Estratégia de IA: como evitar o 'turismo' e focar em resultado de negócio
Chairman da OpenAI, Bret Taylor, alerta para o risco de iniciativas performáticas de IA sem impacto real e defende uma abordagem top-down focada em processos e receita.
A implementação de inteligência artificial nas empresas corre o risco de se tornar mero “turismo de IA”, um termo cunhado por Bret Taylor, chairman da OpenAI, para descrever iniciativas que criam a aparência de transformação, mas não entregam impacto operacional ou financeiro. Em sua participação na 27ª Conferência Anual Santander, Taylor alertou que a pressão de conselhos e CEOs por uma estratégia de IA pode criar um incentivo para projetos performáticos, sem objetivos claros e que não geram resultados concretos.
Segundo Taylor, que também é CEO da startup de agentes de IA Sierra, o impacto da tecnologia será semelhante ao da internet no fim dos anos 1990, mas com o diferencial de atuar diretamente no aumento de produtividade. Contudo, para que esse potencial se concretize, a abordagem precisa mudar. Simplesmente fornecer acesso a ferramentas como o ChatGPT para todos os funcionários, por exemplo, é um primeiro passo, mas não caracteriza uma transformação empresarial.
O que caracteriza o 'turismo de IA'?
O “turismo de IA” é a prática de adotar a tecnologia mais para sinalizar inovação do que para resolver um problema de negócio. Conforme Bret Taylor, isso se manifesta em “iniciativas meramente performáticas, com muitos conceitos válidos, mas sem um objetivo claro”. O resultado é uma “impressão de atividade e movimento, sem necessariamente entregar resultados”.
Um erro comum que alimenta essa prática é a descentralização da estratégia. “Outro erro que as empresas cometem é dar IA para cada departamento ou para cada companhia e presumir que uma transformação vai surgir do outro lado”, afirmou Taylor. Ele é categórico ao afirmar que, sob essa premissa, a transformação “definitivamente não vai acontecer”. Essa abordagem fragmentada impede a otimização de fluxos de trabalho que, por natureza, são interdepartamentais, limitando o impacto da tecnologia a ganhos pontuais e isolados.
Da experimentação isolada à integração de processos
Para evitar a armadilha do turismo, a recomendação de Taylor é aplicar a IA a processos inteiros, que frequentemente atravessam diversas áreas de uma companhia. Isso exige uma mudança de uma visão departamental e experimental para uma abordagem integrada e estratégica, que só é possível com um direcionamento centralizado. “É preciso identificar as métricas de negócio ou os processos que você quer transformar e ter uma liderança realmente de cima para baixo”, defendeu.
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Uma estratégia de IA eficaz, portanto, não nasce de múltiplos projetos-piloto desconectados, mas de uma decisão da alta liderança sobre quais alavancas de negócio devem ser otimizadas. A tecnologia entra como a ferramenta para executar essa visão, e não como um fim em si mesma. O foco passa a ser o processo (ex: jornada de compra, ciclo de faturamento, gestão da cadeia de suprimentos) e não a ferramenta.
Métricas de impacto: Além do 'token maxing'
Outro sintoma de uma estratégia de IA superficial é a utilização de métricas de vaidade. Taylor critica especificamente o token maxing, a prática de medir o sucesso da implementação pelo volume de tokens de IA consumidos. Tratar o alto consumo como um indicador de produtividade é um equívoco, pois não há correlação direta entre uso e valor gerado.
O chairman da OpenAI argumenta que a principal oportunidade da IA não está na redução de custos, mas na expansão de receita e de market share. Embora os ganhos de eficiência sejam importantes, ele aponta que eles “acabarão sendo compartilhados com os concorrentes”, tornando-se uma “necessidade competitiva” e não um diferencial sustentável. O verdadeiro legado, segundo ele, estará na geração de receita. “Minha opinião é que, se avançarmos três ou quatro anos, o legado dos agentes de IA na experiência dos clientes estará mais relacionado à geração de receita”, afirmou. Como exemplo, ele citou o uso de agentes como um “concierge digital” em funis de conversão para acompanhar clientes e reduzir desistências.
Futuro do mercado e dos modelos de remuneração
A evolução do mercado de modelos de IA também impactará as estratégias de adoção. Taylor prevê um cenário similar ao dos bancos de dados, onde haverá um portfólio de modelos com diferentes combinações de preço, desempenho e qualidade. A sofisticação técnica estará em saber escolher a ferramenta certa para cada tarefa. “Engenheiros de software sofisticados vão escolher o modelo certo para cada tarefa, em vez de escolher o modelo mais caro para todos os trabalhos”, disse.
Essa especialização abre portas para novos modelos comerciais. Taylor defende que a remuneração de agentes de IA seja vinculada aos resultados que eles produzem, sempre que a mensuração for possível. A lógica é transformar a tecnologia de um centro de custo para um ativo de performance.
Para implementar uma estratégia de IA com foco em negócio, os passos essenciais são:
- Definir objetivos de negócio claros antes de escolher a tecnologia.
