Quando o ChatGPT foi lançado, a reação das pessoas foi quase imediata. No momento do hype, executivos, times e líderes queriam experimentar, criar um case, mostrar que estavam ‘usando IA’. Foi um movimento genuíno, mas que acabou criando uma ideia equivocada de que adotar IA significava utilizar uma ferramenta de chat, quando na realidade vai muito além disso.
O resultado dessa confusão aparece nos dados. Uma pesquisa do MIT (Massachusetts Institute of Technology), produzida entre janeiro e junho de 2025, que analisou mais de 300 iniciativas de IA e mostrou que, apesar dos US$ 30 bilhões a US$ 40 bilhões investidos em IA generativa por parte das empresas, 95% das organizações não conseguem medir de forma eficiente qual o real ganho do uso de IA no dia a dia. E isso não tem a ver com a falta de funcionalidade da tecnologia, e sim com o fato de que a maioria das iniciativas parou na camada errada, sem chegar ao processo que de fato movimenta o negócio.
A IA aplicada a processo é diferente da IA aplicada a tarefa. Usar um modelo de IA para criar uma arte ou resumir um PDF é útil, mas é superficial. O salto acontece quando a inteligência artificial passa a operar sobre dados reais e contextuais da operação, identificando padrões que um analista levaria semanas para encontrar ou que simplesmente nunca seriam encontrados porque demandaria um nível de esforço grande e, dada a dinâmica do mercado, quando alguém tivesse a análise, o dado poderia já estar defasado ou não ser tão coerente com o momento atual.
No contexto de receita, isso significa usar IA para entender o que está de fato acontecendo nas interações com clientes, quais argumentos funcionam em qual perfil, onde o processo trava, o que um time escuta enquanto o outro não, o que cada colaborador está fazendo de diferente, quão fiéis ao processo eles estão e o que separa quem fecha negócio de quem não fecha. Esse tipo de inteligência não vem de um chat, vem de uma camada analítica construída sobre os dados reais da jornada de receita da empresa, e é exatamente essa diferença que separa iniciativas que geram aprendizado contínuo daquelas que geram apenas relatórios que ninguém abre.
Por fim, é importante ressaltar que as ferramentas existem, estão cada vez mais acessíveis e funcionam. O que falta na maioria das empresas é clareza sobre onde a IA realmente pode mudar um resultado e disposição para ir além do piloto que nunca sai do papel.
