O amadurecimento da estratégia de inteligência artificial em grandes empresas está em saber exatamente onde não usá-la, muito mais do que usá-la em tudo. Quem afirma são executivos do Grupo Boticário e do Mercado Livre, duas das maiores empresas de tecnologia aplicada no Brasil, que compartilharam suas estratégias de IA no Fórum Executivo do TDC Floripa 2026.
No evento que reúne milhares de profissionais de tecnologia em Florianópolis, o Fórum Executivo dedicou o dia 23 de julho a discussões sobre adoção prática de inteligência artificial em organizações de grande porte. Lucila Orsini, diretora executiva de Tecnologia do Grupo Boticário, apresentou a palestra “Como preparar a organização para grandes transformações”, enquanto Guilherme Strube, diretor de Engenharia de Software do Mercado Livre, participou de uma conversa sobre Knowledge Graphs e Agentes de IA, conduzido por Yara Mascarenhas, CEO do TDC.
Do hype à escolha consciente
Guilherme Strube, do Mercado Livre, foi direto: “nosso hype já passou, a gente consegue entender um pouco melhor onde deveria estar colocando nossa energia hoje.” A empresa liberou acesso irrestrito a todos os principais modelos de IA — Anthropic, OpenAI, DeepSeek — para seus 35 mil colaboradores de tecnologia. Durante meses em 2025, viveu a fase da experimentação sem freios, com workshops, hands-on e testes em produção. Como resultado, o Mercado Livre escolheu onde não usar a IA. “A gente escolhe hoje não entrar com IA em alguns produtos porque ao não entrar com IA hoje, conseguimos usar coisas já feitas e não ter que escrever a todo tempo”, afirmou.
Lucila Orsini trouxe o mesmo princípio aplicado ao varejo de beleza. O Grupo Boticário cresceu quase cinco vezes desde 2020, opera em ciclos de 20 dias e reage a tendências de redes sociais em tempo real, mas nem por isso colocou IA em todos os processos. “No final do dia, ninguém no seu cotidiano escolhe uma empresa porque ela tem um ranking de tokens internamente. A gente, como consumidor, escolhe empresas porque elas resolvem problemas que a gente tem”, afirmou. A IA foi aplicada em pontos específicos: sensing de redes sociais para lançamentos de produtos, atendimento automatizado 24/7 para novas revendedoras, consultor digital no e-commerce. Sempre subordinada ao critério de resolver problemas reais do cliente.
ROI medido no negócio, não em tokens
Ambas as empresas rejeitam explicitamente medir eficiência de IA por consumo de tokens, custo de inferência ou número de prompts processados. “A gente não mede o ROI do uso de IA. A gente continua medindo exatamente as mesmas coisas que a gente media antes, o ROI sobre uma iniciativa e o impacto que a gente tem no negócio e a IA é a ferramenta”, disse Strube. Ele defende que o custo de tokens é irrelevante comparado ao custo de uma decisão errada de negócio.
Yara, ao conduzir a conversa com Strube, questionou sobre o risco de custos e a estratégia de FinOps numa escala como a do Mercado Livre. A resposta reforçou a posição: “Nunca foi tratada como um custo para a gente. A gente não mede o ROI do uso de IA. O que a gente acaba olhando é o quanto esse custo de ferramenta nos acelera na tomada de decisão”.
Lucila enfatizou o mesmo princípio aplicado ao varejo. A empresa não mede quantos tokens foram usados para prever tendências no TikTok, mas sim se o lançamento de produto teve resultado, se a revendedora foi ativada mais rápido ou se o consumidor teve uma experiência melhor. “A gente consegue construir produtos e experiências incríveis. Mas todo dia que você entrega uma experiência incrível para o seu consumidor, no dia seguinte aquela experiência virou baseline”, disse, citando o Waze como referência de evolução contínua.
Clareza de responsabilidade para evitar alucinação
Strube apresentou o uso de Knowledge Graphs como técnica central para dar autonomia a agentes de IA sem perder controle. “Como a gente faz para aquele agente não alucinar, para ele saber qual é a sua responsabilidade, para eu dar o menor número de tokens possível? Preciso limitar o conhecimento dele ao ponto de ele saber exatamente qual é a responsabilidade dele”. Cada agente de IA tem acesso apenas ao conhecimento necessário para sua função, o que reduz a alucinação e acelera decisões. “O agente, ou o modelo de LLM, ele não alucina, a gente que usa mal o modelo”, concluiu.
Para Lucila, a IA responde à revendedora 24/7 no cadastro inicial, com velocidade e escala. Mas quando a conversa envolve saúde financeira, crédito ou planejamento, entra o humano com experiência. “Essa composição da IA com o humano, para mim, é a capacidade de responder muito rápido e trabalhar de maneira composta”.
