Rolando Bonaccorsi, executivo de operações e delivery em tecnologia, retrata que toda empresa que usa a IA generativa de forma estratégica compartilha uma característica: a tecnologia deixou de ser um experimento isolado e passou a integrar decisões reais. Isto posto, essa transição não depende do tamanho do orçamento investido em ferramentas, mas da forma como os times passam a incorporar essas soluções nas rotinas de análise e escolha. Interessado em entender o porquê? Confira nos próximos parágrafos.
Por que testar ferramentas de IA generativa não move o ponteiro?
Muitas empresas concentram seus esforços em testar chatbots, geradores de texto ou assistentes de código sem alterar a forma como as decisões são tomadas. Esse tipo de experimentação produz ganhos de produtividade limitados, porque a lógica de negócio segue intacta e o resultado é um uso superficial da tecnologia.
Esse uso pontual também aparece quando cada área testa a tecnologia por conta própria, sem alinhamento entre times. Com isso, segundo Rolando Bonaccorsi, o aprendizado fica disperso, a empresa multiplica ferramentas semelhantes e perde a chance de criar um padrão de decisão validado, capaz de orientar escolhas maiores dentro do negócio.
Como a integração muda o processo de decisão?
A integração real acontece quando a IA generativa entra nas etapas de análise, simulação de cenários e priorização de investimentos, e não apenas na redação de textos ou respostas automáticas. Nessas empresas, os times revisam premissas com apoio da ferramenta antes de decidir, o que reduz vieses individuais e amplia as alternativas consideradas em cada escolha, conforme frisa Rolando Bonaccorsi.
Esse processo também torna mais fácil identificar erros de premissa antes que afetem o resultado final, além de criar um histórico de decisões que pode ser revisado sempre que o cenário muda. Esse tipo de registro é raro em empresas que ainda tratam a IA generativa como recurso pontual.
Quais sinais mostram que a IA generativa virou parte da estratégia?
Alguns sinais ajudam a identificar quando uma empresa saiu do estágio de experimentação. Eles aparecem menos no discurso e mais na rotina diária de trabalho, quando decisões que antes dependiam apenas de intuição passam a considerar simulações, alertas e recomendações geradas por IA generativa de forma consistente. Entre eles, se destacam:
- Decisões documentadas: as escolhas apoiadas por IA generativa ficam registradas, com critérios explícitos e revisáveis;
- Times multidisciplinares: profissionais de negócio e de dados participam juntos da definição de como a ferramenta é usada;
- Indicadores de impacto: a empresa acompanha métricas de resultado, não apenas de adoção da tecnologia;
- Ajuste contínuo: os modelos e prompts são revisados com regularidade, a partir do que funciona na prática.
Tendo isso em vista, quando esses elementos aparecem juntos, a empresa deixa de depender de entusiasmo pontual e passa a tratar a IA generativa como parte da infraestrutura de decisão, o que sustenta resultados mesmo quando a novidade inicial da tecnologia perde força ao longo do tempo.
Os limites de uma cultura só de experimentação
Empresas presas ao estágio de experimentação normalmente concentram decisões sobre IA generativa em um único setor de tecnologia, sem envolver quem de fato usa os resultados no dia a dia. Isso cria uma distância entre o que a ferramenta pode oferecer e o que a empresa realmente aproveita nas escolhas que fazem diferença.
Assim sendo, romper esse padrão exige envolver áreas de negócio desde o início, definir critérios claros de uso e medir o impacto nas decisões, não apenas na velocidade de execução das tarefas. No final, sem esse movimento, a empresa continua acumulando testes que não se conectam a resultados concretos, como enfatiza Rolando Bonaccorsi, diretor de operações da Vert Analytics.
O caminho da experimentação à decisão estratégica
Em conclusão, a distância entre experimentar e decidir com apoio de tecnologia está na disciplina de aplicação, e não na sofisticação da ferramenta escolhida. Logo, empresas que avançam nesse sentido tratam a IA generativa como parte do processo de decisão, revisam critérios com regularidade e aceitam ajustar rotinas inteiras quando os resultados pedem mudança. Ou seja, o ponto de virada não é tecnológico, é organizacional.
