A inteligência artificial já entrou na rotina das empresas, mas ainda é comum ver uso raso: testar ferramenta, gerar texto, brincar com automação pontual. Fica nisso. 

Para o especialista em IA, Márcio Chleba, o problema está aí. Muitas empresas ainda tratam a inteligência artificial como apoio, quando na verdade ela mexe na forma como o trabalho acontece. 

Por isso, ele bate nessa tecla: o ganho não aparece no uso isolado de plataformas como o ChatGPT, mas quando a tecnologia entra no fluxo das tarefas do dia a dia. 

“As pessoas pensam na IA como algo que responde perguntas. Mas o ponto central é outro: ela precisa executar tarefas”, diz o especialista. 

Da automação à inteligência: o salto de produtividade 

Para Chleba, a inteligência artificial deve ser entendida como uma alavanca de produtividade em escala, comparável a marcos históricos como a Revolução Industrial. 

A lógica é simples: quanto mais tarefas operacionais forem automatizadas, mais tempo as equipes terão para atividades estratégicas. 

“O que vai acontecer é que teremos menos tarefas chatas e mais tempo para pensar. E é isso que vai gerar valor dentro das empresas.” 

Na prática, isso significa eliminar atividades repetitivas (como preenchimento manual de contratos, análise básica de dados ou organização de informações) e redirecionar o esforço humano para análise, decisão e inovação. 

O novo modelo mental: empresas que pensam com IA 

O especialista reforça que o mais importante é a mudança de mentalidade. Segundo ele, empresas que desejam extrair valor da IA precisam adotar um novo modelo mental baseado em processos inteligentes. 

Ele propõe uma analogia com o corpo humano: 

  • Cérebro → modelos de IA  
  • Memória → dados estruturados (CRM, ERP) e não estruturados (PDFs, documentos)  
  • Sistema nervoso → integrações entre sistemas  
  • Sistema motor → agentes de IA que executam tarefas  
  • Olhos (gatilhos) → eventos que iniciam processos (e-mails, inputs, dados)  

Esse modelo ajuda a traduzir a tecnologia em aplicações práticas no dia a dia corporativo. 

“A inteligência artificial sozinha não faz nada. Assim como um cérebro sem corpo não funciona, a IA precisa estar conectada aos processos da empresa.” 

Casos práticos: onde a IA já gera valor 

Chleba trouxe exemplos concretos de aplicação da IA em operações empresariais: 

1. Automação de contratos 

Processos que antes envolviam troca de e-mails e preenchimento manual passam a ser automatizados por agentes de IA, reduzindo tempo e erros. 

2. Análise de dados com BI inteligente 

A integração da IA com ferramentas de Business Intelligence permite gerar insights e recomendações automaticamente. 

“Em vez de gastar tempo analisando dashboards, o profissional passa a avaliar recomendações e tomar decisões.” 

3. Vendas mais estratégicas 

A IA pode sugerir produtos, prever comportamento do cliente e até orientar abordagens comerciais com base em dados históricos. 

4. Marketing orientado por dados 

Ferramentas conseguem analisar conteúdos antigos, identificar padrões de engajamento e sugerir novos temas, algo que é inviável manualmente. 

“Pense no que o humano não conseguiria fazer. É aí que está o maior valor da IA”, afirma. 

Redução de custos sem necessariamente reduzir equipes 

Um ponto importante destacado pelo especialista é que a redução de custos não está diretamente ligada à diminuição de pessoas, mas sim à otimização de recursos. 

Entre os ganhos estão: 

  • Melhor gestão de estoque  
  • Otimização de campanhas de mídia  
  • Eficiência logística  
  • Redução de retrabalho  

“O objetivo não é ter menos gente, mas usar melhor o tempo das pessoas.” 

O papel humano continua central 

Apesar do avanço da tecnologia, Chleba reforça que a IA não substitui o fator humano, especialmente porque seus resultados são probabilísticos. 

“A inteligência artificial não é determinística. Ela trabalha com probabilidade. Sempre vai precisar de alguém para validar”, explica.  

Isso significa que o profissional passa a atuar como: 

  • Curador de informações  
  • Tomador de decisão  
  • Estrategista  

O desafio agora é organizacional, não tecnológico 

Para o especialista, o maior obstáculo não está na tecnologia, mas na capacidade das empresas de organizar dados e estruturar processos. 

“A IA precisa de combustível. E esse combustível são dados.” 

Empresas que já possuem sistemas organizados, como CRM, ERP e BI, saem na frente, pois conseguem integrar a inteligência artificial com mais rapidez. 

O futuro: menos execução, mais pensamento 

A principal transformação trazida pela IA é a mudança no perfil do trabalho dentro das empresas. 

Se antes o foco estava na execução, agora a tendência é valorizar cada vez mais a capacidade analítica e estratégica. 

“A gente tem muita gente fazendo. O que vamos precisar é de mais gente pensando”, conclui o especialista. 

Na prática, o que muda 

A adoção da inteligência artificial nas empresas não deve ser tratada como um projeto isolado, mas como uma mudança profunda na forma de operar. 

Mais do que implementar ferramentas, será necessário: 

  • Revisar processos  
  • Organizar dados  
  • Capacitar equipes  
  • Desenvolver um novo modelo mental  

Empresas que conseguirem fazer essa transição tendem a ganhar eficiência, competitividade e capacidade de inovação em um cenário cada vez mais orientado por dados.