Na maior parte das operações B2B, a inteligência artificial não chegou por um projeto. Chegou pelas bordas.
Alguém no comercial começou a escrever proposta com ela. Alguém no financeiro passou a montar planilha. O marketing gerou os primeiros textos. Cada um definiu o próprio critério, ninguém registrou nada e, em poucos meses, a empresa inteira estava usando IA sem que uma única decisão tivesse sido tomada a respeito.
Não há nada de errado nisso. É assim que quase toda tecnologia entra em uma operação. O problema aparece depois: automatizar uma atividade não a torna necessária.
Processos que ninguém revisou continuam do mesmo jeito quando ficam mais rápidos. Informação inconsistente continua inconsistente depois de processada. E atividades que talvez nem devessem existir passam a ser executadas em metade do tempo.
O resultado não é uma empresa mais lenta. É uma empresa mais rápida fazendo coisas que nunca parou para questionar.
Foi disso que Matheus Rossini, sócio da Thunder Mustard, Joyce Vieira, Coordenadora de Growth, Marketing & CRM, Operações Globais da Foursys, e Loa Tujholke, Head of Customer Success da Thunder Mustard, trataram na live de 18 de agosto.
A pergunta que mudou a conversa
A discussão começou com uma pressão conhecida por muitas lideranças: “precisamos implementar IA.”
Mas Joyce propôs inverter a ordem. Antes de escolher uma ferramenta ou criar um agente, a pergunta deveria ser outra:
“Qual que é o problema do meu negócio ou da minha operação que eu estou tentando resolver?”
A partir daí, a conversa deixou de ser sobre adoção de IA e passou a ser sobre decisão.
Loa trouxe um indicador bastante simples para saber se a empresa talvez ainda não esteja pronta: perguntar para pessoas diferentes como determinado processo funciona. Se cada uma der uma resposta, trabalhar com uma exceção ou apresentar sua própria versão, o primeiro problema a resolver ainda não é tecnológico.
Joyce organizou essa evolução em quatro estágios: IA no caos, IA oportunista, IA estruturada e IA escalável. No primeiro, ferramentas entram antes de dados, processos e responsabilidades estarem organizados. Nos seguintes, aparecem documentação, governança, priorização de casos de uso e mensuração de impacto.
O ponto não é chegar rapidamente ao último estágio. É não tentar escalar uma prática que ainda não funciona.
O que acontece na prática
Joyce trouxe um caso que mostra como essa discussão sai do campo teórico.
Em uma operação em que atuou, os dados mostraram que colaboradores estavam utilizando ChatGPT e havia preocupação com o compartilhamento de informações da empresa. Em vez de simplesmente ampliar o acesso, a decisão foi restringir a ferramenta e adotar o Copilot, aproveitando o ambiente Microsoft 365 que já fazia parte da organização.
A mudança veio acompanhada de documentação, treinamento, integração e criação de governança. Em um estágio posterior, a empresa passou a priorizar casos de uso, medir impactos e estabelecer regras para as licenças.
O caso é interessante porque mostra que aplicar IA na operação B2B não começa necessariamente pela tecnologia mais poderosa. Começa por entender qual tecnologia faz sentido dentro da estrutura que a empresa consegue sustentar.
Por que revisar vem antes de acelerar
A facilidade de testar ferramentas criou uma situação comum: várias áreas incorporam IA antes que a empresa tenha critério para decidir onde ela realmente gera valor.
A pergunta que a liderança precisa responder não é qual ferramenta adotar. É mais simples e mais desconfortável: Quais dos nossos processos merecem ficar mais rápidos?
Loa trouxe um exemplo muito claro durante a conversa: imagine uma IA capaz de aumentar a produção de 100 para 1.000 imagens. Se todas ainda precisam passar por uma pessoa responsável pela aprovação, o gargalo não desapareceu. Ele apenas mudou de lugar.
Por isso, eficiência precisa ser analisada de ponta a ponta, e a mesma lógica vale para produtividade.
Durante a conversa, surgiu o exemplo de uma atividade que passa de quatro para duas horas. A economia existe. Mas a pergunta seguinte é: o que a empresa fará com as outras duas?
Joyce resumiu esse ponto de forma direta:
“Só horas economizadas não necessariamente vai gerar o ROI.”
O ganho aparece quando o tempo liberado se transforma em outra capacidade: mais testes, um novo projeto, aprendizado, criatividade ou alguma atividade capaz de mover um indicador de negócio.
Como começar a aplicar IA com mais critério
A discussão da live também deixou alguns movimentos bastante práticos para quem quer sair do discurso e olhar para a própria operação:
- Liste onde a IA já está sendo usada hoje. Antes de pensar em novas ferramentas, descubra o que já entrou na rotina das equipes.
- Escolha um processo e desenhe como ele funciona atualmente. Se pessoas envolvidas no mesmo fluxo descrevem processos diferentes, existe um problema anterior à automação.
- Mapeie impacto, esforço, custo e risco. Joyce destacou esses critérios como parte da priorização dos casos de uso. Uma tarefa que economiza cinco minutos pode parecer irrelevante até você descobrir que acontece 10 mil vezes por mês.
- Defina um responsável. Quem decide quais ferramentas entram? Quem acompanha os resultados? Quem estabelece os limites? IA sem dono tende a virar ferramenta sem governança.
- Decida antes o que será feito com a eficiência gerada. Se uma atividade cair de quatro para duas horas, qual resultado as outras duas horas precisam ajudar a construir?
Esse exercício já muda a pergunta de “onde podemos colocar IA?” para “onde a IA realmente melhora a operação?”
Perguntas frequentes
- Como saber se a empresa está pronta para implementar IA?
Um dos sinais está na clareza dos processos. Se pessoas diferentes descrevem o mesmo processo de maneiras diferentes, Loa aponta que primeiro é preciso organizar a operação e alinhar quem participa dela. IA aplicada sobre um fluxo que ninguém entende da mesma forma pode aumentar, em vez de reduzir, o problema.
- Como priorizar onde aplicar IA?
Joyce sugeriu olhar principalmente para impacto, esforço, custo e risco, além de volume, frequência e potencial de escala. Uma economia pequena por execução pode representar um impacto relevante quando aquela atividade acontece milhares de vezes.
- Economizar tempo com IA significa gerar ROI?
Não necessariamente. O tempo economizado precisa ser conectado a algum resultado. Se quatro horas viram duas, a liderança ainda precisa decidir o que será feito com as duas horas liberadas e como isso contribui para o negócio.
Onde a discussão continua
Não existe eficiência sustentável sem direção. Antes de ampliar o uso de IA, vale olhar o que já está rodando sem supervisão, quais processos serão impactados, quem responde por eles e qual problema de negócio a tecnologia precisa resolver.
A discussão sobre como aplicar IA na operação B2B começa menos pela quantidade de ferramentas disponíveis e mais pela capacidade da empresa de decidir o que merece ganhar escala.
Se essa discussão faz parte do momento da sua empresa, converse com a Thunder. Analisamos os principais desafios da operação e identificamos onde existem oportunidades reais de eficiência e crescimento.
