IA onde ela realmente muda o resultado

Nos últimos meses, todas as conversas que tenho com clientes chega em algum momento, à inteligência artificial. Às vezes vem com entusiasmo, às vezes com uma ponta de ansiedade, mas o tom é parecido: "a gente precisa colocar IA aqui dentro, só não sabe bem por onde começar". Ouço falar de agentes que respondem e-mails, que montam relatórios, que resumem reuniões, e entendo perfeitamente o encanto. São ferramentas impressionantes, que de fato devolvem horas ao dia de muita gente.

O que tenho observado no entanto, é que a pergunta que raramente vem é: "Onde devo utilizar IA?", ou onde a IA realmente mexe no custo de produção e na lucratividade do negócio?

Não quero diminuir o valor dos agentes de IA. Eles agilizam tarefas que consomem tempo e paciência, e esse ganho é real. O ponto é que ganhar meia hora por dia na triagem de e-mails não é a mesma coisa que reduzir o desperdício de uma linha de produção, evitar uma parada não programada ou parar de conceder crédito a quem não vai pagar. As duas coisas melhoram o dia a dia, mas só uma delas aparece com clareza na margem no fim do trimestre.

Quando a empresa começa pela ferramenta da moda, e não pelo problema que mais pesa no caixa, o risco é colecionar pequenas automações espalhadas pelos departamentos, cada uma com sua assinatura, seu fornecedor e seu entusiasta interno, sem que ninguém consiga dizer quanto aquilo tudo devolveu ao negócio. A IA vira um custo a mais, e não uma alavanca. Por isso defendo que a decisão sobre onde usar IA seja tratada como qualquer outra decisão de investimento: com prioridade, meta e com uma conta que feche.

Se a conta precisa fechar, o melhor ponto de partida é olhar para onde o dinheiro se perde. Em quase toda operação existe um punhado de processos que concentram a maior parte do custo ou da margem: o estoque que fica parado ou falta na hora errada, a matéria-prima desperdiçada, a mão de obra mal distribuída entre turnos, o crédito concedido sem uma boa leitura de risco, o mix de produtos que não conversa com o que o cliente de cada região compra. É nesses pontos que uma previsão um pouco melhor ou uma decisão um pouco mais rápida se multiplica por milhares de operações e vira resultado.

Na Palmsoft, boa parte dos projetos que acompanho nasce exatamente assim. Modelos de previsão de demanda e de estoque, score de crédito, análise de mix de produtos para melhorar o markup e acompanhamento da produtividade da mão de obra não são as aplicações mais vistosas da IA, mas são as que mexem diretamente em custo e receita. Repare que nenhuma delas começa pela tecnologia; todas começam por uma pergunta de negócio que alguém da diretoria já se fazia antes de ouvir falar em IA.

Por isso gosto de propor um caminho em etapas. Primeiro vem o diagnóstico, que é entender a operação, a qualidade dos dados disponíveis e onde estão os gargalos que mais pesam. Depois, uma prova de conceito pequena, com uma meta clara de redução de custo ou de ganho de margem, para validar antes de escalar. Só então faz sentido levar a solução para a operação inteira. É a lógica que usamos na nossa metodologia A³, e ela vale para qualquer empresa, com ou sem a gente: entender antes de investir e validar antes de escalar. Os agentes que agilizam o dia a dia continuam bem-vindos, só que entram na fila depois do que realmente move o ponteiro.

Escolher bem onde aplicar a IA, no entanto, é só metade da conversa. A outra metade, que quase nunca aparece nas reuniões de planejamento, é a governança. Enquanto a empresa discute qual projeto priorizar, muitos colaboradores já estão usando IA por conta própria, em contas pessoais, gratuitas, abertas no celular ou no navegador. E fazem isso com a melhor das intenções: colam uma planilha de clientes para organizar os dados, um contrato para resumir, uma proposta comercial para revisar o texto, um trecho de código para encontrar o erro.

O problema é que, a partir desse momento, aquela informação saiu do controle da empresa. Ela passa a estar em um serviço com o qual a companhia não tem contrato, cujas regras de retenção e de uso dos dados ninguém leu, e sem qualquer registro de quem enviou o quê. Dados de clientes, preços, margens, estratégias comerciais e até informações protegidas pela LGPD podem estar vazando aos poucos, sem que a empresa sequer saiba. O mercado já tem nome para isso, shadow AI, e os números mostram que não se trata de um risco teórico. Segundo o relatório Cost of a Data Breach 2025, da IBM com o Ponemon Institute, que ouviu 600 organizações no mundo, uma em cada cinco relatou um vazamento ligado ao uso de IA não autorizada, e as empresas com muito shadow AI tiveram, em média, US$ 670 mil a mais de custo por incidente. O mesmo estudo aponta que 63% das organizações atingidas não tinham uma política de governança de IA ou ainda estavam criando uma (IBM, 2025).

Proibir não costuma resolver, porque as pessoas recorrem à IA justamente porque ela ajuda. O caminho mais maduro é oferecer ferramentas aprovadas, em ambiente controlado, e deixar claro o que pode e o que não pode ser compartilhado com elas. Isso passa por uma política de uso simples e conhecida por todos, por classificar quais informações são sensíveis, por controlar acessos e por treinar as equipes para que entendam o risco, e não apenas a regra.

No fim das contas, pensar IA de forma estratégica é fazer duas perguntas ao mesmo tempo. A primeira é onde ela gera mais valor para o negócio, e a resposta quase sempre está nos processos que pesam no custo e na margem. A segunda é quem está usando IA dentro da empresa hoje, com quais dados e sob quais regras. Empresas que respondem bem à primeira e ignoram a segunda podem até ganhar eficiência, mas correm o risco de entregar, sem perceber, justamente as informações que as tornam competitivas.

Autor(a): Formada em Gestão comercial pelo SENAC - Elaine Coelho , Gerente Comercial Palmsoft.

Referências

IBM; PONEMON INSTITUTE. Cost of a Data Breach Report 2025. IBM, 30 jul. 2025. Disponível em: newsroom.ibm.com. Acesso em: 5 out. 2026.