Entrelinhas de Mercado: IA nas empresas exige mudança estrutural para gerar resultados, diz Lucas Fernandes, CEO da AutoU

A inteligência artificial só produzirá ganhos relevantes e duradouros nas empresas quando deixar de ser tratada como ferramenta isolada e passar a integrar processos, dados e decisões de negócios, afirmou Lucas Fernandes, CEO e cofundador da AutoU, em entrevista ao programa Entrelinhas de Mercado, do Times Brasil – Licenciado Exclusivo CNBC. Para o executivo, a transformação exige mudanças estruturais e não se resume à distribuição de licenças de IA aos funcionários.

A dificuldade de demonstrar o efeito da IA sobre indicadores como o Ebitda está, segundo Fernandes, na distância entre distribuir ferramentas aos funcionários e reformular a operação. “O grande problema é quando você começa a olhar para a IA como uma ferramenta. Ah, não, bota IA. Mas o que é botar IA? A IA, na verdade, a tecnologia tem que ser estruturante”, alertou.

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A AutoU, que atua há mais de seis anos no mercado, desenvolve projetos para grandes companhias, entre elas L’Oréal, Colgate, Nestlé, Jaguar, Stellantis e Johnson & Johnson, conforme relatou o executivo. O trabalho envolve automação, análise de dados e integração de sistemas, com foco em processos que possam ser medidos. “A grande tese da AutoU sempre foi unir negócios com tecnologia. Então a gente entende o negócio, o processo e traz a tecnologia certa para aumentar a eficiência”, detalhou.

Resultados mensuráveis e a infraestrutura que falta

Como exemplo, Fernandes citou um projeto na área de atendimento da Bolsa de Valores de São Paulo, onde agentes de IA passaram a apoiar atividades antes executadas manualmente. A mudança, segundo ele, permite elevar o volume de atendimentos sem ampliar a equipe, reduzir o tempo de resposta e melhorar as recomendações aos clientes. “É todo um conjunto de ganho de negócio que, naturalmente, quando você vai aglomerando isso, vai impactando no Ebitda”, ressaltou.

O executivo comparou a adoção de IA à chegada da eletricidade: antes de aproveitar sua capacidade, é preciso instalar a infraestrutura. Isso inclui organização de dados, conectores, segurança, governança e adaptação cultural, um processo que pode levar anos. “Para trazer eletricidade, você precisa ter todo o cabeamento, toda a estrutura necessária. E isso é um trabalho de pavimentação”, comparou.

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Para Fernandes, a simples oferta de licenças de assistentes generativos aos funcionários tende a produzir apenas uma parcela do potencial da tecnologia. “Não é isso que vai dar o ganho de verdade. Esse aí é o ganho superficial”, avaliou, ao diferenciar a produtividade individual de mudanças capazes de alterar o funcionamento de toda a organização.

A empresa AI First e a estratégia das pequenas vitórias

O modelo defendido pela AutoU divide a transformação em três camadas: indivíduos, áreas de negócio e organização. Na primeira, é necessário capacitar os profissionais para utilizar ferramentas com senso crítico; na segunda, selecionar processos que ofereçam retorno concreto; e, na terceira, integrar sistemas e definir uma estratégia corporativa. “Você tem que atacar isso tanto de cima para baixo quanto de baixo para cima”, orientou.

Fernandes alertou que delegar tarefas sem verificar o resultado pode reduzir, em vez de ampliar, a qualidade do trabalho. “Tem muita gente que começa a delegar o trabalho para a IA, não está nem mais avaliando o que a IA está fazendo e você não está aumentando a produtividade da empresa, você só está tirando o senso crítico do colaborador”, advertiu.

Em vez de tentar automatizar toda a companhia de uma vez, o executivo recomenda começar pelos casos de uso mais relevantes, medir os benefícios e expandir gradualmente. A preparação de um projeto também pode beneficiar os seguintes, porque deixa dados e regras de governança organizados. “Você tem o primeiro resultado e vai escalando, escalando, escalando aquilo ali para mais realidades”, exemplificou.

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Na visão dele, a estruturação precisa caminhar junto com a implementação, sem esperar que todos os sistemas estejam perfeitos. “No nível organizacional, tem que estar olhando para a governança, olhando para todos os meus dados, todos os meus sistemas, como eles conversam entre si”, destacou. Para a empresa, isso exige liderança executiva e coordenação entre áreas.

