Inteligência artificial nas empresas e retorno do investimento

Inteligência artificial nas empresas e retorno do investimento

Por Diego Rondon | 08/10/2026

Uma empresa pode reduzir bastante o tempo gasto para preparar uma proposta e continuar demorando o mesmo número de dias para fechar uma venda. Basta que a proposta fique parada na aprovação, que o preço não esteja bem definido ou que o cliente receba uma oferta pouco conectada ao seu problema. Esse exemplo ajuda a colocar o uso de inteligência artificial nas empresas em uma discussão mais útil: a escolha do resultado que se pretende melhorar e das condições necessárias para chegar até ele.

Como headhunter, conselheiro e empreendedor, meu olhar para essa decisão passa pelas pessoas que vão conduzi-la. Interessa saber quem conhece o processo, quem tem autoridade para mudar a rotina e quem vai responder pela entrega. A tecnologia amplia possibilidades, mas o investimento precisa fazer sentido para a operação e para o momento do negócio. É dessa combinação que eu partiria antes de ampliar licenças, contratar especialistas ou anunciar uma transformação para toda a companhia.

Escolher um problema que mereça o investimento

O ponto de partida pode ser bastante concreto. Há uma equipe que passa horas consolidando informações para uma reunião, um atendimento que depende de procurar respostas em vários documentos ou uma área comercial que perde tempo refazendo materiais. Cada situação oferece uma hipótese de uso. A prioridade, porém, deve considerar a frequência do trabalho, o impacto do atraso, a qualidade dos dados disponíveis e o esforço necessário para integrar a solução à rotina.

Eu daria preferência a um problema delimitado, com responsável definido e resultado observável. Isso permite aprender com uma experiência que caiba na capacidade da equipe. Um projeto que depende de reorganizar todos os dados da empresa, mudar vários sistemas e negociar com cinco diretorias pode ser relevante, mas dificilmente será o melhor primeiro teste para quem ainda está construindo repertório.

Também vale examinar se o processo precisa daquela tecnologia. Uma regra de aprovação mais clara, um cadastro bem preenchido ou uma automação convencional podem resolver parte do problema com menos custo de manutenção. A decisão de usar IA ganha consistência quando as alternativas entram na comparação e a escolha pode ser explicada em linguagem de negócio.

Medir o trabalho completo até a entrega

Antes do teste, é preciso registrar como o trabalho acontece hoje. No exemplo da proposta comercial, eu acompanharia o tempo entre a solicitação e o envio, as correções necessárias e a capacidade de entregar uma oferta adequada ao cliente. Durante o piloto, mediria os mesmos pontos, incluindo o tempo que as pessoas passam conferindo o material produzido com apoio da ferramenta.

Essa conta merece cuidado. Um documento gerado em poucos minutos pode consumir muito mais tempo na revisão, e uma equipe que ganhou horas na elaboração pode continuar limitada pela aprovação de outra área. O ganho deve aparecer na entrega completa. Se a intenção é atender mais clientes com a estrutura atual, é essa capacidade que precisa ser observada, sem presumir que toda hora economizada se converterá automaticamente em receita.

O custo também inclui implantação, integração, treinamento e acompanhamento. Para uma empresa menor, talvez o ganho relevante seja liberar o fundador de uma atividade recorrente para se dedicar a clientes. Em uma operação maior, pode ser diminuir retrabalho ou manter a qualidade diante de um volume crescente. O indicador precisa representar o objetivo real de quem está investindo.

Definir os cuidados antes de ampliar o uso

Ferramentas de IA generativa podem produzir informações incorretas com aparência de segurança. O perfil de IA generativa publicado pelo NIST trata esse risco, além de questões de privacidade e de interação entre pessoas e sistemas. Para a gestão, isso recomenda uma implantação com testes e responsabilidades proporcionais às consequências de um erro.

Na prática, eu começaria estabelecendo quais ferramentas estão autorizadas, que informações podem ser utilizadas e quais entregas exigem conferência antes de seguir para um cliente ou apoiar uma decisão. Quem revisa precisa conhecer o assunto, ter tempo para verificar e poder interromper o fluxo quando encontrar um problema. Colocar uma pessoa no fim do processo sem essas condições cria uma aprovação apenas formal.

Em recrutamento, por exemplo, minha recomendação é preservar uma avaliação humana efetiva e critérios ligados ao trabalho. Uma síntese de currículo pode ajudar a organizar a leitura, mas merece ser confrontada com o documento original. A decisão sobre um profissional exige contexto e responsabilidade de quem contrata. O cuidado aumenta quando o uso pode afetar oportunidades, expor informações ou produzir consequências difíceis de reverter.

Preparar os gestores para sustentar a mudança

Existe um trabalho de liderança que precisa acompanhar a adoção. O gestor deve explicar o objetivo do teste, reservar tempo para aprendizagem e ouvir quem executa a atividade. Se a equipe entende que qualquer dificuldade será tratada como resistência, fica menos provável que relate um erro, uma limitação da ferramenta ou uma etapa que deixou de fazer sentido.

Na contratação de líderes, eu valorizaria a capacidade de transformar uma possibilidade técnica em uma decisão operacional bem fundamentada. Isso inclui delimitar um problema, envolver as áreas necessárias e demonstrar como a qualidade será acompanhada. Familiaridade com ferramentas ajuda, mas vale investigar o raciocínio do candidato diante de um processo concreto, inclusive sua disposição para rever a escolha quando o resultado não aparece.

Para quem já está na organização, o desenvolvimento deve se aproximar do trabalho cotidiano. A equipe pode testar a solução em uma atividade recorrente, discutir as falhas e documentar o que funcionou. Esse aprendizado torna mais fácil decidir o que merece ser incorporado à rotina e o que ainda depende de ajustes.

Crescer a partir do que foi comprovado

Ao final do piloto, a liderança precisa ter condições de decidir entre ampliar, ajustar ou encerrar aquela aplicação. Isso exige olhar para o resultado, para o custo de mantê-la funcionando e para a capacidade das pessoas de utilizá-la com consistência. Um teste que revela uma hipótese ruim também pode evitar um investimento maior e orientar a próxima tentativa.

Vejo a inteligência artificial nas empresas como uma decisão de gestão que deve aproximar capacidade tecnológica e necessidade de negócio. Quando estrutura, responsabilidades e desenvolvimento das lideranças acompanham o investimento, a organização tem melhores condições de transformar aprendizagem em uma forma de trabalhar que se sustente.

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