Nos últimos dois anos, a Inteligência Artificial (IA) protagonizou uma ascensão meteórica, saindo das páginas de ficção científica para se tornar a estrela de 10 entre 10 reuniões de conselho. O hype, no entanto, trouxe consigo um efeito colateral perigoso: o abismo do ROI. Enquanto o discurso sobre inovação avança, o impacto real no balanço financeiro da maioria das corporações ainda caminha a passos lentos.
O mercado vive hoje uma crise de utilidade. Gastam-se milhões em consultorias, ferramentas plug-and-play e treinamentos genéricos, mas a pergunta de um bilhão de dólares continua ecoando nos corredores. Onde, exatamente, essa tecnologia está gerando lucro?
A verdade é que a IA, por si só, é um centro de custo sofisticado. Sem uma conexão direta com a eficiência operacional ou a geração de receita, ela não passa de um brinquedo caro para o departamento de TI. O erro mais comum que tenho observado em minha trajetória é a abordagem Technology-First: empresas que buscam um problema para uma solução que já compraram.
O resultado é previsível. Iniciativas desconectadas, pilotos que morrem no laboratório e uma frustração generalizada que coloca em xeque o potencial transformador da tecnologia. Para romper esse ciclo, é preciso trocar o “como funciona” pelo “quanto economiza” ou “quanto vende”.
Na AutoU, nossa tese é clara: IA só faz sentido se resolver gargalos reais que o capital humano, sozinho, não consegue escalar. Tenho levado essa mentalidade para diferentes setores, e os números mostram que o pragmatismo vence o hype todas as vezes.
No setor automotivo, por exemplo, o desafio era o tempo. IA não é apenas sobre responder rápido, é sobre qualidade. Ao aplicarmos modelos avançados na qualificação de leads, reduzimos o tempo de resposta em 40%, mas o ganho real foi na taxa de conversão comercial. Não entregamos apenas uma resposta, entregamos um cliente pronto para o fechamento.
Já no varejo, a liga entre tecnologia e lucro aparece na personalização da jornada. Implementar modelos de recomendação que elevam o ticket médio e a recorrência de compra não é um exercício de programação; é um exercício de psicologia de consumo potencializado por dados. O diferencial aqui foi inserir a IA em um ponto crítico: a retenção, que é drasticamente mais barata que a aquisição.
A prova definitiva de que a IA pode, e deve, ser um motor financeiro veio de um projeto estrutural que desenvolvemos com a Saint-Gobain. Em uma multinacional com mais de 20 fábricas no Brasil, o volume de dados de produção era uma mina de ouro soterrada por processos manuais inviáveis.
O salto veio quando paramos de olhar para os dados como um relatório do passado e passamos a usá-los como um guia do presente. Desenvolvemos algoritmos de machine learning que analisam dados de produção em tempo real, gerando recomendações operacionais diretas para os gestores de planta.
O resultado não ficou no campo das ideias. Desde 2023, o projeto gerou R$ 8 milhões em ganhos reais, com um potencial mapeado de mais R$ 16 milhões em fase de implementação. Aqui, a IA deixou de ser um projeto de inovação para se tornar uma linha de lucro no DRE (Demonstração de Resultados do Exercício).
O encantamento com a IA está chegando ao fim, e isso é ótimo. Estamos entrando na era da IA pragmática. O próximo ciclo do mercado será definido por quem consegue provar resultado, e não por quem faz o discurso mais arrojado.
Para que a IA gere impacto financeiro, as empresas precisam de três pilares: direcionamento Estratégico, começando pelo gargalo, não pela ferramenta; cultura de processo ao entender que a IA não é mágica, é ajuste contínuo; e métricas de negócio, já que se você não consegue medir o ganho em reais, o projeto ainda não está pronto.
Nenhuma tecnologia se sustenta apenas pela promessa. O verdadeiro ponto de virada é sair do campo das possibilidades e entrar, de uma vez por todas, na lógica do negócio. Afinal, no fim do dia, a melhor inteligência é aquela que entrega valor e, preferencialmente, lucro.
Por Lucas Fernandes, Co-founder da AutoU
