Na edição passada da shit in - shit out, nós descemos ao nível do motor. Falamos sobre como parar de tratar a IA como um gênio da lâmpada e começar a dar ordens que prestem. Role prompting, contexto e exemplos práticos. Se você aplicou aquilo, seu resultado já melhorou. Mas agora precisamos subir um degrau e olhar para o mapa todo. O erro mais caro que vejo hoje não é um prompt mal escrito. É o lugar onde você está tentando enfiar a tecnologia. O verdadeiro shit in não é só o texto que você digita na caixa de chat. shit in é colocar IA num processo que não devia nem existir. É tentar automatizar o caos. Se o seu fluxo de trabalho é uma bagunça analógica, a IA só vai te entregar uma bagunça digital em alta velocidade.
shit in não é só prompt ruim. shit in é colocar IA num processo que não devia nem existir.
O tamanho do problema
Os números mostram que o entusiasmo está batendo no muro da realidade. Um estudo recente do MIT NANDA indica que 95% dos projetos de @GenAI em empresas não geram retorno que se possa medir. O Gartner vai além e previu que 30% desses projetos serão abandonados logo após o piloto até o fim de 2025. Isso não é um problema exclusivo de grandes corporações com orçamentos infinitos. Para você, que é dono do próprio CNPJ, o prejuízo é mais direto. Cada hora gasta tentando fazer a IA resolver um processo torto é dinheiro que sai direto do seu bolso. O erro de percurso aqui custa caro porque ele consome o seu recurso mais escasso: o tempo de execução. Quando o piloto falha, não é só a tecnologia que é questionada, é a sua capacidade de entregar resultado real com o que tem em mãos.
O espelho do público
Olhando para o cenário brasileiro, o espelho é incômodo. Dados do Sebrae e da FGV IBRE - Instituto Brasileiro de Economia mostram que 46% das micro e pequenas empresas já usam IA. Parece um avanço, mas o detalhe revela a fragilidade. Cerca de 59% usam apenas para marketing e divulgação, enquanto 34% buscam apenas ganhar tempo em tarefas genéricas. Na prática, isso não é IA aplicada ao negócio. É apenas um Canva mais rápido. É usar uma turbina de avião para empurrar um carrinho de rolimã. O ganho é marginal e não mexe na estrutura do que realmente traz lucro. Se a sua IA só serve para escrever legenda de post que ninguém lê, você ainda está no nível do brinquedo. O uso está na periferia da operação, onde o impacto no caixa é quase invisível.
Automatizar caos não dá ordem. Dá caos mais rápido.
Isto não é novo, e talvez por isso que dói
Essa discussão não é nova, e talvez por isso doa tanto admitir que estamos repetindo erros de trinta anos atrás. Em 1990, @Michael Hammer publicou na Harvard Business Review um artigo que virou um mantra: “Don’t Automate, Obliterate”. A ideia central era simples e brutal. Automatizar um processo quebrado só te faz cometer erros mais rápido. Quem operou negócios nas últimas décadas viu isso acontecer com o ERP, com o CRM e com todas as siglas que prometiam milagres. A diferença é que a IA hoje é tão boa em fingir resultado que ela consegue esconder um processo ruim por muito mais tempo. Ela entrega um texto bonito para uma tarefa que, no fundo, é inútil. O brilho da interface esconde a ferrugem da lógica por trás da tela.
O filtro antes de automatizar qualquer coisa
Antes de colocar qualquer IA para rodar, você precisa de um filtro severo. Não é sobre o que a tecnologia pode fazer, mas sobre o que ela deve fazer. Use estas cinco perguntas como critério de corte:
Adaptado do framework apresentado por Izabela Anholett no Pré-MBA Exame | Saint Paul. Os critérios foram reorganizados para este formato.
As quatro primeiras perguntas são uma adaptação do filtro do playbook da Mindstream. Se alguma resposta for NÃO, pare. Não automatize. Muitas vezes, a melhor aplicação de IA é descobrir que você não precisa daquela tarefa.
O que diz quem entende
Quem realmente entende do riscado avisa isso há tempos. Andrew Ng costuma dizer que a IA é a nova eletricidade, mas ela só funciona se você souber como integrá-la ao fluxo de trabalho. Não adianta ter energia se a fiação da casa está em curto. A integração é o que separa o experimento do sistema de produção. Já Ethan Mollick, da Wharton, traz o conceito da “jagged frontier”. A IA é brilhante em tarefas complexas e surpreendentemente ruim em coisas simples. É o oposto do que a maioria faz. Por isso colocar IA para gerar ideia de post não funciona. O resultado é genérico e sem alma. Por outro lado, colocar a IA para ler duzentos contratos em um fim de semana e encontrar inconsistências funciona muito. O segredo está em escolher a briga certa, onde a máquina supera o humano em escala e profundidade.
Ferramenta da semana
Para não ficar só na teoria, minha sugestão de ferramenta da semana é o @NotebookLM, do Google. Mas não use apenas para resumir textos. Use como uma ferramenta de mapeamento de processo. Grave um áudio descrevendo um processo seu, do jeito que você fala, na correria, até na pia da cozinha. Jogue esse áudio lá e peça para a ferramenta extrair as etapas, os gargalos e os pontos de decisão. Em quinze minutos, você terá o desenho do seu processo na mão. Só depois de enxergar o desenho é que você decide o que merece ser automatizado e o que merece ir para o lixo. É o uso da IA para ganhar clareza estratégica antes de partir para a execução técnica.
Conta pra mim: qual processo do seu negócio você JÁ tentou automatizar com IA e foi pior do que era antes?