Você está treinando a IA para o seu negócio ou o seu negócio para a IA?
Mais que treinar algoritmos, empresas precisam treinar sua cultura, dados e processos para que a IA realmente transforme o negócio.
Outubro de 2025 – Você investe em IA, contrata softwares modernos e monta alguns protótipos. Três meses depois descobre que os resultados não estão à altura. Isso soa familiar? Não é que a tecnologia falhou. É que talvez você tenha treinado a IA para o seu negócio, mas ainda não treinou o seu negócio para a IA.
- Treinar a IA para o negócio é partir de casos de uso claros: reduzir custos, acelerar processos, melhorar atendimento. Funciona, mas é limitado ao “aqui e agora”.
- Treinar o negócio para a IA é outro jogo: envolve preparar cultura, dados, processos e até o modelo de valor da empresa para que a IA não apenas responda às dores atuais, mas permita reinventar produtos, serviços e até a forma de competir no mercado. É aceitar que o problema do cliente pode mudar e que o verdadeiro diferencial será a capacidade de se adaptar.
No Brasil, os investimentos em inteligência artificial (IA) devem ultrapassar US$ 1 bilhão até 2026, segundo a consultoria International Data Corporation (IDC). Um estudo recente da Gartner revela que 64% dos executivos de tecnologia em todo mundo planejam implementar IA agêntica nos próximos dois anos. Já no Brasil, até o momento, poucos projetos nesse sentido foram efetivamente iniciados. Ainda assim, o mesmo estudo indica que mais de 68% das empresas brasileiras pretendem desenvolver iniciativas com IA agêntica no mesmo período, superando a projeção de outros países.
Mas a pergunta central não é quanto se investe, é como se investe. Estamos apenas alimentando algoritmos e automatizando tarefas, ou estamos preparando organizações para absorver e multiplicar o impacto da IA?
É necessário olhar todos os aspectos para preparar uma companhia para essa novidade e esse treino envolve várias dimensões:
- Dados como ativo estratégico (governança e confiabilidade antes de tudo);
- Integração aberta (APIs, interoperabilidade, evitar silos);
- Mindset de aprendizado contínuo (errar rápido, ajustar rápido);
- Ética e governança (IA como vetor de confiança, não de risco);
- Talento e cultura (profissionais que pensem com a IA, não apenas sobre ela).
E por onde começar?
O primeiro passo não é comprar tecnologia. É mapear um problema estratégico e relevante, no qual o impacto da IA pode ser percebido claramente e, ao mesmo tempo, preparar dados e pessoas em torno desse problema. Pequeno o suficiente para aprender rápido, mas grande o suficiente para mostrar valor.
Esse é o “ponto de entrada”: um caso de uso com valor real que, além do resultado imediato, ajude a criar a cultura, os dados e os aprendizados para escalar a IA dentro da organização.
A pergunta então permanece: você quer apenas treinar modelos para os problemas de hoje ou preparar sua empresa para os desafios que ainda nem existem? Porque, no fim, a IA não vai apenas responder ao negócio, ela vai redefini-lo.
Filippo Di Cesare, CEO da Engineering Brasil
Publicação original: Startupi
