Você já viu essa cena? A empresa se anima com IA, faz um piloto bonito e mostra no telão. Seis meses depois, ninguém usa.
Eu vejo isso toda semana. E não é impressão minha: o MIT mediu em 2025 que cerca de 95% dos pilotos de IA não mexem no resultado da empresa.
Então falta tecnologia? Eu acho que falta processo. Aqui eu te conto por quê.
O que a engenharia me ensinou
Eu venho da engenharia de produção e do Lean Six Sigma. A primeira coisa que aprendi foi perguntar, antes de fazer. Qual é o número que precisa mudar? Onde está o gargalo?
A maioria faz o contrário. Compra a ferramenta e depois sai procurando o problema. Aí a IA vira enfeite caro.
A ordem que eu sigo
Primeiro defino a métrica. Depois arrumo o processo. Só então coloco a IA para fazer o trabalho pesado.
Quando você segue essa ordem, o número aparece. Numa indústria líder, os leads por mês do comercial cresceram mais de 3.600%. Nos times de growth que liderei, foram 103% da meta e ROI médio de 11,6x. Nenhum desses começou com a pergunta "qual modelo nós usamos?".
O dinheiro vai para o lugar errado
Sabe onde a empresa costuma errar? No alvo.
O próprio MIT viu que mais da metade do orçamento de IA vai para venda e marketing. Só que o maior retorno estava no back-office, automatizando processo. A IBM vai na mesma linha: o ganho quase nunca vem do modelo, e sim de embutir a IA no fluxo que já existe.
O dinheiro vai para o que brilha, e não para o que paga a conta.
E eu nisso tudo?
Eu não escrevo código como identidade. Eu comando a IA, lidero o time e respondo pelo resultado. É assim que o que eu construo fica nos 5% que sobrevivem ao contato com a realidade.
E o seu último piloto de IA: você sabia, antes de começar, qual número ele precisava mudar?
