Por Celso Cecconi

Existe uma pressa compreensível nas empresas para adotar inteligência artificial. A tecnologia avançou rapidamente, entrou na rotina dos profissionais e passou a ocupar espaço nas reuniões de planejamento. A discussão sobre inteligência artificial nas empresas já chegou ao comercial, à gestão e à estratégia. Nesse cenário, gestores querem saber como usar IA para vender mais, produzir melhor, reduzir custos e tomar decisões com mais velocidade.

Eu faria uma pergunta antes de todas essas: sua empresa está organizada para usar inteligência artificial?

Depois de cerca de 40 anos trabalhando com vendas, gestão, estratégia e operações comerciais, aprendi a desconfiar de soluções que chegam antes da definição do problema. Passei por diferentes posições dentro das empresas, de vendedor a diretor, e uma coisa se repete independentemente do tamanho ou do setor do negócio: tecnologia potencializa aquilo que encontra.

Se encontra uma operação organizada, pode acelerar resultados. Se encontra processos confusos, dados ruins e responsabilidades indefinidas, pode acelerar a confusão.

A inteligência artificial é poderosa demais para ser tratada apenas como mais uma ferramenta da moda.

Antes da inteligência artificial, olhe para os processos

Quando entro em uma operação comercial, uma das primeiras coisas que procuro entender é como aquela empresa realmente funciona.

Não como deveria funcionar no organograma. Como funciona na prática.

Quem faz o quê? Como uma oportunidade comercial é recebida? Quem acompanha? Em que momento um gestor intervém? Quais critérios determinam uma decisão? O que acontece quando uma venda é perdida? Quem olha para esses números?

Essas perguntas parecem básicas. E são.

Justamente por isso deveriam estar respondidas antes de qualquer discussão sobre automação.

Por isso, um processo que depende da memória de uma pessoa, muda de acordo com quem está trabalhando ou não possui responsabilidades claras ainda precisa ser organizado. A inteligência artificial nas empresas não elimina automaticamente essas falhas. Quando aplicada sobre processos frágeis, a tecnologia pode apenas tornar mais rápida uma operação que já funcionava de maneira inadequada.

Há uma frase que resume bem o problema: a IA não corrige a desorganização. Ela dá velocidade ao que já existe.

Por isso, antes de automatizar um processo, é preciso entendê-lo. Em alguns casos, inclusive, a conclusão será que ele nem deveria continuar existindo daquela maneira.

Dados organizados vêm antes de respostas inteligentes

O mesmo vale para os dados.

Empresas acumularam uma quantidade enorme de informações nos últimos anos. CRM, planilhas, sistemas de gestão, histórico de clientes, propostas, indicadores, registros comerciais e diferentes plataformas convivem dentro da mesma organização.

Ter muitos dados, entretanto, não significa ter informação de qualidade.

Nesse sentido, se os registros estão incompletos, duplicados ou desatualizados, a empresa começa sua jornada sobre uma base frágil. Por isso, o avanço da inteligência artificial nas empresas depende também da qualidade das informações disponíveis. Quanto mais confiáveis forem os dados, melhores serão as condições para gerar análises úteis e apoiar decisões.

No comercial isso fica evidente.

Antes de buscar análises sofisticadas, a empresa precisa entender quais informações são essenciais para a gestão comercial. Quantas oportunidades entram? De onde elas vêm? Qual é a conversão? Onde as vendas estão sendo perdidas? Quanto tempo dura o ciclo comercial? Quais indicadores precisam ser acompanhados? A inteligência artificial pode, inclusive, ajudar a organizar, cruzar e interpretar esses dados. Mas, para gerar boas respostas, ela precisa partir de informações minimamente confiáveis e de perguntas bem formuladas.

Não adianta exigir respostas extraordinárias da tecnologia quando fornecemos informações ruins para ela analisar.

A pergunta vem antes da ferramenta

Há outro comportamento que merece atenção.

Às vezes, uma nova tecnologia aparece e a empresa imediatamente começa a procurar onde utilizá-la. A ordem deveria ser outra.

Primeiro vem o problema.

Qual problema de negócio queremos resolver?

Essa pergunta muda completamente a conversa.

Talvez o objetivo seja aumentar a produtividade de uma equipe. Talvez seja melhorar a qualidade do atendimento, reduzir o tempo gasto em tarefas repetitivas, analisar melhor as oportunidades comerciais, diminuir perdas, apoiar vendedores ou encontrar padrões nos dados.

Só então, depois de definir o problema, podemos perguntar se a inteligência artificial é a melhor ferramenta para resolvê-lo.

A adoção da inteligência artificial nas empresas já é ampla. Em levantamento global da McKinsey publicado em 2025, 88% dos entrevistados afirmaram que suas organizações utilizavam IA regularmente em pelo menos uma função. Porém, apenas 7% disseram que a tecnologia estava plenamente implementada e integrada em toda a organização. Portanto, a distância entre experimentar e conseguir escalar a tecnologia ajuda a colocar essa corrida em perspectiva.

Esse contraste me interessa mais do que descobrir quem adotou primeiro.

