IA sem mudança nos processos não assegura valor para a empresa

O fato

David Furlonger, vice-presidente analista emérito do Gartner, afirma que gerar valor com inteligência artificial não se resolve apenas acrescentando a tecnologia às formas atuais de trabalho. O ponto central da análise é a insuficiência da adoção tecnológica isolada.

O trecho não apresenta estudo quantitativo, percentuais de retorno ou comparação entre empresas. Sua contribuição é uma orientação de gestão: discutir o que precisa mudar na operação, em vez de tratar a presença de IA como evidência de resultado.

O que muda para a sua empresa

Na prospecção comercial, essa reflexão ajuda a distinguir automação de melhoria efetiva. Antes de ampliar o uso de IA, a empresa pode investigar se o problema está na identificação de contas, na qualidade dos dados, na definição do cliente ideal ou na passagem de oportunidades entre equipes.

São hipóteses de aplicação, não resultados demonstrados pela notícia. Se o cadastro de clientes estiver desorganizado ou os critérios de qualificação forem inconsistentes, incorporar tecnologia sem tratar essas questões pode apenas reproduzir as limitações do processo.

Para a diretoria, a decisão de investimento deve começar pelo objetivo empresarial e pelo indicador que permitirá avaliar a iniciativa. Em inteligência comercial, podem ser acompanhados, conforme o caso, a completude dos cadastros, o tempo de pesquisa e a aceitação das oportunidades pela equipe de vendas.

A avaliação também deve considerar o esforço de conferência e manutenção. Produzir mais informações não equivale necessariamente a melhorar decisões. É preciso definir quem valida os dados, como as inconsistências serão corrigidas e quais decisões continuarão sob responsabilidade humana.

O caminho recomendado é testar uma mudança delimitada e comparar seu funcionamento com a situação anterior. Isso permite discutir continuidade com evidências internas, sem presumir ganhos apenas pela adoção de IA.

O que fazer agora

• Escolher um gargalo concreto: descrever uma dificuldade comercial observável e identificar quem sofre seu impacto no processo.
• Estabelecer uma referência: medir o desempenho atual antes do teste e selecionar indicadores ligados ao objetivo empresarial.
• Redesenhar a atividade: definir entradas, responsabilidades, validações e destino das informações produzidas, além da aplicação tecnológica.
• Controlar a qualidade dos dados: verificar origem, atualização, permissões de uso e procedimentos para corrigir inconsistências.
• Decidir com critérios prévios: estabelecer condições para ampliar, ajustar ou interromper a iniciativa, considerando custos e esforço operacional.