A inteligência artificial (IA) tem sido apresentada como uma panaceia para a produtividade empresarial, prometendo otimizar operações e impulsionar o crescimento. No entanto, uma visão mais cética emerge de especialistas como Pedro Sobral, que defende que a simples adoção de IA sem uma estratégia clara pode, paradoxalmente, tornar as empresas mais ocupadas em vez de mais eficientes. A provocação de Sobral, feita durante o D2C Summit, ressalta um ponto crucial: a tecnologia deve ser uma ferramenta para resolver problemas específicos, e não um fim em si mesma.

A pesquisa global da McKinsey corrobora essa preocupação, indicando que, embora 80% dos entrevistados percebam ganhos de produtividade com a IA, apenas 37% afirmam que a tecnologia impactou positivamente o resultado operacional. Essa discrepância sugere que muitas empresas estão focando no volume de tarefas realizadas pela IA, ignorando a necessidade de alinhar essas ações com os objetivos estratégicos do negócio. No Brasil, cerca de 50% das companhias já utilizam IA, mas a maioria ainda se encontra em estágios básicos de adoção, conforme estudo da Strand Partners para a AWS. A questão central, segundo Sobral, não é onde aplicar a IA, mas sim "o que está impedindo meu negócio de crescer?"

O Gargalo como Ponto de Partida

A lógica defendida por Pedro Sobral é clara: antes de implementar qualquer nova tecnologia, especialmente a IA, as empresas precisam identificar seus principais gargalos operacionais. Um gargalo é o ponto mais crítico em um processo que limita o desempenho geral do sistema. Ignorar essa etapa e focar apenas na adoção de ferramentas de IA pode levar a um aumento da atividade sem um retorno proporcional no crescimento ou na lucratividade. A Deloitte aponta que apenas 23% das empresas brasileiras conseguem escalar seus projetos-piloto de IA para a operação completa, o que reforça a ideia de que a implementação sem estratégia é um desafio significativo.

Sobral utiliza o exemplo do e-commerce para ilustrar essa dinâmica. Em uma jornada de compra, diversos pontos de atrito podem levar à perda de clientes: desde o clique inicial até o checkout e o pagamento. Aumentar o tráfego (aquisição) sem resolver problemas de conversão, ticket médio, frete ou experiência do cliente é como tentar encher um balde furado. A IA pode otimizar o fluxo de anúncios ou a análise de dados, mas se o furo estiver no processo de checkout, o esforço em aquisição será desperdiçado. A produtividade, portanto, deve ser redefinida não como fazer mais, mas como "tudo aquilo que te aproxima da sua meta".

IA: Ferramenta Estratégica, Não Solução Mágica

A aplicação da IA deve ser direcionada para resolver os gargalos identificados. Se o problema reside na produção de conteúdo, a IA pode acelerar a criação de textos e imagens. Se a análise de campanhas é o gargalo, a IA pode auxiliar na interpretação de dados. Se a experiência do cliente precisa de aprimoramento, a IA pode suportar o atendimento e a personalização. Contudo, a IA não define onde deve ser aplicada; a estratégia do negócio é quem dita essa direção.

Sobral adverte que focar em IA sem antes identificar e atacar o gargalo principal pode levar a um "multiplicar da bagunça". A velocidade que a IA proporciona em tarefas como criação de conteúdo, análise de informações e organização de dados não se traduz automaticamente em resultados de negócio. O risco é que as empresas se sintam produtivas por estarem executando muitas tarefas com a ajuda da IA, mas sem avançar em direção aos seus objetivos estratégicos. A verdadeira vantagem competitiva, segundo ele, reside menos na adoção da próxima ferramenta de IA e mais na capacidade de diagnosticar e resolver os problemas que realmente limitam o crescimento.

Implicações para o Crescimento Sustentável

A fala de Sobral levanta questões importantes sobre a maturidade da adoção de IA no mercado. Empresas que buscam crescimento sustentável precisam ir além da automação de tarefas e integrar a IA de forma estratégica em seus processos decisórios. A pesquisa da McKinsey, que aponta uma lacuna entre os ganhos de produtividade percebidos e o impacto no resultado operacional, sugere que muitas organizações ainda estão na fase de experimentação, sem uma visão clara de como a IA pode gerar valor real e escalável.

Para o ecossistema brasileiro, isso significa que a corrida pela IA não deve ser apenas sobre a aquisição de tecnologia, mas sobre a capacitação de lideranças para entenderem seus negócios em profundidade. A capacidade de identificar o ponto nevrálgico que impede o crescimento e, então, aplicar a IA como uma solução direcionada, será o diferencial para aquelas empresas que buscam não apenas otimizar suas operações, mas também alcançar um crescimento significativo e sustentável em um cenário cada vez mais competitivo.

Perguntas em Aberto e o Futuro da Eficiência

O debate sobre a IA e a eficiência empresarial está longe de ser resolvido. A principal questão que permanece é como garantir que a adoção de novas tecnologias resulte em progresso tangível, e não apenas em um aumento da atividade operacional. A distinção entre "estar ocupado" e "ser produtivo" torna-se cada vez mais tênue no contexto da IA, exigindo uma análise crítica e contínua dos processos de negócio.

Observar se as empresas brasileiras conseguirão transitar de um uso básico da IA para uma aplicação estratégica, focada na resolução de gargalos, será crucial. A capacidade de alinhar investimentos em tecnologia com uma compreensão profunda das restrições operacionais definirá os verdadeiros vencedores na era da inteligência artificial. A questão fundamental permanece: a IA é uma ferramenta para escalar o que funciona, ou para tentar consertar o que está quebrado sem saber onde está o defeito?

No fim das contas, a inteligência artificial é uma ferramenta poderosa, mas seu impacto real depende da clareza estratégica com que é empregada. Sem um diagnóstico preciso dos gargalos que freiam o crescimento, as empresas correm o risco de se tornarem mais ativas, mas não necessariamente mais eficazes em atingir seus objetivos finais. A busca por eficiência com IA exige, antes de tudo, um olhar atento para os pontos de estrangulamento da operação.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · InfoMoney