Os Investimentos em Tecnologia que Mais Importam em um Mercado Incerto

Há dois anos, a maioria das conversas sobre IA girava em torno de se o investimento valia o risco. Essa questão já foi resolvida. Agora a mais difícil é onde o dinheiro deve ser destinado e quanto dele.

Vejo isso acontecer constantemente com líderes de médio mercado e operadores de private equity. A maioria já passou pela fase piloto, testando algo em quase todas as funções. O diferencial agora reside em quais desses pilotos se tornaram parte do funcionamento real da empresa, e quais permaneceram projetos paralelos que nunca se integraram às operações diárias.

Um artigo recente na MIT Sloan Management Review captura a mesma mudança de outro ângulo: apesar de décadas de investimento em tecnologia, muitas organizações ainda não estão obtendo retornos significativos, e a pesquisa aponta para algo menos tangível que as próprias ferramentas: uma força de trabalho realmente capaz de usá‑las e uma cultura voltada ao aprendizado. Eu iria um passo além: comprar a ferramenta não é mais a parte difícil. Construir as pessoas, habilidades e capacidade organizacional que permitem que a ferramenta realmente gere valor, é onde as decisões e desafios residem agora.

Por que as Empresas que se Destacam Gastam Diferente, Não Apenas Mais

Existe uma concepção errada crescente de que investimento em tecnologia significa comprar a plataforma mais nova, mas isso raramente acontece. As organizações têm sucesso quando sabem exatamente qual problema de negócios estão resolvendo antes de abrir uma linha de orçamento. É um ponto que já abordamos antes: mesmo as ferramentas mais sofisticadas falham em gerar impacto significativo sem a base de dados que as sustenta.

Isso corresponde ao que vimos diretamente com a Esquire Depositions, uma empresa de serviços jurídicos apoiada pela Gridiron Capital, que viu seu valor empresarial aumentar em 10%, não por adicionar uma nova plataforma ao que já possuíam, mas por centralizar dados e padronizar processos que foram construídos de forma ad hoc entre equipes por anos. A ferramenta importa menos do que a base sobre a qual ela está construída.

Os Quatro Fundamentos para Decidir o que Escalar

Toda conversa sobre tecnologia que tenho com um CEO ou um parceiro operacional acaba reduzindo-se à mesma decisão: escalar, corrigir ou interromper. Na minha experiência, quatro fatores separam esses três resultados.

• Alguém é responsável por ela. Cada iniciativa precisa de uma pessoa responsável por seu resultado, não de um comitê ou de um patrocinador rotativo.
• Os dados subjacentes são confiáveis. IA e automação são tão boas quanto os dados que as alimentam. Dados inconsistentes e isolados transformam uma ferramenta promissora em mais um obstáculo que as pessoas contornam.
• As pessoas realmente a utilizam no dia a dia. A adoção não ocorre simplesmente porque uma plataforma é lançada. Ela surge quando a ferramenta se encaixa na forma como alguém já trabalha, ou quando alguém dedica tempo para redesenhar o trabalho ao seu redor.
• O resultado é mensurável e ligado a algo específico. Receita, custo, tempo de ciclo, experiência do cliente. Escolha um antes de construir, não depois.

Aplique esses quatro critérios a qualquer iniciativa e a decisão tende a se definir. Eu escalaria as iniciativas que já têm um responsável, dados confiáveis e adoção real. Continuaria revisando aquelas que resolvem um problema genuíno, mas ainda são engessadas no uso diário. E interromperia as que funcionam principalmente por entusiasmo ou métricas de atividade, os painéis que ninguém utilizou para tomar decisões.

O que Cortar e o que Proteger

Essa mesma disciplina se aplica ao próprio orçamento, em ambas as direções.

No lado dos cortes: pilotos sem responsável, ferramentas sobrepostas compradas por três equipes diferentes para a mesma tarefa, licenças que ninguém utiliza, projetos de dados que nunca se conectaram a nada a jusante. Eles não apenas desperdiçam dinheiro, mas adicionam complexidade que retarda a próxima iniciativa real. Cada um deles é mais fácil de manter financiado do que de encerrar, e é exatamente por isso que se acumulam.

No lado da proteção: cibersegurança, qualidade de dados, trabalho de integração, as experiências voltadas ao cliente que realmente diferenciam o negócio, e os casos de uso de IA que já se justificam nas operações diárias. Treinamento também faz parte dessa lista. É um dos investimentos em tecnologia mais subestimados que uma empresa pode fazer, e um dos mais fáceis de ser deixado de lado quando os orçamentos apertam.

Esses são investimentos mais discretos do que lançar uma nova iniciativa de IA. Um comunicado de imprensa não se escreve sozinho ao redor de “consertamos nosso pipeline de dados”. Mas discreto não significa pequeno. A automação de processos é onde grande parte desse dinheiro silencioso está sendo direcionado agora, porque é suficientemente específica para gerar um ROI claro. Projetamos e construímos o fluxo de trabalho que levou uma equipe interna de conformidade de uma empresa de crédito de auditar manualmente 30% das chamadas de clientes para revisar todas automaticamente, fechando uma lacuna onde os outros 70% representavam exposição real, já que as regulamentações tratam cada chamada como uma violação individual, valendo de US$ 500 a US$ 1 500 cada.

Outro projeto de automação que entregamos recentemente eliminou a entrada manual de dados que consumia o serviço de menor margem e maior volume de uma empresa de contabilidade, liberando a equipe para assumir trabalhos de cliente de maior valor sem precisar aumentar o quadro de funcionários. Nenhum deles envolveu o lançamento de um produto de IA chamativo. Cada um resolveu um processo único e específico e se multiplicou em toda a empresa; esse tipo de correção direcionada soma alguns dos maiores retornos sobre investimento que uma companhia vê.

Investindo com Intenção

A incerteza deixa os executivos cautelosos, e isso é um instinto razoável. As empresas que estão avançando agora ainda gastam de forma agressiva, mas concentram recursos deliberadamente nas capacidades que fortalecem as operações, aprimoram a tomada de decisão e posicionam a IA para entregar algo que você realmente possa apontar ao final do trimestre.

Não acredito que as empresas que superarem suas concorrentes nos próximos anos serão as que possuem os maiores orçamentos de tecnologia, e isso nem é verdade hoje. Na minha experiência orientando empresas na transformação digital, o ROI real depende de duas coisas: saber exatamente onde o investimento gera mais valor (seja na forma como o negócio opera, no que o diferencia ou no produto e serviço que os clientes realmente vivenciam) e definir KPIs mensuráveis desde o início, para que o impacto permaneça visível. Essa é a disciplina que separa retornos reais de ruído caro.