Custo dos tokens e a escolha da tecnologia certa

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A entrevista também abordou o risco de a automação elevar despesas quando empresas escolhem modelos mais caros do que a tarefa exige. Como os tokens de IA costumam ser cobrados em dólar, Fernandes considera especialmente importante comparar esse custo com o valor da mão de obra e com o retorno esperado no Brasil. “Eu não tenho apego, a tecnologia é ferramenta, eu não tenho apego a ferramenta, eu tenho apego ao negócio”, enfatizou.

Segundo o executivo, nem todo problema demanda um grande modelo de linguagem. Uma tarefa de leitura de documentos, por exemplo, pode ser resolvida com algoritmos tradicionais de machine learning, sem o mesmo consumo de tokens. “Não tem por que fazer isso, você consegue ler um PDF com algoritmo de machine learning em Python, que nem gasta token”, exemplificou.

Fernandes relatou que a empresa opera aplicações que economizam milhares de horas de trabalho com gasto mensal de cerca de R$ 800 em tokens, dependendo da arquitetura utilizada. A combinação de modelos especializados, algoritmos e grandes modelos de linguagem permite reservar os recursos mais caros às tarefas que realmente precisam deles. “Então você faz esse blend na arquitetura, fica muito mais eficiente. Eu não acho que token seja um gargalo”, avaliou.

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Essa lógica também orienta o modelo de atendimento da AutoU, que associa tecnologia à consultoria de negócios. O executivo criticou iniciativas voltadas apenas a cumprir metas internas de adoção de IA, sem impacto econômico definido. “O que vira um diferencial competitivo […] é serviço. São pessoas especializadas, capazes de olhar para o negócio, olhar para o processo e cruzar isso com a tecnologia certa”, argumentou.

Liderança, empregos e a vantagem dos profissionais jovens

Com agentes automatizados assumindo tarefas administrativas, Fernandes acredita que os gestores precisarão deixar de apenas supervisionar pessoas para também coordenar sistemas inteligentes, estabelecer limites e assumir decisões. “Agora você tem que começar a aprender a liderar, orquestrar e influenciar inteligências artificiais”, observou.

Ele reconheceu o receio de substituição de trabalhadores, mas argumentou que o valor humano deve migrar para atividades como estratégia, relacionamento e responsabilidade. “O trabalho humano não deveria ser executar tarefas manuais, repetitivas e operacionais, e sim pensar na estratégia, nos relacionamentos, tomar as decisões, assumir a responsabilidade, porque a IA não vai assumir a responsabilidade”, defendeu.

Na avaliação do executivo, resistir à tecnologia pode reduzir a competitividade profissional, em um movimento semelhante ao ocorrido com a popularização dos computadores, porém mais acelerado. “O profissional que tenta ficar muito apegado, resistindo, eu acredito que esse profissional vai ter mais dificuldades”, ponderou. Já quem aprende a coordenar a IA pode ampliar sua relevância dentro da empresa.

Fernandes também apresentou um contraponto à preocupação com a contratação de profissionais em início de carreira. Para ele, a IA pode acelerar o desenvolvimento de funcionários juniores, desde que eles aprendam a usá-la para tomar decisões e lidar com o negócio, em vez de apenas executar comandos. “Hoje eu consigo acelerar muito mais a produtividade de um júnior […] porque a expertise muitas vezes pode vir da IA”, relatou.

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O executivo afirmou que ferramentas com acesso ao contexto de uma companhia já podem apoiar reuniões e outras tarefas que antes exigiam experiência acumulada. “O júnior que sabe usar bem a IA” pode ter vantagem, acrescentou, ressaltando que habilidades de relacionamento, julgamento e iniciativa devem ganhar peso na avaliação de talentos.

Brasil ainda está no início da transformação

Apesar do avanço dos modelos de IA, Fernandes considera que a estrutura das grandes empresas brasileiras ainda está distante do potencial da tecnologia. Ele disse acreditar que a transformação está apenas começando e que a velocidade de evolução dos sistemas supera a capacidade das organizações de absorvê-los. “A eletricidade avança muito mais rápido do que a nossa capacidade de recebê-la”, comparou.

Para o CEO, a oportunidade de negócios dos próximos anos está justamente em reduzir a distância entre a capacidade técnica da IA e a preparação das empresas para utilizá-la. “A gente está muito incipiente em termos de estrutura”, concluiu, ao defender investimentos em integração, governança, capacitação e projetos com retorno mensurável.

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