O avanço da inteligência artificial (IA) no setor produtivo brasileiro já é uma realidade irreversível, especialmente entre as pequenas e médias empresas (PMEs) que buscam eficiência em um mercado cada vez mais competitivo. Contudo, a transição para essa nova era tecnológica exige prudência, gestão técnica e responsabilidade individual, evitando a armadilha de crer que o software substituirá o discernimento humano.

Dados de um levantamento da Serasa Experian revelam que 36% dos empresários já identificam ganhos claros de produtividade, redução de custos e melhoria no atendimento por meio da IA. Diferente do que se imagina, o custo financeiro não é o maior obstáculo. O verdadeiro desafio reside na falta de conhecimento prático, na carência de mão de obra qualificada e no temor legítimo quanto à segurança de dados.

Segundo Tatiana Oliveira, mentora de estratégia e governança em IA, a barreira de acesso foi derrubada, mas muitas empresas falham na execução estratégica. Para orientar o empreendedor, destacam-se cinco erros cruciais que devem ser evitados para garantir que a tecnologia sirva ao negócio, e não o contrário.

O primeiro erro comum é priorizar a ferramenta em detrimento do problema real. Muitas vezes, o que a empresa enfrenta não é uma demanda tecnológica, mas uma deficiência gerencial que exige liderança e controle humano, e não algoritmos. Iniciar a automação sem um diagnóstico claro gera riscos imensuráveis.

Outro ponto de atenção é a distinção entre produtividade individual e resultado corporativo. Economizar o tempo de um colaborador em tarefas repetitivas não se traduz automaticamente em lucro. A métrica de sucesso deve estar atrelada aos indicadores globais da operação. Além disso, automatizar processos que já são ineficientes apenas acelera o erro e o desperdício de recursos.

A segurança da informação é, talvez, o ponto mais sensível sob o ponto de vista da governança. O uso indiscriminado de ferramentas públicas para lidar com contratos e dados financeiros expõe a empresa a vazamentos graves. É imperativo o estabelecimento de políticas corporativas rígidas e o uso de licenças profissionais que garantam a soberania sobre os dados.

Por fim, a especialista alerta para a necessidade de validação humana constante, especialmente na IA generativa. Confiar cegamente em resultados de algoritmos, sem a curadoria de um profissional, compromete a tomada de decisão. A governança exige que o ser humano seja sempre o responsável final pela prestação de contas, inclusive para fins legais como a LGPD. O segredo da modernização, portanto, não está apenas no código, mas na mudança cultural e na qualidade dos dados que alimentam o sistema. Se a entrada for de baixa qualidade, o resultado será desastroso.