A inteligência artificial entra em uma nova fase nas empresas ao sair da automação operacional, redefinindo processos, estruturas e papéis estratégicos dentro das organizações
A adoção de inteligência artificial nas empresas entrou em uma nova fase menos perceptível e, ao mesmo tempo, independente do que a onda inicial de automação.
Depois de implementar agentes de IA, copilotos e automações “inteligentes” para aumentar a eficiência operacional, uma análise recente feita pela companhia global Yalo revela a compreensão das organizações de que o principal limite da transformação digital não está na tecnologia, mas na capacidade de decidir em escala.
O movimento surge à medida que operações digitais passam a depender de milhares de decisões simultâneas distribuídas em interações com clientes, parceiros e canais conversacionais. Embora processos estejam cada vez mais automatizados, a maior parte das decisões críticas ainda permanece centralizada em pessoas, criando um descompasso entre velocidade operacional e capacidade decisória.
Segundo Andres Stella, COO da Yalo, a inteligência artificial foi amplamente adotada sem alterar a estrutura de operação das empresas. “As organizações usam mais IA do que nunca, mas continuam operando da mesma forma. A tecnologia foi adicionada como ferramenta, não como sistema, e as decisões importantes ainda dependem das pessoas”, afirma.
Esse modelo funcionou como ponto de partida, mas começa a mostrar limites em operações baseadas em volume, contexto e tempo real. Em jornadas digitais, decisões comerciais não acontecem em relatórios ou sistemas internos, mas dentro das conversas, quando clientes avaliam opções, demonstram insatisfação ou indicam intenção de compra. “O negócio não acontece no dashboard nem no funil tradicional. Ele acontece na conversa. É ali que o cliente decide o que comprar, como e quando”, diz Stella.
A mudança em curso envolve o avanço de agentes capazes de operar com objetivos definidos e critérios previamente estabelecidos pelas empresas. Diferentemente de automações tradicionais, esses sistemas não apenas respondem solicitações, mas executam ações e avançam decisões dentro da própria interação.
Na prática, isso altera o ponto onde a receita é definida. Segundo o executivo, a maioria das implementações atuais ainda prioriza manter a conversa ativa, não mover a decisão adiante. “Muitos sistemas entendem o que o cliente diz e responde corretamente, mas não têm autonomia para agir. Precisamos entender que conversar não é decidir e responder não é converter”, afirma.
O impacto aparece em perdas silenciosas, uma vez que a receita raramente se perde em uma negativa explícita, mas em adiamentos, escolhas incompletas ou interrupções que acontecem quando ninguém assume a decisão. Com isso, surge um novo modelo operacional baseado em um agentic mindset, no qual parte das decisões recorrentes deixa de depender de intervenção humana direta.
“A mudança reposiciona o papel dos executivos e das equipes. Em vez de decidir caso a caso, o foco passa a ser definir critérios, limites e objetivos que orientem sistemas capazes de agir de forma consistente. O valor humano deixa de estar na execução contínua das decisões e passa para o desenho de como elas devem ser tomadas e supervisionadas dentro do processo”, diz.
À medida que interações conversacionais se consolidam como ambiente central de negócios, cresce a percepção de que a vantagem competitiva não estará apenas em responder mais rápido, mas em agir no momento exato em que a decisão do cliente acontece. Empresas que conseguirem transformar experiência e critério em capacidade operacional contínua tendem a reduzir fricção, acelerar ciclos comerciais e redefinir a própria estrutura de gestão.
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