Na era da IA, você precisa de um ponto de vista
Aprofundamento CEVIU
Aprofundamento
O que parece ser um apelo genérico à 'clareza' na era da IA é, na prática, uma exigência operacional para quem compra e vende tecnologia no Brasil. Com 78% das empresas locais ampliando investimentos em IA até 2025, e gastos previstos de US$ 2,4 bilhões, o desafio não é mais adotar a tecnologia, mas decidir *onde* ela gera retorno real. Dados do Gartner mostram que só 48% dos projetos de IA chegam à produção, e apenas 39% impactam o lucro operacional. Isso transforma o papel do fornecedor: não basta anunciar 'IA integrada', mas demonstrar como seu produto resolve um problema específico, por exemplo, reduzir tempo de aprovação de contratos em compras B2B ou garantir conformidade com a LGPD em fluxos de dados sensíveis.
Essa mudança de foco exige que equipes de produto deixem de priorizar features genéricas de IA e passem a mapear jornadas reais de compradores. Um fornecedor que posiciona sua solução como 'assistente para avaliação de risco de fornecedores' tem mais clareza estratégica do que outro que fala em 'IA generativa para procurement'. A perspectiva citada na notícia não é abstrata: é o resultado de testes de validação com clientes, métricas de adoção real (não apenas de login) e decisões conscientes sobre onde não usar IA, como em negociações complexas que exigem empatia e julgamento humano.
Por que isso importa
Para gestores de produto no Brasil, essa virada define quem lidera e quem é commoditizado. Com mais de 80% dos softwares incorporando IA generativa até 2026, a diferenciação já não está na tecnologia, mas na forma como ela é encaixada em processos humanos. Quem consegue traduzir casos de uso reais, como reduzir 40% do tempo de onboarding de novos fornecedores com automação ética de documentos, constrói confiança. Já quem repete jargões sem vinculação a métricas de negócio alimenta a desconfiança crescente: 64% dos consumidores já são influenciados por recomendações de IA, mas só 14% iniciam a jornada de compra com assistentes, o restante ainda busca marketplaces, buscas e, principalmente, opinião humana qualificada.
Perguntas frequentes
Por que tantos projetos de IA não saem do piloto?
Falta alinhamento entre a capacidade técnica da IA e as necessidades operacionais reais. Muitos pilotos são desenhados para impressionar, não para escalar, sem integração com sistemas legados, sem treinamento de times operacionais e sem KPIs definidos antes do início.
Como um fornecedor pode provar que sua IA entrega valor, não só buzzword?
Mostrando dados de adoção por função (não por usuário), tempo médio de redução em tarefas críticas e taxas de retenção pós-piloto. Casos como 'redução de 32% no tempo de análise de risco jurídico em contratos' pesam mais do que 'uso de LLMs avançados'.
Qual o risco de priorizar IA em vez de perspectiva?
Perder relevância com compradores B2B que já usam IA para filtrar fornecedores. Se sua mensagem não responde a 'como isso me ajuda a entregar resultados mensuráveis em 90 dias?', você é descartado antes mesmo de entrar na avaliação técnica.
- Categoria
- CEVIU Gestão de Produtos
- Publicado
- 12 de junho de 2026
- Fonte
- CEVIU Gestão de Produtos
