O debate sobre Inteligência Artificial (IA) domina o mundo corporativo, mas a distância entre o entusiasmo dos discursos e a realidade da aplicação ainda é significativa. Para Vinicius Sousa, Líder de Projetos da Inventta, a tecnologia representa uma oportunidade histórica de transformação, mas também um terreno marcado por confusões conceituais e promessas irreais. “O entusiasmo é positivo porque obriga as empresas a olharem para o tema. O problema é o alarmismo, que leva muitos executivos a acreditar em soluções milagrosas que ainda não existem”, avalia.
Segundo o especialista, enquanto alguns setores já colhem benefícios claros da IA, a adoção em escala segue limitada. Um dos fatores que contribuem para essa dificuldade é a forma como a tecnologia vem sendo apresentada. “Muitos chamam de IA o que, na prática, são automações simples, como RPAs. Essa visão distorcida resulta em projetos caros, pouco efetivos e que, no fim, reduzem a credibilidade da própria inteligência artificial”, completa.
Barreiras que impedem a escala
Na visão de Sousa, a maior parte das iniciativas não passa da fase de piloto porque enfrenta obstáculos comuns. A falta de profissionais preparados para lidar com modelos avançados e IA generativa, a ausência de provas de conceito robustas e dados desestruturados são entraves recorrentes. Soma-se a isso o custo elevado de modelos, que ainda exige análise criteriosa para justificar o investimento.
“Hoje, mesmo com a queda significativa no preço dos tokens nos últimos meses, só faz sentido apostar em projetos cujo impacto financeiro seja relevante. Do contrário, o risco de frustração é alto”, ressalta.
Onde a IA já gera impacto
Apesar das dificuldades, a Inteligência Artificial já mostra resultados consistentes em áreas específicas. A automação de processos repetitivos em setores como logística, suporte e backoffice tem reduzido custos e acelerado operações. No relacionamento com clientes, a personalização de produtos e serviços se tornou um diferencial competitivo, transformando dados em experiências mais relevantes. Já em cadeias de suprimento e finanças, algoritmos preditivos vêm apoiando decisões estratégicas com mais segurança.
“Nesses casos, os ganhos aparecem rápido. A revolução da IA não é substituir pessoas, mas redesenhar processos para torná-los mais inteligentes e sustentáveis”, explica Sousa.
Como evitar apostas vazias
Para aumentar as chances de sucesso, o especialista recomenda que executivos façam perguntas essenciais antes de aprovar qualquer projeto de IA. Entre elas, se o problema é realmente relevante, se os dados disponíveis têm qualidade, se há clareza sobre quem será responsável pela implementação e monitoramento, se a solução tem potencial de escala e se os riscos de compliance e regulação foram mapeados.
“Executivos não precisam ser técnicos, mas precisam aprender a fazer as perguntas certas. Essa postura é o que separa um projeto promissor de uma aposta vazia”, reforça.
Perspectivas para 2025
O especialista acredita que os próximos 12 meses serão marcados por uma mudança de mentalidade: menos hype e mais pragmatismo. A prioridade deve estar em projetos com retorno sobre investimento (ROI) rápido e comprovado. Para ele, três frentes merecem atenção imediata.
A primeira é a automação de processos internos repetitivos, que oferece retorno previsível e cria base de aprendizado para projetos mais complexos. A segunda é a organização e a qualificação de dados, considerada essencial para qualquer avanço real. E, por fim, a personalização da experiência do cliente, área em que a IA tem potencial de transformar comportamentos e fidelizar consumidores de forma inédita.
“Inteligência Artificial não é apenas ferramenta, mas transformação organizacional. Para funcionar, exige governança, visão estratégica e infraestrutura. Quem começar agora a estruturar dados, processos e equipes terá vantagem nos próximos ciclos”, conclui Sousa.
