Esta é a segunda edição da IA de Dono.
Toda sexta chega aqui uma coisa só: um caso real de IA rodando dentro de um negócio — quase sempre o meu. O que funcionou, o que custou e o que quebrou. Sem lista de ferramenta, sem "top 10 prompts", sem promessa de 10x.
Na semana passada eu mostrei o time de modelos que trabalha nas minhas empresas. Hoje é sobre a pergunta que veio antes dele — e que me incomodou mais.
Eu também já aplaudi demo.
Avatar que fala como gente. Vídeo pronto em um minuto. O agente que promete tocar a empresa enquanto o dono dorme. Eu assisti, salvei, mandei no grupo — eu gosto muito de IA.
Mas eu sou médico e empresário, e uma hora a pergunta de dono me alcançou: de tudo isso que eu aplaudi, o que mudou um centavo na minha operação?
A resposta me incomodou tanto que dei um nome para ela. IA de palco: a IA cujo valor termina no que dá para mostrar. A demo, o volume, a peça bonita. A IA de operação começa onde aparecem as três coisas que nenhum palco mostra: o denominador, a exceção e alguém responsável pelo resultado.
Eu era colecionador de mágica
Antes de apontar o dedo, o espelho.
Já assinei ferramenta que não abri no mês seguinte. Já perdi semana testando o "jeito definitivo" de montar um fluxo — o prompt milagroso, o modelo da vez, o método que o feed jurou ser obrigatório — e cheguei na sexta com a operação igual e mais uma fatura em dólar. Todo dia lança coisa nova, e todo dia alguém muito convincente te mostra um jeito mais certo de fazer o que você já fazia. Isso tem nome: colecionador de mágica. Gasta dinheiro, token e atenção — e não colhe, porque colher exigiria parar de assistir e ligar a coisa num processo de verdade, com começo, meio e conferência.
O que me tirou dessa não foi uma ferramenta. Foi trocar a pergunta "qual é a IA mais impressionante?" por "o que essa IA muda num processo que eu já tenho — e como eu vou conferir?". Hoje tenho um time de modelos de IA com cargo e salário trabalhando nas minhas empresas (foi o assunto da edição passada), e vou ser honesto com o estágio da medição: eu ainda não fecho margem por processo. O que eu já vejo, toda semana, é tarefa chata saindo da minha frente: extração de documento, triagem, rascunho que um humano revisa, pesquisa que chega mastigada. Medir isso em contador é o próximo passo, e vou mostrando ao vivo, de segunda a sexta, com a tela aberta.
O palco em tamanho real
Os casos são públicos e têm cifra.
A Humane captou uns 230 milhões de dólares para fazer um broche de IA que substituiria o celular. A demo rodou o mundo; as vendas ficaram em torno de dez mil unidades, contra meta de cem mil. No fim, a HP pagou 116 milhões — metade do que a empresa tinha captado — por tecnologia, patentes e parte do time. O produto ficou de fora: em fevereiro de 2025 os servidores desligaram e o broche de quem comprou perdeu chamadas, mensagens e a própria IA. A mágica era real. O uso, não.
A Klarna, gigante de pagamentos, anunciou com orgulho que seu atendente de IA fazia o equivalente ao trabalho de 700 pessoas. Quinze meses depois, o próprio CEO admitiu em público que o corte de gente foi longe demais e voltou a contratar para o cliente ter a opção de falar com um humano. A IA continua lá, resolvendo o grosso do volume — e a leitura que eu tiro é essa: a manchete mediu o custo que caiu e deixou a qualidade de fora. Palco é isso: número bonito na frente, denominador escondido atrás.
E o palco de terno: a Deloitte entregou ao governo australiano um relatório de 440 mil dólares australianos, produzido com auxílio declarado de IA generativa, contendo citações que não existiam — inclusive uma decisão judicial deturpada. Os controles internos não impediram a entrega; quem pegou foi um professor de direito que leu com atenção, e a empresa devolveu parte do valor. Uma das maiores consultorias do mundo entregando trabalho que parecia pronto.
