Startups usam IA para atacar gargalos reais das empresas

*Por Bruno Dietrich Bicca, Co-fundador e responsável pelas Operações e Projetos da Origin Inovação

A inteligência artificial começa a ganhar espaço nas empresas brasileiras menos como promessa de transformação e mais como ferramenta para resolver problemas que já existem. A demanda quase nunca chega como “quero IA”, mas sim “meu time gasta 40 horas por semana conferindo nota fiscal”. Leitura e conferência de contratos, notas, laudos e editais, atendimento de primeiro nível, dados presos dentro do ERP, prospecção comercial e auditorias feitas por amostragem estão entre os processos que mais despertam interesse. Tarefas de alto volume, repetitivas e com regras claras são justamente onde a tecnologia pode entregar retorno rápido e mensurável. A pesquisa TIC Empresas, do Cetic.br, mostrou que a adoção de IA pelas empresas brasileiras passou de 13% em 2024 para 17% em 2025. Entre as grandes companhias, o avanço foi de 38% para 50%. Ao mesmo tempo, levantamento da Associação Brasileira das Empresas de Software (ABES) em parceria com a International Data Corporation (IDC) aponta que 95% das organizações pesquisadas já utilizam inteligência artificial na operação. Os números tratam de universos diferentes, mas ajudam a mostrar a distância entre as grandes empresas, que lideram a adoção, e uma parcela significativa do mercado que ainda está começando.

Serviços financeiros, saúde, jurídico, logística e agronegócio estão entre os setores em que a adoção de IA avança mais rapidamente. O motivo é menos glamoroso do que parece. São áreas que combinam alto volume de transações, dados estruturados por exigências regulatórias e um custo de erro que pode ser precificado. Quando o erro tem preço, o cálculo de retorno fica mais fácil. A indústria, por outro lado, é um dos setores com maior potencial e também um dos que avançam mais devagar. O dado de chão de fábrica ainda costuma estar em papel, planilha ou na cabeça do supervisor. Antes de aplicar IA, essas empresas precisam resolver um problema anterior: ter dados.

Os principais erros na adoção da tecnologia começam antes da implementação. O primeiro é comprar ferramentas antes de definir o problema. A empresa fecha contrato, distribui centenas de licenças e, meses depois, não consegue dizer o que melhorou. O segundo é rodar um piloto sem linha de base e sem medir o tempo do processo antes, qualquer resultado depois vira opinião. O terceiro é tratar IA como projeto de TI, quando o dono do resultado deveria ser a área de negócio que enfrenta o problema. Há ainda a governança de dados, que pode cobrar caro. Estudo global da Sinch com 2.527 executivos mostrou que 76% das empresas brasileiras já mantêm agentes de IA em produção, acima da média mundial de 62%, mas 80% das organizações no país já interromperam ou reverteram alguma implementação. Em 39% desses casos, houve vazamento de dados ou informações pessoais; o uso informal amplia o risco. Pesquisa da Associação Brasileira de Inteligência Artificial e E-commerce (Abiacom), em parceria com a Brazil Panels e a Lideres.ai, apontou que 47,4% dos profissionais utilizam ferramentas de inteligência artificial sem aprovação oficial da empresa.

As startups que conseguem avançar nesse ambiente tendem a seguir uma lógica diferente. Entram por um único processo, com começo e fim definidos, integram a solução ao sistema que a empresa já utiliza, vendem resultado medido, não tecnologia, e aceitam pilotos pagos, com prazo curto e critério de corte combinado antes. A necessidade de medir resultados também ajuda a separar a aplicação real de entusiasmo. Ainda são poucos os cases com números auditados, e muitos dos percentuais de retorno de IA divulgados pelas empresas são autodeclarados, sem linha de base, grupo de controle ou validação independente. O ganho de produtividade precisa ser demonstrado na prática, com indicadores capazes de mostrar o que mudou no processo, quanto tempo foi economizado, quanto o custo caiu ou quantos erros deixaram de acontecer.

No fim, a lógica é simples. A inteligência artificial só ganha espaço de forma sustentável quando resolve um problema que a empresa já conhece e consegue medir. Para as startups, isso significa entrar pela operação, provar resultado e ampliar a solução conforme o ganho aparece. Para as empresas, significa trocar a busca pela tecnologia mais sofisticada pela pergunta mais importante: qual problema precisa ser resolvido e quanto essa solução consegue melhorar o negócio?

*Bruno Dietrich Bicca, Co-fundador e responsável pelas Operações e Projetos da Origin Inovação, uma empresa brasileira especializada no desenvolvimento de fundo de investimentos em startups e programas de inovação para médias e grandes corporações.

 

Sobre a Origin Inovação

A Origin Inovação é uma empresa brasileira especializada no desenvolvimento de fundo de investimentos em startups e programas de inovação para médias e grandes corporações. Fundada em 2023 e sediada em Palhoça (SC), a companhia atua na conexão entre empresas com o ecossistema de inovação e startups, para impulsionar iniciativas de inovação aberta, desenvolvimento tecnológico e investimentos em startups. Por meio de consultorias, programas de aceleração e projetos estratégicos, a Origin apoia organizações privadas na criação e operacionalização de iniciativas de inovação. Para mais informações, acesse: https://origininovacao.com.br/.