Experimentar tecnologia é relativamente fácil. Transformá-la em resultado exige gestão.

A inteligência artificial exige mais pensamento, não menos

Esse talvez seja o ponto que mais me preocupa na maneira como estamos incorporando inteligência artificial ao trabalho.

Uma ferramenta entrega uma resposta bem escrita, organizada e aparentemente convincente. Existe o risco de aceitarmos aquilo como correto simplesmente porque veio rápido e parece fazer sentido.

Não podemos trabalhar assim.

Saber utilizar inteligência artificial não é apenas escrever um comando e apertar Enter.

É saber pedir. Depois, saber analisar o que recebeu. Questionar. Conferir. Corrigir. Melhorar. Contextualizar. E, quando necessário, rejeitar a resposta.

Quanto mais capacidade a inteligência artificial nos entrega, mais importante se torna nossa capacidade de julgamento.

Ela pode cruzar uma enorme quantidade de informações rapidamente. Mas quem conhece o contexto do negócio?

Pode sugerir uma estratégia. Mas quem responde pelas consequências?

Pode identificar padrões. Mas quem determina se aquele padrão realmente importa?

Pode produzir uma recomendação em segundos. Mas quem decide se ela faz sentido para aquele cliente, naquele mercado e naquele momento?

A resposta continua sendo uma pessoa.

Por isso, acredito que a inteligência artificial exige mais pensamento, não menos.

O profissional que simplesmente aceita aquilo que a ferramenta entrega está utilizando apenas uma parte do potencial dessa tecnologia. O verdadeiro ganho aparece quando combinamos a capacidade da máquina com experiência, conhecimento, senso crítico e contexto humano.

Isso vale também para quem ocupa posições de liderança. A velocidade da tecnologia não elimina a responsabilidade de quem decide. Pelo contrário, aumenta a necessidade de conferir informações, entender consequências e assumir as escolhas feitas a partir delas.

A IA deve ampliar nossa inteligência, não terceirizá-la.

Tecnologia precisa encontrar uma empresa preparada

Ao longo da minha experiência, consolidei uma visão de gestão apoiada em cinco pilares: estratégia, estrutura, gestão, processos e rotinas.

Esses fundamentos ajudam a olhar para a empresa antes de olhar para a ferramenta.

A estratégia dá direção. A estrutura precisa sustentar aquilo que se pretende executar. A gestão acompanha e corrige o caminho. Os processos organizam a execução. E as rotinas fazem com que aquilo que foi planejado realmente aconteça no dia a dia.

A tecnologia pode potencializar tudo isso, mas não ocupa o lugar desses fundamentos.

Por isso, antes de ampliar o uso da inteligência artificial nas empresas, eu observaria se existem processos definidos, dados organizados e confiáveis, responsabilidades claras, indicadores para acompanhar resultados, objetivos de negócio bem definidos, pessoas capacitadas e gestão presente na operação.

Quando esses elementos existem, a conversa sobre IA muda de nível.

A tecnologia deixa de ser uma novidade procurando utilidade e passa a cumprir uma função concreta dentro da estratégia.

Pode eliminar trabalhos repetitivos, ampliar produtividade, organizar informações, ajudar equipes a encontrar oportunidades e oferecer aos gestores uma capacidade de análise que seria muito mais lenta sem esses recursos.

É justamente essa combinação que me interessa.

Não precisamos escolher entre pessoas e inteligência artificial.

Precisamos aprender a aproveitar o melhor da tecnologia e o melhor das pessoas.

A vantagem competitiva será saber combinar inteligências

Não tenho dúvida de que a inteligência artificial será cada vez mais importante para os negócios.

Ignorá-la seria um erro.

Mas também considero um erro imaginar que comprar tecnologia seja suficiente para transformar uma empresa.

Ferramentas podem mudar em poucos meses. Modelos ficarão mais rápidos. Novas plataformas aparecerão. Recursos que hoje parecem extraordinários provavelmente se tornarão comuns.

O que continuará diferenciando empresas será sua capacidade de transformar essas possibilidades em decisões melhores.

E isso exige algo que não começou com a inteligência artificial: método.

Exige estratégia clara, estrutura adequada, gestão presente, processos que façam sentido e rotinas capazes de sustentar a execução. Exige também dados confiáveis, pessoas preparadas, indicadores acompanhados e objetivos claros.

Principalmente, exige gente pensando.

Estamos entrando em uma época em que produzir respostas será cada vez mais fácil. Por isso, saber fazer as perguntas certas ficará ainda mais valioso.

A grande vantagem competitiva não estará necessariamente em quem usar mais inteligência artificial. Estará em quem souber combinar inteligência humana, experiência, método, dados e tecnologia para tomar decisões melhores.

A inteligência artificial nas empresas pode ampliar extraordinariamente aquilo que uma organização é capaz de fazer. No entanto, a tecnologia produzirá resultados melhores quando encontrar estratégia, processos, dados e pessoas preparados para utilizá-la.

Mas, antes de ampliar a inteligência artificial, talvez seja preciso organizar a inteligência que a empresa já tem.