Tendências vêm e vão, mas algumas chegam com força suficiente para alterar de vez a forma como planejamos, decidimos e operamos. É exatamente o caso da Inteligência Artificial Generativa (GenAI), que hoje vive na fronteira entre a euforia e a aplicação prática, entre o hype e o valor real – e exige cada vez mais maturidade em inteligência artificial (IA) por parte das empresas.
Nos últimos dois anos, o mercado foi inundado por copilotos, modelos, frameworks e arquiteturas lançados em ritmo quase semanal. Esse movimento desperta curiosidade e investimentos, mas também cria a sensação de que todas as empresas precisam “fazer algo com IA”. Só que, sem clareza sobre onde essa tecnologia realmente se encaixa, emergem decisões apressadas que abrem espaço para riscos pouco visíveis.
É justamente nesse ponto que começam os custos invisíveis da IA – aqueles que não aparecem no ROI (Retorno sobre Investimento) imediato, mas que influenciam diretamente a maturidade, os resultados e a sustentabilidade das iniciativas. É sobre eles que queremos refletir neste artigo, trazendo a visão de Jonas Rodrigues, Sócio e Gerente Executivo na UniSoma, sobre como navegar a GenAI com racionalidade e responsabilidade.
Índice
- 1. O cenário atual e a necessidade de maturidade em IA
- 2. Os custos invisíveis da falta de governança e maturidade
- 3. GenAI não resolve tudo — e isso é libertador
- 4. O papel da UniSoma: separar hype de valor real
- 5. Teste de maturidade em IA: sua empresa está pronta?
O cenário atual e a necessidade de maturidade em IA
Vivemos o momento mais experimental da história da IA. Modelos evoluem rapidamente e as empresas de tecnologia (de big techs a startups) disputam atenção com soluções que prometem ser “milagrosas”. Nesse ambiente volátil, separar inovação real de experimentação ainda imatura é um desafio.
Não é por acaso que, nos últimos meses, diversas iniciativas em GenAI fracassaram. E isso ocorre não por falta de potencial, mas muitas vezes pela falta de preparação das organizações. Os principais motivos incluem:
- 1) Falta de base técnica sólida: Dados desestruturados, processos frágeis e ausência de governança ampliam a chance de “alucinações” e erros nos modelos;
- 2) Expectativas desalinhadas: Achar que a GenAI resolverá tudo – da estratégia à operação logística – quando, na prática, ela depende de fundamentos analíticos (como otimização e estatística) bem construídos;
- 3) Desgaste interno (AI fatigue): A pressão por adoção sem visão clara gera frustração, ciclos de pilotos abandonados e um desânimo nas equipes.
Se a pressa em adotar a GenAI já representa um risco operacional, os impactos financeiros ficam ainda mais claros quando olhamos para os custos que não aparecem no orçamento inicial, mas que surgem no uso real da tecnologia. Esses são os custos invisíveis, que se acumulam quando a estrutura não está preparada.
Os custos invisíveis da falta de governança e maturidade
Os custos invisíveis não são óbvios no início do projeto, mas aparecem quando a tecnologia entra em operação.
A falta de governança e critérios de segurança pode expor dados sensíveis e gerar dependência excessiva de provedores externos. Além disso, as “alucinações” (erros factuais gerados pela IA), que parecem pequenos em testes controlados, podem causar prejuízos financeiros relevantes se inseridos, por exemplo, em uma previsão de demanda ou em um algoritmo de precificação sem supervisão ou, pior ainda, em processos que interagem diretamente com os clientes.
Para evitar isso, copilotos e assistentes de IA exigem:
- Curadoria humana constante;
- Manutenção contínua de prompts e contextos;
- Monitoramento de performance.
Sem essa visão, a operação se torna mais cara e arriscada do que o previsto. Por fim, a falta de letramento em dados (data literacy) das equipes para interpretar respostas transforma a IA em ruído, não em valor.
Diante desses riscos, é natural perguntar: afinal, quando faz sentido usar GenAI? A resposta exige separar expectativas da realidade e reconhecer que essa tecnologia é uma grande aliada, mas não é a solução para todos os problemas.
GenAI não resolve tudo — e isso é libertador
Nem todo problema é um “problema de GenAI”, e reconhecer isso permite usar cada tecnologia da melhor maneira possível. Há questões que continuam sendo melhor resolvidas por modelos matemáticos, técnicas de otimização e IA tradicional, que são mais previsíveis, maduras e precisas em muitas situações.
A GenAI brilha e agrega valor real quando:
- Facilita o acesso à informação não estruturada (contratos, e-mails, relatórios);
- Transforma dados complexos em narrativas e insights acessíveis;
- Elimina tarefas repetitivas e manuais de codificação ou documentação;
- Acelera prototipações;
- Funciona como interface inteligente entre pessoas e sistemas complexos.
Contudo, ela só entrega todo esse potencial se vier apoiada por estruturas sólidas de dados. Compreender o papel da GenAI dentro de um ecossistema analítico maior permite olhar para a adoção tecnológica de forma mais responsável e eficiente. E é justamente esse olhar que guia o posicionamento da UniSoma e sua forma de separar hype de valor real.
O papel da UniSoma: separar hype de valor real
Com 42 anos de experiência em Inteligência Analítica e IA, a UniSoma sempre privilegiou profundidade e propósito.
“A tecnologia certa só faz sentido quando resolve o problema certo, no tempo certo e com a maturidade certa”, resume Jonas.
Essa visão orienta nossa jornada de GenAI, dividida em três movimentos: primeiro, tornar a experiência do usuário mais intuitiva com assistentes que guiam seu fluxo dentro da plataforma; segundo, apoiar análises complexas com ferramentas que ajudam a investigar cenários e gerar hipóteses; e, terceiro, evoluir para um copiloto estratégico, capaz de apoiar decisões críticas sempre com governança e supervisão humana.
O objetivo nunca é substituir o especialista, mas empoderá-lo para tomar decisões melhores, mais rápidas e embasadas.
Com essa visão mais clara sobre onde a GenAI se encaixa e como deve ser introduzida, chegamos a um ponto importante para qualquer organização: saber se está realmente preparada para avançar.
Teste de maturidade em IA: sua empresa está pronta?
As empresas que colherão resultados reais serão aquelas que tratam a GenAI como ferramenta – não como solução para todos os problemas – e estruturam dados e processos antes da adoção. São essas organizações que reduzem custos invisíveis, reconhecem a diferença entre hype e valor, e contam com parceiros experientes para navegar esse cenário com segurança.
A UniSoma está pronta para ajudar sua empresa a entender o seu nível de maturidade em IA e como evoluir com segurança e resultados. Quer conversar sobre maturidade, estratégia e aplicações práticas de IA no seu setor? Fale com nosso time!
