"Algoritmo não sustenta escala sem estratégia", diz especialista

A inteligência artificial já está no radar das grandes empresas brasileiras. Há orçamento, pilotos em andamento e atenção da alta liderança. Mas, segundo André Nunes, Partner & Managing Director da Beta-i Brasil, ainda há um abismo entre testar soluções e transformá-las em vantagem estrutural. O desafio, ele afirma, não está no algoritmo e sim na estratégia.

“A maior parte das grandes empresas brasileiras ainda está na fase de experimentação, com alguns casos já integrados a processos específicos, mas poucas realmente operando em escala estratégica.”
A avaliação é direta. Segundo André, o país vive um momento de proliferação de provas de conceito, especialmente em marketing, crédito, atendimento e logística. Existem casos bem-sucedidos, interesse crescente e executivos atentos ao tema. Ainda assim, converter iniciativas isoladas em capacidade organizacional contínua é exceção.

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“O principal obstáculo não é tecnológico.” Para ele, o entrave está na desconexão entre IA e estratégia corporativa. Muitas iniciativas nascem em áreas de tecnologia ou inovação, mas não dialogam com metas financeiras nem com prioridades estratégicas. Soma-se a isso uma governança fragmentada, arquitetura de dados pouco integrada e ausência de métricas unificadas de impacto no P&L. Enquanto a inteligência artificial for tratada como agenda paralela e não como infraestrutura competitiva, a escala seguirá limitada.

Quem está fazendo diferente

Algumas empresas que atuam no Brasil já começam a consolidar a IA como vantagem estrutural. No setor financeiro, André cita Nubank, C6 Bank e BTG Pactual, que utilizam inteligência artificial em modelos de crédito, prevenção a fraudes, personalização de ofertas e eficiência operacional.

No varejo, Carrefour e Renner aplicam IA em recomendação de produtos, gestão de estoque, precificação dinâmica e personalização da jornada do consumidor.

Em logística e mobilidade, Localiza e GOL utilizam algoritmos para roteirização, otimização de frota, manutenção preditiva e gestão de ativos.

Já na indústria e energia, Klabin, AXIA e EDP aplicam IA na otimização de processos industriais, gestão energética e manutenção preditiva. No setor de saúde, a Dasa incorpora inteligência artificial a diagnósticos e fluxos operacionais.

O que diferencia essas organizações não é apenas o uso de tecnologia, mas a integração entre IA e modelo de negócio. Para evitar que a IA se transforme em um laboratório permanente, André defende uma inversão de lógica.

“O primeiro passo é inverter a lógica tradicional. Em vez de perguntar onde podemos usar IA, a pergunta correta é: quais são nossas três prioridades estratégicas para os próximos 24 meses?”
Se a prioridade for crescimento, a IA deve atuar na expansão de mercado, aumento de ticket médio ou redução de churn. Se a meta for margem, precisa estar conectada a precificação dinâmica, eficiência operacional ou otimização de custos. Cada iniciativa deve ter um responsável de negócio, meta financeira clara e prazo definido para captura de valor.

“Sem impacto mensurável no P&L, trata-se de experimentação. Com disciplina de gestão, torna-se alavanca de competitividade.”

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Para ele, IA deve ser gerida como um portfólio estratégico, com alocação de capital, critérios explícitos de priorização e revisão executiva recorrente. A diferença entre inovação episódica e capacidade organizacional está na conexão entre estratégia e execução.

O custo de ficar para trás

O risco de não estruturar inovação e IA como competência contínua é, segundo André, cumulativo. “O risco não é apenas ficar para trás, é tornar-se estruturalmente menos competitivo ano após ano.”

Empresas que não desenvolvem essa capacidade passam a operar com margens pressionadas, menor velocidade de decisão e experiência inferior ao cliente. A perda de relevância acontece de forma progressiva, acompanhada de dificuldade para atrair talentos e maior vulnerabilidade frente a competidores orientados por dados. A adoção de IA, portanto, não é apenas modernização tecnológica, é escolha de posicionamento competitivo.

De olho nesse movimento, a Beta-i estrutura sua estratégia para 2026 com foco em apoiar empresas na absorção, escala e captura de valor real das iniciativas de inovação e transformação.
André afirma que a empresa desenvolveu uma nova oferta voltada à gestão da transformação, integrada à FCamara, ecossistema empresarial de tecnologia e inovação do qual faz parte. A proposta é apoiar organizações na remoção de bloqueios internos, estruturação de governança, adoção interna e aceleração da implementação tecnológica.

A aposta está na combinação entre visão estratégica, roadmap de inovação com IA, gestão interna do processo de transformação e capacidade de execução.