- Adotar uma liderança top-down para identificar os processos a serem transformados.
- Aplicar IA em processos inteiros e interdepartamentais, não em silos.
- Focar em métricas de negócio, como receita e market share, em vez de métricas de uso.
- Atrelar o pagamento da tecnologia aos resultados, adotando um modelo de comissão quando aplicável. “Assim como a maioria dos vendedores é remunerada por comissão, seus agentes de IA deveriam ser pagos por comissão”, conclui Taylor.
Análise IA News
A leitura da nossa redação
Análise por IA News
O alerta de Bret Taylor sobre o “turismo de IA” não é novo, mas sua posição como chairman da OpenAI lhe confere uma autoridade singular. O fenômeno é uma fase quase natural da curva de adoção de qualquer tecnologia com alto grau de hype. Assim como vimos projetos de “transformação digital” que se resumiam a criar um site ou um aplicativo, a pressão sobre os executivos para “ter uma estratégia de IA” gera incentivos para iniciativas de fachada, que produzem mais slides do que resultados. O risco é que o ceticismo gerado por esses projetos mal-sucedidos contamine a percepção sobre o potencial real da tecnologia.
A recomendação de uma abordagem top-down e focada em processos integrados é tecnicamente correta, mas esbarra em um desafio organizacional profundo. A aplicação de IA em processos de ponta a ponta exige quebrar silos departamentais, redesenhar fluxos de trabalho estabelecidos e, principalmente, garantir que a infraestrutura de dados da empresa seja coesa e acessível. Muitas companhias subestimam este último ponto, descobrindo tarde demais que seus dados estão fragmentados e de baixa qualidade, o que inviabiliza projetos mais ambiciosos. A liderança top-down é necessária para superar a resistência interna a essas mudanças.
A proposta de remunerar agentes de IA “por comissão” é uma das ideias mais poderosas do discurso de Taylor. Ela desloca a IA da categoria de despesa de TI para a de investimento de crescimento, com um ROI claro. A dificuldade, no entanto, está na atribuição. Como isolar e medir com precisão a contribuição de um agente de IA para uma conversão em um funil complexo, que envolve múltiplos pontos de contato? Resolver esse problema de atribuição será um desafio técnico e analítico significativo, mas as empresas que o decifrarem terão uma vantagem competitiva clara.
Nos próximos meses, devemos observar uma aceleração da diversificação de modelos de IA, como previsto por Taylor. A escolha não será mais entre um ou dois provedores dominantes. A competência-chave para as empresas será desenvolver a capacidade de orquestrar diferentes modelos — alguns abertos, outros fechados, alguns grandes e caros, outros pequenos e eficientes — para otimizar a relação custo-benefício de cada tarefa. Isso exigirá equipes técnicas mais sofisticadas e uma arquitetura de sistemas flexível para evitar o aprisionamento tecnológico (vendor lock-in) e capturar o máximo de valor.
Contexto para empresários e decisores
No Brasil, a maioria das empresas ainda se encontra no estágio exploratório da inteligência artificial, exatamente a fase que Bret Taylor descreve como propensa ao 'turismo'. A adoção é marcada por provas de conceito (PoCs) departamentais, principalmente em áreas como marketing e atendimento ao cliente, sem uma integração estratégica com o core business. A pressão competitiva para anunciar iniciativas de IA é alta, mas a maturidade para implementações que transformam processos de ponta a ponta ainda é baixa. O custo de modelos de fronteira e a falta de dados estruturados e acessíveis são barreiras significativas, enquanto a regulação, embora presente com a LGPD, ainda gera incertezas quanto a futuras especificidades para IA.
Impactos para empresas
- 1Foco em métricas de uso ('token maxing') leva a um aumento de custos com APIs sem um correspondente aumento de receita ou produtividade.
- 2Implementações departamentais isoladas criam silos de automação, impedindo a otimização de processos de ponta a ponta e limitando o ROI do investimento.
- 3Priorizar a redução de custos como único objetivo pode erodir a margem a longo prazo, à medida que concorrentes replicam a eficiência e a repassam para o preço.
- 4A falta de uma estratégia top-down resulta em investimentos pulverizados em múltiplos projetos-piloto que não se integram e são descontinuados, desperdiçando capital e tempo.
- 5Adotar um modelo de remuneração por resultado para agentes de IA alinha o investimento tecnológico diretamente ao P&L, transformando um centro de custo em um ativo de performance.
Conclusão editorial
O diagnóstico de Bret Taylor serve como um guia essencial para o momento atual do mercado. É imperativo que executivos resistam à pressão por uma 'IA performática' e evitem o desperdício de capital em projetos sem rumo. A pergunta estratégica deve mudar de 'o que podemos fazer com IA?' para 'qual problema de negócio prioritário vamos resolver com IA?'. Uma estratégia de IA é, antes de tudo, uma estratégia de negócio que utiliza uma nova e poderosa ferramenta.
— Redação IA News
Fontes utilizadas
Apuração, análise e conclusão editorial produzidas pela redação do IA News a partir das fontes acima. O conteúdo não reproduz o texto original.