Para o empresário que já usa ferramentas de inteligência artificial na rotina da empresa, uma linha separa o que é ganho de produtividade do que é decisão de fato. "O copiloto foi útil para acelerar tarefas, mas ninguém aprova uma decisão de alto impacto financeiro porque um 'chat' sugeriu. Em decisão crítica, a pergunta não é o que a IA respondeu, e sim como ela chegou lá e o que acontece com o resultado se a decisão for tomada", afirma Fernando Negrini, CEO da Grand Thera, deeptech sediada em Florianópolis.
O que separa produtividade de decisão
A distinção ganhou peso depois que um levantamento do MIT apontou que cerca de 95% dos projetos corporativos de inteligência artificial generativa não geraram retorno financeiro mensurável. Boa parte do investimento das empresas foi direcionado a ferramentas que produzem texto, imagem ou código, e não a sistemas pensados para apoiar uma decisão com consequência financeira clara.
Para Negrini, o problema não é a falta de ferramentas de inteligência artificial dentro da empresa. "O problema das empresas não é falta de IA, é falta de direção", resume. "Grandes companhias já têm mais dados do que conseguem usar. O que elas não têm é uma plataforma que transforme esse excesso de dados em uma decisão rastreável, com consequência financeira clara antes do impacto no P&L".
Quem deve aprovar o quê
Na prática, isso significa que nem toda ferramenta de inteligência artificial deveria ter o mesmo peso na hora de embasar uma decisão. Um assistente que resume um relatório ou sugere um texto acelera o trabalho do time que executa. Uma decisão que compromete recursos relevantes da empresa, como um investimento, um corte de custos ou uma mudança de operação, exige um nível diferente de rastreabilidade, que mostre o caminho até a conclusão e não apenas a conclusão em si.
A Grand Thera constrói o que chama de Decision-Grade AI, tecnologia voltada a esse tipo de decisão em setores como instituições financeiras, empresas de tecnologia, real estate e indústria pesada. A companhia roda dentro da própria infraestrutura do cliente, sem enviar dados confidenciais para sistemas externos, e reserva à inteligência artificial generativa apenas o papel de interação e síntese, colocando no núcleo do sistema técnicas de matemática e computação avançada.
A diferença, segundo a empresa, está em simular o impacto financeiro de uma escolha antes que ela seja executada e acompanhar esse impacto em tempo real, em vez de apenas responder a uma pergunta pontual. Para o empresário mineiro que avalia investir em inteligência artificial, é esse acompanhamento contínuo, e não a resposta isolada, que faz diferença na hora de decidir algo que compromete recursos da empresa.
O peso da disciplina comercial
A companhia contabiliza cerca de R$ 1,2 milhão em contratos fechados e em execução, ainda na fase inicial da estruturação comercial no Brasil e nos Estados Unidos. Ao mesmo tempo, recusou cerca de R$ 800 mil em propostas que exigiam desenvolvimento sob medida, fora do padrão de Enterprise SaaS que a empresa definiu para si. Para Negrini, esse tipo de recusa também é parte do critério que separa uma ferramenta de produtividade de um sistema pensado para decisão: aceitar qualquer receita compromete a consistência do produto que depois vai embasar uma decisão de peso.
Um critério prático antes de confiar
Siga nosso canal no WhatsApp e receba notícias relevantes para o seu dia
Para quem já testou ferramentas de inteligência artificial na empresa e quer dar um passo além da produtividade, o alerta de Negrini funciona como um filtro simples antes de aprovar qualquer recomendação de maior peso: perguntar não apenas o que a ferramenta respondeu, mas como ela chegou até ali e o que muda no resultado financeiro se a decisão for tomada. "O próximo ciclo da IA corporativa não vai ser vencido por quem gera o texto mais convincente, e sim por quem aponta a melhor decisão", diz o executivo.