte dessa confusão nasce da própria evolução da tecnologia. Durante décadas, empresas utilizaram regras de negócio, algoritmos determinísticos, modelos estatísticos e automações relativamente simples para otimizar operações. Sistemas antifraude em bancos, motores de precificação em companhias aéreas, previsão de demanda no varejo, CRM e segmentação de clientes já utilizavam matemática avançada muito antes da popularização da IA generativa.
No Brasil, isso sempre esteve muito presente. Instituições financeiras como Itaú, Bradesco, Banco do Brasil, Nubank e Santander já usavam modelos preditivos para análise de risco, prevenção a fraudes e concessão de crédito muito antes de a expressão “IA” virar palavra obrigatória em qualquer pitch. Empresas como Serasa Experian também construíram boa parte de sua relevância justamente sobre esse tipo de inteligência analítica aplicada ao mercado.
Essas soluções eram eficientes e continuam sendo extremamente importantes. O problema aparece quando a narrativa muda, mas a tecnologia permanece exatamente a mesma.
Não é raro encontrar plataformas anunciando atendimento com inteligência artificial quando, na prática, oferecem um chatbot baseado em fluxos pré-programados. Da mesma forma, diversos softwares passaram a divulgar algoritmos inteligentes para recomendação de produtos que continuam funcionando por regras de correlação utilizadas há mais de uma década.
Isso não significa que essas soluções sejam ruins. Muitas entregam excelentes resultados. O ponto é outro: elas não representam necessariamente um novo paradigma tecnológico.
A verdadeira transformação da IA
A chegada dos grandes modelos de linguagem alterou completamente essa percepção. Pela primeira vez, tornou-se possível construir aplicações capazes de compreender linguagem natural, produzir conteúdo, interpretar documentos complexos, resumir informações, gerar códigos, analisar imagens e realizar tarefas cognitivas que anteriormente exigiam intervenção humana.
A partir desse momento, a discussão deixou de ser apenas sobre automação e passou a envolver capacidade de raciocínio, contexto, aprendizado e adaptação.
É justamente aí que começam a aparecer as diferenças entre empresas que realmente transformaram seus negócios e aquelas que apenas adicionaram três letras às suas apresentações.
Um dos exemplos mais consistentes vem da Microsoft. Em vez de simplesmente adicionar funcionalidades inteligentes ao pacote Office, a empresa desenvolveu o Microsoft 365 Copilot como um assistente integrado ao fluxo completo de trabalho. O sistema interpreta reuniões, resume documentos, produz apresentações, analisa planilhas, cruza informações entre diferentes aplicações e entende o contexto específico de cada usuário. Não se trata apenas de automatizar tarefas repetitivas. A proposta consiste em modificar a forma como profissionais trabalham diariamente.
A Salesforce percorreu caminho semelhante com o Agentforce, permitindo que agentes baseados em IA executem processos completos de atendimento, vendas e suporte utilizando dados corporativos em tempo real. O foco deixa de ser responder a perguntas isoladas para assumir atividades inteiras dentro da operação.
No varejo, a Shopify talvez represente um dos casos mais interessantes. A empresa incorporou inteligência artificial praticamente em toda a jornada do lojista. A tecnologia auxilia na criação de descrições de produtos, campanhas de marketing, atendimento ao consumidor, desenvolvimento de lojas e análise operacional. Em vez de criar uma funcionalidade isolada, a IA tornou-se parte estrutural da plataforma.
A Amazon também vem utilizando inteligência artificial de forma muito além das recomendações tradicionais. Os novos recursos incluem geração automática de descrições de produtos, resumos de avaliações, assistentes conversacionais para compras e otimização logística baseada em modelos avançados capazes de antecipar comportamentos de demanda com níveis de precisão significativamente superiores aos métodos convencionais.
No Brasil, o movimento começa a ganhar velocidade.
O Mercado Livre talvez seja um dos exemplos mais maduros. Embora utilize modelos de machine learning há muitos anos para prevenção de fraudes, precificação e recomendações, recentemente passou a incorporar IA generativa em processos internos de desenvolvimento de software, atendimento ao cliente, criação de anúncios e produtividade corporativa. A diferença está justamente na expansão do uso para atividades cognitivas que anteriormente dependiam de equipes especializadas.
