Planilhas eternas, PDFs intermináveis e aquela sensação de que o trabalho poderia fluir muito melhor se “o computador fizesse a parte chata”. Se você lidera um negócio tradicional — de construção civil a contabilidade — essa cena soa familiar. A boa notícia é que soluções de inteligência artificial (IA) já resolvem tarefas repetitivas, reduzem erros e liberam tempo da equipe para atividades estratégicas. A má notícia: a maioria dos projetos morre antes de entregar valor.
O consultor Karl Yeh, que implementa IA em empresas de médio porte pelo mundo, identificou os pilares que transformam boas ideias em sistemas que realmente rodam no dia a dia. A seguir, destrinchamos o passo a passo, os erros mais comuns e, principalmente, o impacto prático para gestores, profissionais de marketing e criadores de conteúdo que desejam embarcar nessa jornada com o pé direito.
Três armadilhas que derrubam projetos de IA nas empresas tradicionais
1. A ilusão da simplicidade. Implementar IA não é “plugar” um chatbot e colher ganhos imediatos. A tecnologia pode parecer amigável, mas exige ajustes finos, integração de dados e mudança de processos para ganhar tração.
2. O “puxadinho” tecnológico. Adicionar IA em processos antigos apenas aumenta a complexidade. O ganho real vem quando os fluxos de trabalho são redesenhados para serem AI-centric desde a origem, não remendados depois.
3. O fator humano subestimado. Profissionais que executam tarefas há anos criam rotinas consolidadas. Se a adoção não considerar treinamento, resistência natural e novos hábitos, o sistema é esquecido após o primeiro mês.
Descoberta de processos: o raio-X que evita investimentos cegos
Antes de qualquer linha de código, Yeh faz uma imersão de uma a três horas em cada departamento. O objetivo: mapear todas as tarefas, ouvir reclamações e identificar os chamados “eye-roll tasks” — atividades que fazem o colaborador literalmente revirar os olhos.
Exemplos reais:
- Funcionário vasculhando 50 subpastas para checar se um arquivo existe.
- Analista gerando cinco relatórios semanais copiando dados de múltiplos PDFs.
Esses casos têm três características perfeitas para IA: repetição, dependência de dados estruturados e decisão previsível. O levantamento também revela problemas que se resolvem com simples comunicação — prova de que nem tudo pede algoritmos sofisticados.
Pilotos focados e com donos: a receita para sair do PPT e virar rotina
Do universo de 40 possíveis projetos encontrados em uma auditoria típica, a recomendação é escolher cinco a sete para começar: três ou quatro de alto impacto imediato e até três que exigem redesign total do fluxo.
Imagem: Karl Yeh and Michael Stelzner
Caso de sucesso: uma contabilidade substituiu a digitação manual de extratos por um sistema on-premise usando Mistral + Cohere para reconhecer PDFs e gerar planilhas integradas ao QuickBooks, alcançando 95% de precisão. O segredo? Recursos dedicados, um “dono” do piloto e backup caso o titular fique sobrecarregado.
Campeões internos e treinamento contínuo: como manter a engrenagem girando
Soluções prontas não garantem adesão. Mesmo processos simplificados (arrastar PDF para uma pasta) perdem uso sem reforço constante. Yeh recomenda um comitê de campeões de IA que se reúne mensalmente para cobrar, ajustar e atualizar rotinas conforme a tecnologia evolui.
Treinar uma vez não basta. Modelos mudam, técnicas de prompt engineering se refinam e novas funções surgem. Manter a equipe atualizada vira tarefa tão crítica quanto o próprio projeto.
Além do Brilho dos Bots: por que a verdadeira revolução está na cultura, não no código
Para quem cria conteúdo, gerencia anúncios ou pilota um e-commerce em WordPress, o aprendizado é claro: IA não é um plugin milagroso, mas sim um catalisador de reinvenção operacional. O impacto real ocorre quando:
- Os processos são repensados do zero para serem guiados por dados.
- Os usuários finais participam desde a descoberta, garantindo que a solução resolva dores reais.
- Houve espaço para erro, iteração e evolução contínua, porque o modelo de hoje fica obsoleto amanhã.
No tabuleiro competitivo, empresas nascidas já com IA embutida levam vantagem enorme. Negócios tradicionais que orquestram bem tecnologia, pessoas e cultura não apenas diminuem essa distância; muitas vezes a transformam em diferencial, pois combinam expertise setorial consolidado com ferramentas de automação de última geração.
No fim das contas, adotar IA com sucesso é menos sobre linhas de código e mais sobre alinhar expectativas, redesenhar rotinas e manter a disciplina de acompanhar a evolução do mercado. Quem internaliza essa mentalidade abre caminho para ganhos sustentáveis de produtividade e, sobretudo, para liberar o time humano a fazer o que máquina nenhuma faz: pensar estrategicamente.
