Quatro Perguntas que Todo COO Deve Fazer Antes de Implantar IA

A era da IA é cheia de promessas, todas as corporações estão relatando quanto elas aumentaram sua eficiência e quanto a IA está fazendo isso. Como alguém que já dirigiu operações em várias startups de IA e agora dirige um fundo de VC de IA com mais de 120 empresas em carteira, vejo um quadro diferente. Muitas e muitas ferramentas de IA úteis e automação estão sendo compradas, integradas e introduzidas com pouco ou nenhum efeito. De acordo com um relatório recente da McKinsey sobre o potencial da IA, quase 70 por cento das transformações de IA falham. O problema é que, se você introduzir mesmo a melhor ferramenta de IA em um processo humano desorganizado, tudo o que você obtém é um processo desorganizado que agora também alucina e perde contexto.

Um de nossos investidores recentemente compartilhou que sua empresa introduziu agentes de IA em uma de suas operações e, em seguida, realizou um estudo para ver quanto de eficiência eles ganharam. Os resultados foram chocantes — seus funcionários estavam economizando muito tempo em algo que estavam fazendo manualmente antes, mas gastando a mesma quantidade de tempo tentando corrigir erros que a IA cometeu. Não é necessário dizer que a automação foi trazida pela equipe de TI e a equipe de operações foi deixada de fora. Vamos falar sobre como os COOs podem aproveitar a IA para realmente melhorar as operações.

Na DVC, não estamos apenas investindo em startups de IA, mas também somos adotantes precoces de quase todas as novas tecnologias que vemos. Construímos nossos próprios agentes e usamos os produtos de nossas empresas em carteira em todos os aspectos do trabalho de VC — desde a fonte e a pontuação de negócios, ajudando os fundadores em carteira, ou construindo ferramentas que nossos LPs usam para olhar oportunidades de investimento anjo. Nosso sucesso nisso vem de aplicar um quadro muito entediante, mas muito útil.

Antes de qualquer implantação de IA, fazemos essas quatro perguntas:

1. Há Regras Claras?

O processo pode ser definido por diretrizes específicas? Se sim, é um ótimo candidato para automação. Fluxos de trabalho legais, regras de contabilidade, integração estruturada? Perfeito. São sistemas onde as saídas seguem regras. A IA prospera aqui.

Mas se o seu processo é inerentemente criativo — digamos, história de marca ou design estratégico — a autonomia total não funcionará, e o processo tem que ser projetado com as pessoas usando copilotos. Na marca de marketing, quebrar as regras muitas vezes adiciona valor. Não outsourcing isso para um agente.

2. Esse Processo Tem uma Fonte Única de Verdade?

Se o seu CRM diz uma coisa, o seu rastreador de pedidos diz outra, e a atualização real vive na planilha pessoal de alguém — pause. Os sistemas de IA são apenas tão bons quanto os dados que você os alimenta.

Criar uma fonte única de verdade e eliminar silos de dados ou conhecimento é um padrão de ouro do design de processo eficiente, e para a IA agente é mais importante do que nunca.

Quando todos os pontos de contato do cliente e históricos são registrados em um banco de dados unificado, a IA pode automatizar follow-ups, recomendar próximas ações e gerar relatórios precisos. E até fornecer suporte de voz ao cliente ou agendar compromissos com o cliente. Muitas vezes vemos startups terem sucesso quando vendem uma solução com uma fonte de verdade incorporada, especialmente quando vendem para pequenas empresas, como Avoca AI, um assistente de telefone para electricistas, integrado com um CRM incorporado, garantindo que todos os dados e interações do cliente sejam centralizados e atualizados.

3. Há um Histórico Rico de Dados?

Cada ação é registrada com exemplos de como as decisões foram tomadas? A IA aprende com padrões em seus dados históricos. Sem logs, sem aprendizado. Se o seu sistema não registra o que aconteceu e por quê, não pode gerar padrões. Não pode melhorar. Você vai desperdiçar dinheiro.

Mas mesmo que você esteja registrando cada ligação do cliente, transcrevendo-a com IA e armazenando-a em uma pasta, provavelmente não será suficiente. Agentes que trabalham com isso devem ser configurados para converter esses dados não estruturados em resumidos e estruturados, talvez até em gráficos para melhor entender as relações, ou excederiam rapidamente a atenção deles. Imagine que você é um funcionário que tem sua memória apagada a cada vez que você vai trabalhar. Você pode ler e escrever com velocidade super-humana, mas tem que olhar para megabytes de logs de conversa e histórico de bate-papo tentando descobrir o que a empresa faz e como fazer o que o gerente pediu. É assim que um agente de IA “sente” sem um bom banco de dados.

