A inteligência artificial (IA) está em todo lugar, nos jornais, nas redes sociais, nas conversas de corredor. Todo dia surge uma nova promessa de como ela pode transformar negócios, automatizar tarefas e prever o futuro com precisão quase mágica. Mas será que a realidade é tão simples assim?
Esse foi justamente o tema do webinar da New Rizon, que reuniu Fernanda Presidio, CEO da Lumni Solutions, e Henrique de Castro, CEO da New Rizon. Juntos, eles debateram como aplicar IA de forma estratégica e realista nas empresas — sem cair no hype e sem desperdiçar recursos.
A principal conclusão? A IA só funciona quando a base está pronta. E isso envolve muito mais do que escolher o modelo certo. Antes de tudo, é preciso olhar para dentro da empresa e se perguntar: nossa estrutura está preparada? E os nossos dados, estão prontos para esse desafio?
O primeiro passo para tirar valor da inteligência artificial
Antes de pensar em algoritmos complexos, modelos generativos ou chatbots superinteligentes, é preciso fazer a pergunta certa: sua infraestrutura está realmente pronta para suportar a inteligência artificial?
Se a resposta for “ainda não sei”, o caminho é claro: olhe para dentro. Avalie com honestidade o nível de maturidade da sua infraestrutura, dos seus processos de desenvolvimento, automação e uso de dados. Fazer esse scanner interno é essencial para entender onde sua empresa está e o que precisa evoluir — antes de seguir tendências ou embarcar em soluções que podem não se encaixar no seu contexto.
Sem essa base sólida, projetos de IA até podem sair do papel, mas dificilmente vão gerar valor sustentável. Por isso, investir em infraestrutura não é só uma etapa técnica, é uma escolha estratégica, que prepara o terreno para a IA funcionar de verdade, com segurança, performance e escalabilidade.
Dados ruins, resultados ruins
IA não funciona sem dados, e não estamos falando de qualquer dado. A qualidade é o que realmente faz a diferença. Um modelo só entrega previsões úteis se tiver informações confiáveis, organizadas e seguras como base.
Quer um bom exemplo? A Netflix. Toda a experiência de recomendação que a gente vê lá só é possível porque eles tratam os dados com seriedade. Personalizam sugestões com base no nosso comportamento e, com isso, conseguem manter o público engajado e reduzir o número de cancelamentos.
“Precisamos perguntar: nossa base de dados está pronta? Será que realmente precisamos de IA ou existe uma solução mais simples?” Fernanda Presidio, CEO da Lumni Solutions
Muitas empresas caem na armadilha de implementar IA antes mesmo de resolver o básico da governança de dados. E aí não tem algoritmo que salve: o resultado é fraco, os insights são rasos, e a frustração aparece rápido.
Nem tudo é IA (e tudo bem)
Com a popularização de ferramentas como o ChatGPT, muita gente passou a achar que toda automação precisa ser IA. E não é bem assim.
“As pessoas confundem IA com IA generativa, e isso me preocupa. Já vi casos em que queriam usar IA para traduzir textos ou disparar e-mails automaticamente. Mas isso são apenas tradutores e automações, não IA de fato” Fernanda Presidio, CEO da Lumni Solutions
Ou seja: só porque é moderno, não quer dizer que é a melhor escolha. Muitas vezes, uma automação tradicional já resolve o problema com muito mais eficiência (e menos custo). A inteligência artificial deve entrar em cena quando realmente fizer diferença — como na personalização de experiências, na análise preditiva ou em decisões que envolvem grandes volumes de dados.
Inteligência Artificial com propósito
A jornada da IA começa com perguntas honestas e um olhar estratégico. Investir em infraestrutura, tratar bem os dados e saber onde a IA realmente faz sentido são os pilares de qualquer aplicação que busca gerar valor real.
Empresas que fazem essa lição de casa e contam com parceiros que priorizam a transparência estão mais preparadas para colher os frutos da tecnologia — não só agora, mas também no futuro.
A IA pode, sim, transformar negócios. Mas, para isso, precisa de algo muito mais importante do que modismo: precisa de base.
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