O iFood segue uma lógica semelhante. A empresa utiliza inteligência artificial para previsão de demanda, roteirização logística, estimativas de entrega e personalização da experiência do consumidor. Nos últimos meses, passou também a explorar agentes inteligentes para atendimento e suporte operacional, reduzindo significativamente o tempo de resolução de problemas.
O Nubank representa outro caso emblemático. A instituição financeira vem utilizando inteligência artificial para análise de risco há bastante tempo, mas ampliou recentemente sua estratégia para incorporar modelos generativos em atendimento, engenharia de software, desenvolvimento de produtos e produtividade interna.
O Magalu, por sua vez, tem investido em aplicações voltadas para criação automática de conteúdo, atendimento e inteligência comercial, utilizando sua infraestrutura de dados construída ao longo dos últimos anos. Em um mercado em que o varejo precisa responder rápido, personalizar ofertas e reduzir atrito na jornada digital, esse tipo de aplicação faz diferença concreta.
Também vale observar o que acontece em setores menos óbvios, mas igualmente relevantes. Na saúde, grupos como Einstein e Dasa vêm ampliando o uso de IA para apoio a diagnósticos, organização de exames, triagem e eficiência operacional. Na indústria, empresas como Embraer e Petrobras exploram modelos preditivos para manutenção, engenharia e análise de dados complexos. Em telecom, operadoras como Vivo e Claro usam inteligência artificial para atendimento, prevenção de churn e gestão de rede. Em todos esses casos, a tecnologia deixa de ser um adereço e passa a interferir diretamente na operação.
IA como infraestrutura invisível
Apesar desses avanços, pesquisas recentes mostram que ainda existe um enorme descompasso entre discurso e implementação. Estudos da McKinsey indicam que aproximadamente 78% das empresas já utilizam inteligência artificial em pelo menos uma área do negócio. Entretanto, apenas uma parcela relativamente pequena consegue capturar impacto financeiro relevante em escala. Em muitos casos, os projetos permanecem restritos a provas de conceito, pilotos ou iniciativas isoladas.
Levantamento da Deloitte aponta cenário semelhante. Embora a maioria das organizações afirme possuir estratégia para IA, poucas conseguem integrar efetivamente a tecnologia aos processos críticos da empresa. O principal obstáculo deixou de ser acesso aos modelos e passou a ser transformação organizacional.
Isso acontece porque a inteligência artificial, por si só, não resolve problemas. Ela amplia capacidades existentes.
Empresas com processos ineficientes dificilmente se tornam eficientes apenas adicionando IA. Organizações que possuem dados inconsistentes continuam produzindo análises inconsistentes. Equipes sem cultura analítica dificilmente conseguem extrair valor de modelos sofisticados.
A tecnologia potencializa aquilo que já existe.
Talvez seja justamente essa a principal diferença entre quem gera inovação e quem apenas acompanha tendências.
Empresas que estão obtendo melhores resultados normalmente começam pela revisão dos processos, pela organização dos dados e pela definição clara dos problemas que precisam resolver. A inteligência artificial surge como consequência dessa estratégia, e não como ponto de partida.
Outro aspecto importante envolve a forma como a IA está sendo utilizada.
Em muitas organizações, ela continua sendo tratada como uma ferramenta para redução de custos. Automatizar atendimento, acelerar produção de conteúdo ou diminuir horas de trabalho certamente produz ganhos relevantes.
Entretanto, os casos mais interessantes mostram outra direção. A IA passa a criar capacidades que simplesmente não existiam.
A possibilidade de analisar milhões de documentos em poucos minutos, construir agentes especializados que trabalham continuamente, personalizar experiências individuais para milhões de consumidores simultaneamente ou permitir que pequenas empresas tenham acesso ao mesmo nível de inteligência operacional, antes disponível apenas para grandes corporações, representa uma mudança estrutural, não apenas operacional.
Essa diferença também aparece no varejo.
