Por Renato Asse, fundador da ibe.IA e especialista em IA aplicada a negócios
A inteligência artificial finalmente deixou de ser um tema restrito às grandes empresas de tecnologia e passou a fazer parte da rotina dos negócios. Nunca foi tão simples criar um agente inteligente, automatizar tarefas ou desenvolver aplicações apenas descrevendo o que se deseja em linguagem natural. O chamado vibe coding reduziu drasticamente a barreira técnica para construir soluções de software e colocou o Brasil em uma posição curiosa: somos hoje o país que mais adota esse modelo no mundo. Ainda assim, quando observamos o que acontece dentro das empresas, percebemos um contraste evidente. Quase todo mundo começa projetos de IA, mas pouquíssimos conseguem transformá-los em resultados concretos.
É tentador atribuir essa dificuldade à tecnologia. Muitos acreditam que o modelo escolhido não era bom o suficiente, que faltou infraestrutura, que os dados estavam espalhados ou que a ferramenta ainda não amadureceu. Nenhuma dessas explicações, porém, responde ao principal motivo pelo qual tantos projetos ficam pelo caminho. O verdadeiro obstáculo está muito antes da inteligência artificial. Está na própria organização das empresas.
Segundo uma pesquisa da Jitterbit, 21,6% dos executivos brasileiros já utilizam plataformas de vibe coding, percentual superior ao registrado no Reino Unido e nos Estados Unidos. Ao mesmo tempo, apenas 5,2% das empresas conseguem levar projetos de IA da fase piloto para a produção em escala. Quando números tão distantes aparecem na mesma pesquisa, fica claro que o problema não está na adoção da tecnologia. Está na capacidade das organizações de transformá-la em processo.
Esse diagnóstico se repete em diferentes estudos. O relatório The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, produzido pela iniciativa NANDA, do MIT, concluiu que aproximadamente 95% dos pilotos de inteligência artificial generativa não produzem retorno mensurável, apesar de investimentos bilionários. O Gartner também alerta que grande parte dos projetos tende a ser abandonada por falta de dados preparados e de governança adequada. Mas existe um ponto que costuma receber menos atenção do que merece: antes de organizar dados, é preciso organizar o próprio trabalho.
É comum encontrar empresas que conhecem profundamente seus produtos, seus clientes e seus mercados, mas não conseguem explicar com precisão como funcionam seus próprios processos. Perguntas aparentemente simples, como quem inicia determinada atividade, quem aprova cada etapa, quais critérios definem um bom resultado e quando uma tarefa pode ser considerada concluída, muitas vezes não encontram respostas objetivas. Se uma empresa não consegue explicar isso para uma pessoa recém-contratada, também não conseguirá explicar para uma inteligência artificial.
Existe uma expectativa equivocada de que a IA seja capaz de organizar processos que nunca foram organizados. Não é assim que funciona. A inteligência artificial executa instruções, interpreta contextos e aprende padrões, mas ela não inventa uma operação que sequer existe de forma estruturada. Quando recebe informações contraditórias, processos informais e responsabilidades difusas, o resultado inevitavelmente será inconsistente. Por isso, vejo muitas empresas comprando tecnologia quando, na verdade, o primeiro investimento deveria ser em clareza operacional.
A popularização do vibe coding tornou extremamente fácil construir sistemas. Hoje, qualquer profissional consegue criar uma aplicação funcional em poucas horas. O difícil continua sendo definir exatamente o que essa aplicação precisa fazer. A democratização da tecnologia eliminou a barreira técnica, mas expôs uma fragilidade muito mais profunda: boa parte das organizações ainda depende de conhecimento informal, pessoas-chave e rotinas que nunca foram documentadas.
Nesse cenário, a inteligência artificial acaba funcionando como um diagnóstico involuntário da maturidade da empresa. Quanto maior a dificuldade para implementar um agente, maior a chance de o problema estar na ausência de processos consistentes. A IA apenas torna visível uma desorganização que já existia antes dela chegar.
As empresas que conseguirão capturar valor dessa transformação não serão necessariamente aquelas que comprarem os modelos mais sofisticados ou as plataformas mais caras. Serão aquelas que conseguirem traduzir seu funcionamento em processos claros, objetivos e replicáveis. Porque, no fim das contas, inteligência artificial não substitui gestão. Ela potencializa aquilo que já está bem organizado. Quando a empresa sabe exatamente como trabalha, a tecnologia acelera. Quando ela não sabe, apenas acelera a confusão.
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