A verdadeira barreira da IA nas empresas não é a ferramenta, é o processo que ninguém redesenhou

O hype corre, o processo anda devagar

Todo mês aparece um agente novo, um modelo novo, uma funcionalidade que promete eliminar uma etapa inteira de trabalho. Para quem acompanha esse mercado de perto, existe a sensação permanente de estar um passo atrás. Mas uma coluna publicada pelo empresário Gilberto Barros, fundador e CEO da Aion Holding, coloca o dedo numa ferida que todo founder deveria olhar antes de assinar a próxima licença de IA↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI →: enquanto o mercado discute a próxima geração da tecnologia, boa parte das empresas ainda não terminou de implantar direito a anterior.

Barros dá um exemplo da própria operação, no setor de saúde: há clínicas discutindo inteligência artificial enquanto outras ainda rodam parte da gestão em planilha. Sistemas que integram agenda, financeiro, prontuário e faturamento existem há anos e continuam subutilizados. Isso não é exclusividade da saúde. É o retrato de qualquer vertical em que comprar tecnologia virou mais fácil do que mudar como as pessoas trabalham.

O que os números do Cetic.br escondem

A pesquisa TIC Empresas, do Cetic.br, citada na coluna, dá a régua: em 2025, 17% das empresas brasileiras com dez ou mais pessoas ocupadas usaram algum tipo de inteligência artificial. Entre as pequenas, 15%. Nas grandes, 50%. O recorte por tamanho é o dado que interessa ao founder, porque ele não mede só acesso a orçamento: mede capacidade de absorver mudança de processo sem travar a operação no meio do caminho.

Uma empresa grande tem squad de produto, time de dados e orçamento de treinamento para empurrar uma ferramenta até o uso real. Uma startup ou uma PME não tem essa gordura. Para esse segundo grupo, o gargalo raramente é a falta de acesso à tecnologia (hoje qualquer founder abre uma conta de API em minutos). O gargalo é o tempo e a atenção que sobram depois que o produto principal já consumiu o dia inteiro do time.

O custo que não aparece na fatura do SaaS

Aqui entra a conta que todo board deveria exigir antes de aprovar mais uma linha de IA no orçamento. O preço da assinatura é visível. O custo invisível é outro: cada ferramenta nova que exige login separado, fluxo separado e hábito novo compete pela mesma energia finita da equipe. Se a ferramenta não substitui uma tarefa, ela soma.

Em resumo: o retorno de um investimento em IA não se mede pela sofisticação do modelo contratado, mas pela distância entre comprar a licença e a equipe efetivamente trocar o jeito de trabalhar. Essa distância é onde o dinheiro evapora. Uma plataforma de IA generativa de ponta, usada só para resumir e-mail ou redigir texto, entrega valor marginal perto do custo de licenciamento e do tempo de treinamento investido. O mesmo orçamento, aplicado para eliminar uma etapa manual e repetitiva de um processo que já existia, muda o resultado trimestral.

O caso Aion Holding: a interface certa é a que o usuário já usa

A resposta que Barros encontrou na própria operação é simples de descrever e difícil de executar: em vez de levar o paciente até o sistema, levar o sistema até onde o paciente já está, o WhatsApp. Uma ressonância enviada por mensagem, hoje, depende de alguém baixar o arquivo, transferir e lançar manualmente no prontuário. A proposta é que uma instrução em linguagem comum complete esse caminho sem intermediação humana repetida.

O ponto para o founder não é o WhatsApp em si. É o critério por trás da escolha: a tecnologia vence quando reduz etapa, não quando adiciona canal. Qualquer CTO que proponha uma nova camada de IA deveria responder, antes de mais nada, se o usuário final (cliente, paciente, vendedor, operador) vai precisar aprender algo novo ou se o ganho chega sem fricção extra.

O desafio da inteligência artificial não é acompanhar cada novidade, mas fazer a tecnologia resolver problemas reais no dia a dia das empresas.

Gilberto Barros, fundador e CEO da Aion Holding

O contra-argumento: isso não é só a curva natural de adoção?

Vale colocar o argumento mais forte contra essa leitura. Toda tecnologia disruptiva passa por uma curva de adoção lenta antes de virar padrão: eletricidade, internet, computação em nuvem↳Cloud30 conteúdosGerenciamento de infraestrutura multicloud com Kubernetes proporciona otimização e economiaDevSecOps · set 2021Vivo assina contrato para aquisição da IPNET e cresce em cloud computingDevSecOps · ago 20245 tendências da computação em nuvem para as empresasDevSecOps · abr 2022Ver tudo em DevSecOps →. Nessa visão, 17% de adoção em 2025 não é fracasso, é estágio inicial normal, e o papel do founder seria só ter paciência e continuar testando até a curva acelerar sozinha.

O problema dessa leitura é que ela trata tempo como recurso infinito, e não é. Enquanto uma empresa espera a curva avançar por conta própria, uma concorrente redesenha um processo específico, mede o ganho em horas ou em receita, e sai na frente antes que o resto do mercado perceba que havia uma corrida. Esperar a tecnologia amadurecer sozinha é estratégia válida para quem não compete por margem ou por velocidade de atendimento. Para a maioria dos founders que leem esta coluna, não é.

O que perguntar antes do próximo orçamento de IA

A pergunta que Barros levanta no fechamento da própria coluna, sobre fazer uma tecnologia funcionar numa segunda-feira de manhã, é o teste que eu aplicaria a qualquer proposta de investimento em IA que chegasse à minha mesa de aprovação.

Nenhuma dessas perguntas exige entender o modelo por trás da ferramenta. Exige entender o processo que ela promete mudar. É esse o trabalho que cabe a quem aprova orçamento, e é esse o trabalho que a euforia em torno de cada lançamento de IA tem deixado de lado.

O que fica em aberto

A própria experiência de Barros com o projeto no WhatsApp ainda está em teste, e ele é honesto sobre isso: não é solução pronta, é hipótese em validação. Isso é dado relevante para qualquer founder tentado a replicar a ideia sem adaptação: o que funciona como canal de acesso para uma clínica pode não funcionar para um e-commerce↳E-commerce21 conteúdosECBR Club: novo espaço para devs se conectarem ao ecossistema de e-commerceDev (Back & Front) · mai 2025TOTVS anuncia joint venture com VTEXMarketing Tech · mai 2019Jovens da Brasilândia recebem formação gratuita em tecnologiaGestão Dev & TI · jul 2025Ver tudo em Marketing Tech →, um banco ou uma operação industrial, porque o processo manual que está sendo substituído é diferente em cada caso.

O que não muda de setor para setor é o critério. A pergunta certa para o CTO nunca é 'qual o modelo mais avançado disponível'. É 'qual etapa do nosso processo esse modelo elimina, e como vamos medir isso em oitenta dias'.

Fonte: Exame