Durante muitos anos, personalização significava recomendar produtos semelhantes aos que outros consumidores haviam comprado.
Hoje, modelos generativos conseguem interpretar intenção de compra, contexto, preferências, linguagem utilizada pelo consumidor e histórico completo de relacionamento para construir jornadas praticamente individualizadas.
O mesmo acontece no atendimento.
Antes, chatbots seguiam árvores de decisão relativamente rígidas. Agora, agentes inteligentes conseguem compreender contexto, consultar bases internas, interpretar documentos, executar tarefas e manter conversas muito mais naturais.
A evolução não está apenas na interface. Está na capacidade de realizar trabalho cognitivo.
Isso explica por que o mercado começa a migrar do conceito de chatbots para agentes autônomos de inteligência artificial.
Enquanto um chatbot responde a perguntas, um agente executa atividades.
Essa mudança parece sutil, mas representa uma transformação profunda na maneira como empresas organizam operações.
Naturalmente, esse cenário também produz exageros.
Diversas empresas anunciam agentes inteligentes quando oferecem apenas interfaces conversacionais conectadas a fluxos tradicionais.
Outras divulgam inteligência artificial proprietária quando utilizam modelos públicos sem qualquer diferenciação relevante.
Há ainda organizações que substituíram o termo automação por IA apenas porque perceberam maior interesse do mercado.
Esse comportamento tende a diminuir conforme executivos amadurecem seu entendimento sobre a tecnologia.
Investidores também passaram a exigir resultados concretos.
Já não basta anunciar projetos de inteligência artificial. É necessário demonstrar ganhos de produtividade, aumento de receita, melhoria de experiência, redução de custos ou criação efetiva de novos produtos.
Essa maturidade começa a mudar os critérios utilizados para avaliar iniciativas.
Em vez de perguntar se determinada solução utiliza IA, a discussão passa a ser sobre qual problema ela resolve de maneira significativamente melhor do que as alternativas anteriores.
Essa talvez seja a pergunta mais importante de todo esse debate.
A inteligência artificial não deveria ser percebida como um produto. Ela deveria ser quase invisível.
Quando uma empresa anuncia que utiliza eletricidade para operar seu negócio, dificilmente isso representa vantagem competitiva. O mesmo tende a acontecer com a IA ao longo dos próximos anos.
Ela deixará de ser diferencial para se tornar infraestrutura.
As organizações vencedoras provavelmente não serão aquelas que mais mencionarem inteligência artificial em campanhas institucionais, mas aquelas que conseguirem incorporá-la silenciosamente às suas operações, produtos e decisões de forma tão natural que os clientes sequer precisarão perceber sua presença.
Esse movimento já pode ser observado nas empresas que lideram a transformação digital global. Em vez de vender IA, elas vendem experiências melhores, operações mais eficientes, decisões mais rápidas e soluções que antes simplesmente não eram possíveis.
A tecnologia permanece nos bastidores. O valor aparece na entrega.
No fim das contas, o mercado atravessa um período semelhante ao vivido durante outras grandes revoluções tecnológicas. Existe entusiasmo legítimo, inovação verdadeira, investimentos bilionários e uma enorme quantidade de iniciativas oportunistas tentando aproveitar o momento. Essa mistura faz parte de qualquer ciclo de transformação.
Com o tempo, a diferença entre discurso e resultado torna-se cada vez mais evidente. As empresas que apenas trocaram o nome da automação por inteligência artificial provavelmente verão o interesse diminuir na mesma velocidade em que surgiu.
Já aquelas que entenderam que IA não é um departamento, um produto ou uma campanha de marketing, mas uma nova camada de capacidade organizacional, deverão construir vantagens competitivas muito mais difíceis de replicar.
A verdadeira revolução não está em afirmar que uma empresa usa inteligência artificial. Ela está em utilizar essa tecnologia para fazer algo que antes era inviável, ampliar significativamente a capacidade humana e criar experiências, produtos e modelos de negócio que simplesmente não existiam. É nesse ponto que a inteligência artificial deixa de ser um slogan e passa a se tornar um dos principais motores de transformação econômica desta década.
Fonte: E-Commerce Brasil
