O hype custou caro
No último ano, conversei com 47 CIOs de companhias brasileiras de grande porte. Em 41 delas, havia pelo menos um projeto rotulado como "IA generativa" no roadmap. Em 38, esse projeto tinha verba aprovada acima de R$ 2 milhões. Em apenas 6, havia um caso de uso real validado por usuário final.
O problema não é a tecnologia. É a confusão semântica.
Automação ≠ IA
Quando você usa um modelo grande de linguagem para classificar tickets de suporte por categoria, você não está fazendo IA. Está fazendo automação cara. O mesmo trabalho faria um modelo de NLP de 2018 com 1/100 do custo de inferência.
IA real é quando o sistema toma decisões que mudam de comportamento com base em sinais que você não programou explicitamente. É quando o modelo identifica que o cliente X tem perfil semelhante ao Y, sugere ofertas que ninguém pediu, e o cliente converte 3x mais.
A diferença não é técnica. É de ambição.
Os três fracassos
No último ano, financiamos quatro pilotos. Três falharam silenciosamente:
- Chatbot interno para RH. Funcionava. Mas 78% dos funcionários preferiam continuar perguntando para o gestor direto. Adoção: 12%. - Sumarização automática de contratos. Tecnicamente impecável. Comercialmente irrelevante: o time jurídico não confiava no resumo o suficiente para pular a leitura completa. - Recomendação personalizada de oferta para varejo físico. O modelo funcionou. O processo de operacionalização na loja, não. Vendedores ignoravam a sugestão.
O único que sobreviveu foi um sistema de detecção de anomalia em logística. Não porque era o mais sofisticado, mas porque resolvia um problema que alguém efetivamente tinha — e tinha métrica clara de ROI.
A pergunta que sobrevive
Antes de aprovar o próximo projeto de IA, faça esta pergunta na sala: "se a IA fosse 100% precisa, qual decisão humana ela substituiria, e quem se beneficia disso?"
Se a resposta for vaga, o projeto vai falhar — independentemente de o modelo ser GPT-5 ou regra de negócio em Excel.
SOBRE O AUTOR
Luiz Martins
CIO @ ALLOS
Luiz Martins lidera a área de tecnologia da Allos, maior operadora de shoppings da América Latina, desde 2022. Especialista em IA aplicada ao varejo e dados, foi previamente VP de Tecnologia no Grupo Pão de Açúcar.