Erro silencioso na adoção de IA pode custar caro à indústria

Por Carlos Eduardo Carvalho*

Existe um erro recorrente e perigoso na forma como empresas estão adotando Inteligência Artificial. E ele não está na tecnologia. Está na forma como as decisões estão sendo tomadas.

Em muitas organizações do setor de alimentos, o movimento começa da forma correta. Times mapeiam dezenas de casos de uso, que vão desde a previsão de demanda à otimização de produção, passando por atendimento ao cliente e automação comercial. O problema surge na etapa seguinte. Na hora de priorizar, a maioria ainda recorre ao mesmo instrumento de sempre: o business case tradicional. É aqui que o desvio acontece.

IA não cabe no modelo antigo de análise financeira de projetos

Modelos clássicos de business case foram desenhados para um mundo previsível. Um mundo onde era possível estimar com razoável precisão o custo de uma tecnologia ao longo do tempo, considerando licenças, manutenção e crescimento controlado de uso. Essa lógica funcionou bem para ERPs, CRMs e outras soluções corporativas.

A IA opera em outra dinâmica. Seus custos são baseados em consumo. E consumo, nesse caso, é uma variável instável. Depende do comportamento do usuário, do nível de adoção, do modelo escolhido e, principalmente, de políticas de precificação que mudam com frequência. O custo por token não é estático. Ele varia. E varia rápido.

Projetar esse tipo de tecnologia com base em premissas fixas não é uma abordagem conservadora. É uma distorção.

Ainda assim, muitas empresas insistem em aplicar métricas como ROI e payback sem qualquer adaptação. O problema aqui não é apenas metodológico. É conceitual. Essas métricas pressupõem previsibilidade — exatamente o que não existe neste momento da IA. O resultado é uma falsa sensação de controle que não se sustenta quando o projeto entra em operação.

Quando o Excel não acompanha a realidade

Esse descompasso fica evidente quando saímos da teoria e olhamos para a prática. Uma grande empresa do setor de alimentos aprovou um projeto de IA para otimizar o atendimento ao cliente em canais digitais, incluindo SAC e suporte a distribuidores. O business case foi estruturado com base em um modelo de linguagem de baixo custo, suficiente, em teoria, para atender à demanda.

Durante a execução, a necessidade de maior precisão (especialmente em temas sensíveis como alergênicos, prazos de validade e composição de produtos) levou à adoção de um modelo mais robusto. O custo por interação aumentou significativamente e o consumo cresceu. Não foi um caso isolado. Esse fenômeno vem acontecendo em diferentes outras indústrias que acompanhamos, como a financeira, por exemplo.

Em poucos meses, o projeto se aproximava do custo total da operação humana que deveria otimizar. Se não fosse revisado, passaria a destruir valor. O problema não foi a tecnologia. Foi o business case construído sobre premissas inadequadas.

Situações semelhantes já começam a aparecer em outras frentes do setor. Em iniciativas de previsão de demanda para produtos perecíveis, por exemplo, ganhos relevantes de acurácia não se traduziram em redução de perdas por falta de integração com processos de compra e logística. Em projetos de pricing dinâmico, recomendações geradas por IA esbarraram em estruturas comerciais incapazes de reagir com a velocidade necessária.

Por outro lado, aplicações mais simples, como a geração automática de descrições de produtos para e-commerce, tendem a capturar valor rapidamente, justamente por operarem com menor risco e maior controle de custo.

O padrão que temos visto nos cases que atuamos é claro: não basta a IA funcionar. Ela precisa funcionar dentro de um sistema organizacional capaz de capturar o valor.

O verdadeiro gargalo

Por trás de tudo isso, existem fatores estruturais que raramente são tratados como deveriam: cultura organizacional e modelo de operação. Muitas empresas ainda operam com modelos rígidos de planejamento baseados em previsões de longo prazo e baixa tolerância a erro. Essa lógica entra em choque direto com a natureza da IA, que exige experimentação, ciclos curtos e capacidade de adaptação contínua.

Insistir no modelo tradicional não reduz risco. Aumenta. Porque retarda decisões enquanto concorrentes mais ágeis aprendem mais rápido.

A adoção de IA não pode ser conduzida por um único business case estático. O modelo mais adequado passa por ciclos incrementais, revisões frequentes e decisões baseadas em aprendizado real, não em projeções artificiais. IA não é um projeto tradicional. É um processo de descoberta.

No fim, o maior risco da Inteligência Artificial na indústria de alimentos não está na tecnologia. Está na forma como estamos tentando enquadrá-la em modelos que já não explicam a realidade. Enquanto isso não mudar, vamos continuar vendo projetos que começam promissores e terminam caros, frustrantes e, muitas vezes, interrompidos.

Não por falha da IA.

Mas por falha de quem decide sobre ela.

*Carlos Eduardo Carvalho, Sócio-Diretor e CEO da Bridge & Co., é Engenheiro de Produção e Mestre pela COPPE/UFRJ. Possui MBA Executivo pela Fundação Dom Cabral e especialização em Plataformas Digitais pelo MIT. É especialista em Business Transformation com ênfase em automação de processos, análise avançada de dados e Inteligência Artificial. Atua também como palestrante, autor e professor de pós-graduação em instituições como UFRJ, FGV e UFJF.