O que os números dizem quando a luz apaga
Você provavelmente já viu o meme do "95% dos projetos de IA falham". Ele vem de um relatório preliminar ligado ao MIT — pequeno, autorrelatado, sem revisão por pares — que diz menos do que a manchete espalhou: só 5% das ferramentas corporativas feitas sob medida chegaram ao critério de sucesso que os próprios entrevistados declararam. O detalhe que quase ninguém repete: os maiores ganhos documentados nesse mesmo estudo estavam no processo chato de retaguarda, não no piloto vistoso.
Os números mais sólidos contam a mesma história com menos barulho. A McKinsey ouviu quase 2.000 empresas no mundo: 88% dizem usar IA em alguma função — mas só 39% atribuem à IA qualquer impacto no lucro operacional, e apenas 6% entram no grupo que captura valor de verdade. A S&P Global mediu o outro lado: 42% das empresas abandonaram a maioria das iniciativas de IA antes de chegar à produção — o dobro do ano anterior.
Usar IA virou padrão. Colher com IA continua minoria. A diferença entre os dois grupos não é o modelo que assinaram — é ter processo, contador e alguém conferindo.
E tem o custo que não aparece em dashboard nenhum: numa pesquisa da BetterUp Labs com o Stanford Social Media Lab, publicada na Harvard Business Review, 4 em cada 10 profissionais de escritório nos EUA disseram ter recebido, só no mês anterior, trabalho feito com IA que parecia pronto e não estava — e estimaram quase duas horas para consertar cada peça. A aparência de produtividade viaja pela empresa; o custo real é transferido, invisível, para o próximo da fila.
O encanamento em tamanho real
O contrário do palco quase nunca ganha post. No meu feed, o que performa é a mágica; o que paga boleto é isto aqui:
A Gimba, distribuidora brasileira de material de escritório, usou IA num processo que nenhuma palestra mostraria: cadastro de produto. Uns 30 mil itens, 13 minutos por item antes, 2 minutos depois. A Emccamp, construtora mineira, fazia landing page de empreendimento em 3 semanas por R$ 8 mil com agência; passou a fazer em 4 horas, por uns R$ 50 de API, com revisão interna. Os números são declarados pelas próprias empresas nos cases públicos de AWS e Google — leia com esse asterisco. Mas repare no formato: processo delimitado, unidade contável, antes e depois, humano conferindo a saída.
Nada disso vira vídeo viral. Encanamento faz falta. Palco faz saudade.
O filtro das cinco perguntas
É o que eu uso hoje antes de acreditar em qualquer demo — a minha ou a dos outros. Guarda esta parte.
Tem denominador? "Atendeu 2 milhões de conversas" é numerador. Resolveu quantas, de quantas, com que taxa de erro?
Qual era o baseline? O que esse processo custava antes, em tempo ou dinheiro? Sem "antes", todo "depois" é marketing.
Quanto custa operar — contando revisar e corrigir? Ferramenta barata que gera retrabalho caro é palco com desconto.
Quem pega a exceção quando erra? Toda IA erra. Sem dono da exceção, o erro cai no cliente — e a Air Canada já aprendeu num tribunal que informação errada do chatbot continua sendo informação da empresa.
Que contador você olha em 30 dias para manter, mudar ou desligar? Sem data de revisão, a ferramenta vira móvel: ninguém sabe por que está ali, mas ninguém tira.
Uma demo pode passar nas cinco. No padrão que eu vejo, a maioria não passa em duas.
De dono para dono
Filtrar IA deixou de ser detalhe — é o que separa dono de colecionador. Não estou te pedindo para desconfiar de IA: estou te pedindo para cobrar dela o que você cobraria de qualquer contratação. Resultado no processo, não aplauso na plateia.
IA não é assunto de programador nem de palco. É assunto de dono de negócio.
Me responde este e-mail, de verdade: qual foi a IA de palco que você já aplaudiu — e qual processo chato da sua empresa ninguém automatizou ainda?
Eu leio todas as respostas. Na semana que vem tem mais um caso real.
Até sexta,
Vital