A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa para se consolidar como um dos principais vetores da transformação digital no varejo, na indústria e no setor de serviços. No entanto, o debate nas empresas ainda precisa evoluir. Em vez de discutir como gerar valor com a IA, muitas organizações permanecem focadas na questão de “por que a IA não entrega resultados?”.
A resposta, como mostram a prática e os dados, reside menos na tecnologia e mais na falta de clareza estratégica e de preparo organizacional.
O ponto central: IA e estratégia
O ponto central é simples: a IA não falha por si só. Ela falha quando é tratada como uma moda passageira, um atalho ou uma solução genérica para problemas mal definidos. Isso explica por que, apesar do aumento nos investimentos, muitas iniciativas não saem da fase de piloto ou geram retornos abaixo do esperado.
A discussão sobre em quais processos a IA deixou de ser tendência já foi superada. Atualmente, a IA é parte estrutural do núcleo das organizações líderes. No varejo, está integrada à precificação dinâmica, personalização de ofertas, previsão de demanda e gestão de estoques. Na indústria, tornou-se essencial para manutenção preditiva, automação de processos, controle de qualidade e otimização da cadeia produtiva. Nos serviços, redefine o atendimento ao cliente, planejamento operacional, análise financeira e gestão de riscos.
O diferencial não está em usar a IA, mas em utilizá-la de forma intensiva, integrada e orientada ao valor. As empresas que obtêm resultados reais não veem a IA como um projeto isolado, mas como uma camada transversal que permeia marketing, vendas, logística, finanças, RH e operações.
Eficiência operacional e redução de custos
Na prática, o maior impacto inicial da IA ainda está concentrado na eficiência operacional e na redução de custos. A automação de tarefas repetitivas, a redução de erros humanos, a aceleração de processos e o ganho de escala são benefícios claros e mensuráveis.
No entanto, esse é apenas o primeiro estágio de maturidade. Organizações mais avançadas já utilizam a IA para aumentar a receita, expandir as margens e aprimorar a tomada de decisão. Aqui, o valor surge quando os líderes passam a operar de forma mais fact-based, apoiados por modelos preditivos, análises em tempo real e simulações de cenários. A IA deixa de ser apenas uma ferramenta operacional e passa a influenciar decisões estratégicas.
Erros comuns na implementação da IA
A maioria das falhas na implementação de IA não é técnica, mas sim organizacional, de design de solução e cultural. Entre os erros mais comuns, destacam-se:
- Subestimar os impactos culturais, ignorando o efeito da IA sobre papéis, rotinas e poder decisório.
- Focar em pilotos de baixa escalabilidade, que funcionam como demonstração tecnológica, mas não se sustentam na produção quando em escala.
- Evitar a reinvenção de processos, tentando apenas “encaixar” a IA em modelos antigos de entrega de valor.
- Desconectar a tecnologia do cliente, perdendo de vista que o redesenho da jornada deve orientar qualquer aplicação de IA.
Esses erros explicam por que tantas iniciativas geram entusiasmo inicial, mas não sobrevivem ao teste do tempo.
Os dados de uma pesquisa feita com executivos líderes de mercado por Emerson Pinha, fundador e CEO da AITOUR.AI, reforçam essa leitura. Na pesquisa, a maior dificuldade associada à IA e à inovação foi a “Falta de gente preparada”, com ampla maioria dos votos. Em segundo plano, aparece a “Falta de clareza”. Já a “Falta de ROI” surge como consequência percebida, não como causa estrutural.
Este ponto é essencial: ROI não é a doença, é o sintoma. Assim como um boletim ruim não explica sozinho o fracasso escolar, a ausência de retorno financeiro não explica o fracasso da IA. Ela apenas revela problemas anteriores: decisões mal formuladas, soluções mal arquitetadas e equipes despreparadas para operar, escalar e evoluir os modelos.
Clareza estratégica e preparo
A falta de clareza se manifesta quando as empresas adotam a IA sem um racional claro. Usa-se IA onde um dashboard resolveria, aplica-se IA generativa para cálculos e interações simples e tenta-se substituir processos inteiros sem redesenhar a arquitetura da solução. O resultado é desperdício de recursos e frustração.
Já a falta de preparo vai além das pessoas. Envolve arquitetura tecnológica inadequada, dados de baixa qualidade, ausência de governança e decisões centralizadas em lideranças sem letramento digital. Soluções de IA não escalam “de ponta a ponta” sem engenharia sólida, integração de dados e times qualificados.
Curiosamente, muitas empresas executam muito, mas executam mal. Existe execução em excesso e direção de menos.
No varejo, empresas nativas digitais mostram diariamente o poder da IA quando combinada a dados de alta qualidade. Personalizam ofertas, integram canais, aumentam a conversão e estendem o lifetime value do cliente. Não é mágica, é clareza de objetivo somada ao domínio dos dados.
Na indústria, líderes globais usam a IA para reduzir ineficiências, acelerar ciclos produtivos e baixar custos estruturais. A tecnologia atua como multiplicador de produtividade, permitindo competir em ambientes de margens cada vez mais pressionadas.
Nos serviços, a IA já transforma o atendimento ao cliente, o planejamento de estoques, a gestão financeira e as operações internas. A diferença está entre quem implementa chatbots isolados e quem redesenha processos completos com a IA no centro.
IA como motor de resiliência empresarial
Em ambientes de incerteza econômica e política, a IA se torna um instrumento de sobrevivência competitiva. Ela permite reduzir despesas em escala, reagir mais rápido a mudanças de mercado e tomar decisões com base em dados, não em intuição.
Empresas resilientes usam a IA para antecipar cenários, ajustar estratégias e proteger margens. Quem não faz isso perde agilidade, competitividade e relevância.
A diferença entre empresas que usam a IA como ferramenta pontual e aquelas que a tratam como motor estratégico é visível nos resultados. As segundas apresentam melhor desempenho financeiro, maior satisfação do cliente, decisões mais rápidas e maior consistência operacional.
Elas não perguntam “onde usar a IA”, mas “como redesenhar o negócio a partir dela”. Investem em preparo, clareza e arquitetura antes de cobrar ROI.
Portanto, a IA não falha. As organizações falham ao adotá-la sem clareza e preparo. O verdadeiro desafio não é tecnológico, mas estratégico e humano. Enquanto as empresas insistirem em tratar o ROI como ponto de partida, continuarão frustradas. O caminho correto começa pela base: clareza de propósito, gente qualificada e soluções bem arquitetadas. O retorno vem depois, como consequência natural.
A IA se torna um instrumento de sobrevivência competitiva, permitindo reduzir despesas em escala e reagir mais rápido a mudanças do mercado. — Fernando Moulin, CEO & Founder da Polaris Group