As melhores equipes não apenas coletam dados — elas os estruturam e versionam com o futuro em mente. É quando os loops de aprendizado se formam. É quando a IA fica mais inteligente, mesmo sem ter que fazer nenhum treinamento de modelo.

Na área de saúde, Collectly aplica esse princípio em escala: usando anos de dados de cobrança, pagamento e interação com pacientes anotados, eles otimizam a cobrança médica e o gerenciamento do ciclo de receita. A IA deles aprende com resultados históricos para reduzir erros e acelerar as cobranças.

4. Sua Pilha de Tecnologia Está Pronta para IA?

A IA pode realmente se conectar aos seus sistemas e ferramentas, ou você está preso com aquele portal interno de 1988 que mal carrega? Já vimos casos em que as ferramentas de operações internas estavam tão desatualizadas que não podiam gerar saídas estruturadas — muito menos se conectar a APIs. Nesses casos, muitas vezes era mais rápido e eficaz reconstruir o sistema do zero do que forçar a IA a entrar na infraestrutura legada. Se os agentes de IA podem usar MCP, ou uma API estruturada e documentada, é sempre melhor (e mais barato) do que quando eles têm que fazer capturas de tela da interface e executá-las por meio de reconhecimento de imagem para descobrir qual botão pressionar.

A IA está se tornando infraestrutura. Mas como a eletricidade no início do século XX, seu potencial só se desbloqueia quando você redesenha a fábrica, não apenas instala lâmpadas. Não faça retrofit. Reimaginar. E, é claro, muitas ferramentas internas que costumavam custar um milhão de dólares para desenvolver antes agora podem ser codificadas a partir do zero por um de seus engenheiros durante o almoço.

Tempo de Princípios Fundamentais.

Agora a parte mais interessante. Vamos dizer que projetamos um processo ideal – seria definido por regras, teria uma fonte única de verdade e coletaria dados de forma estruturada para se auto-aperfeiçoar. Até convencemos nosso engenheiro a gastar seu almoço codificando uma nova série de ferramentas internas. Mas vamos olhar para esse processo novamente. É muito provável que, devido à automação, tenha se tornado muito, muito mais barato para executar. Tente pensar no que acontece com seu negócio com esse custo reduzido tanto. Tente ver uma imagem maior – como esse processo coexiste com outros processos se forem melhorados da mesma forma? Talvez seja hora de reimaginar o todo com a IA em mente.

Muitas vezes, pensar sobre as operações de negócios a partir de princípios fundamentais pode levar a identificar oportunidades inesperadas. Por exemplo, na DVC, automatizamos a análise de negócios, a diligência devida e a preparação do memorando de negócios, efetivamente passando de 6 pessoas/horas para 3 minutos de IA fazendo o trabalho. Tradicionalmente, os VC só fariam todo esse trabalho após falarem com os fundadores e confirmarem que o negócio vale a pena gastar essas 6 pessoas/horas, e a empresa teria um número limitado de analistas. Agora, desde que se tornou tão barato para nós, analisamos o mercado, preparamos um memorando de negócios e até fazemos some diligência antes de falarmos com o fundador. Isso nos permite ter apenas ligações com empresas que sabemos que podemos e queremos investir, economizando tempo para nossos parceiros e fundadores.

Mas podemos ir ainda mais longe com isso. Desde que efetivamente temos um analista ilimitado, podemos mover essas ferramentas para cima para nossos investidores e batedores, que nos referem novas oportunidades de negócios, para que eles possam economizar seu tempo, analisar cada negócio pelos olhos de um analista de VC profissional e reduzir o número de vezes que teríamos que passar em um negócio após revisá-lo. Ainda coletamos todos os dados, porque podemos usá-los para aprender e melhorar nossas ferramentas.

Isso nos permitiu ser cerca de 8 vezes mais produtivos do que uma firma de VC típica de nosso tamanho. Mas não chegamos aqui por acaso. Mapeamos nossas operações internas, aplicamos as quatro perguntas e reconstruímos a partir de princípios fundamentais.

Esse quadro ajuda os líderes de startups e COOs a mudar sua mentalidade: de “Podemos usar IA aqui?” — uma pergunta de possibilidade técnica — para “Deveríamos?”, o que força um olhar mais profundo sobre o valor estratégico, a prontidão dos dados e a manutenção de longo prazo. É a diferença entre conectar ferramentas porque elas estão disponíveis e redesenhar processos porque é a coisa certa a fazer.