A cena se repete nas empresas. A diretoria decide que inteligência artificial virou prioridade, contrata uma plataforma e exige resultados rápidos. Enquanto isso, os dados continuam espalhados entre sistemas que não conversam, planilhas duplicadas e arquivos chamados “versão final definitiva”. A empresa quer construir o futuro sem saber onde guardou o presente.

Inteligência artificial não transforma automaticamente desorganização em conhecimento. Ela processa o material que recebe, encontra padrões e produz respostas convincentes. Quando a base é ruim, a máquina não cria inteligência. Apenas apresenta a confusão com mais velocidade, segurança e aparência profissional.

Essa foi uma das principais conclusões da conversa que tive com Michel Begio Sinhoretti, da HSR Tech. Segundo ele, os primeiros ganhos da IA na pesquisa de mercado apareceram em tarefas operacionais, como validação de bases, classificação de respostas e processamento de informações. Atividades que consumiam horas de profissionais passaram a ser executadas com mais rapidez.

O ganho de tempo, porém, não é o ponto mais importante. Quando a máquina assume parte do trabalho repetitivo, o profissional pode se dedicar à interpretação, à compreensão do negócio e à formulação de perguntas melhores. A IA deveria liberar pessoas para pensar, não servir como desculpa para que elas deixem de pensar.

O erro de muitas empresas está na ordem das decisões. Primeiro escolhem a ferramenta. Depois tentam descobrir qual problema ela resolverá. O caminho responsável é o inverso: organizar as fontes de informação, entender a qualidade dos dados, definir o problema e somente então decidir como a tecnologia pode ajudar.

Na HSR Tech, Michel relata que os modelos são testados internamente antes de chegar ao mercado. As soluções passam por empresas de diferentes segmentos, recebem dados anonimizados e são ajustadas conforme os resultados. Antes de vender a inteligência da ferramenta, a empresa tenta descobrir os limites dela. Parece óbvio, o que talvez explique por que tanta gente prefere pular essa etapa.

Falei também com Mariana da Rosa, sócia fundadora e CMO da Palco Inteligência de Negócios. Para ela, o risco está em confundir a facilidade de produzir respostas com a capacidade de gerar conhecimento relevante.

— Estamos vivendo uma era em que produzir respostas ficou muito fácil. O verdadeiro diferencial competitivo, porém, continua sendo formular as perguntas certas, compreender o contexto e interpretar os dados com profundidade. É isso que impede que a inteligência artificial transforme vieses em falsas certezas — afirma Mariana.

A observação resume o problema. Uma resposta pode ser elegante, organizada e completamente inadequada à realidade da empresa. Pode estar baseada em informações antigas, amostras ruins ou padrões gerais que não representam o cliente, a cidade ou o mercado analisado.

Esse cuidado é especialmente importante quando se tenta compreender consumidores. Um modelo treinado com informações nacionais ou globais não conhece automaticamente as particularidades do Rio Grande do Sul. Pode produzir uma descrição plausível do consumidor gaúcho. Plausível, porém, é uma palavra perigosa quando alguém pretende investir dinheiro com base nela.

Isso não significa que uma empresa precise atingir a organização perfeita antes de começar. Essa organização perfeita provavelmente nunca existirá. O caminho mais inteligente é iniciar com um problema delimitado, uma base conhecida, responsáveis definidos e uma forma objetiva de medir o resultado.

A inteligência artificial amplia aquilo que encontra. Com dados organizados, método e conhecimento do negócio, ela acelera análises e ajuda a enxergar relações importantes. Com bases desatualizadas e objetivos vagos, amplia o ruído e dá às respostas erradas uma camada de verniz tecnológico.

Antes de perguntar qual ferramenta de IA contratar, a empresa deveria responder a questões menos empolgantes. Onde estão os dados? Quem cuida deles? Quando foram atualizados? Eles representam a realidade do negócio ou apenas aquilo que a diretoria gostaria de encontrar?

Projetos de inteligência artificial não começam pela inteligência artificial. Começam pela organização dos dados, pela definição do problema e pela capacidade humana de desconfiar de respostas fáceis. Quem inverter essa ordem não estará construindo uma empresa mais inteligente. Estará apenas automatizando a própria bagunça.