Erros na adoção de IA e o papel do gestor, segundo Felix Grivot
Felix Grivot analisa as armadilhas do vibe coding e orienta lideranças a estabelecerem guardrails claros.
Ao analisar a aplicação de inteligência artificial nos negócios, Felix Grivot alerta para o risco de equipes gastarem tempo construindo microssoluções em vez de usá-las. Em conversa no Marketing - The Podcast, ele orienta gestores a definirem limites de uso e a manterem o foco no cliente.
Felix Grivot, Head de Marketing B2B da FCamara, discutiu os principais erros cometidos por empresas ao implementar inteligência artificial, em conversa com Bruno Gimenes no Marketing - The Podcast. O episódio completo também examina outros aspectos da relação entre marketing, estratégia e tecnologia no ambiente corporativo.
No vídeo acima, Grivot aborda o fascínio recente por ferramentas de vibe coding, como Lovable e Claude, e faz um alerta sobre a eficiência do tempo investido pelas equipes na criação de soluções próprias.
O risco de criar soluções em vez de usá-las
Para Grivot, a facilidade de gerar códigos por meio de plataformas de IA tem levado equipes a gastar horas desenvolvendo recursos que já existem prontos no mercado. Ele lembra que a criação desmedida de microssoluções pode desviar a atenção do objetivo principal do negócio.
"Tem uma frase que a minha avó falava, que às vezes o molho sai mais caro que o macarrão. Então, às vezes a empresa, o marketing, o gestor, o gestor incentivando o seu time a desenvolver coisas na IA, acaba gastando mais tempo criando a solução do que usando a solução", afirma Grivot.
Grivot reforça que, antes de iniciar o desenvolvimento interno de qualquer script ou microsserviço, a liderança deve avaliar se o projeto é realmente escalável e se não há soluções acessíveis de mercado disponíveis. Ele cita como exemplo automações para validação de e-mails ou registro automático de reuniões no CRM, tarefas que muitas vezes já contam com ferramentas dedicadas.
Básico bem feito e foco nas necessidades do cliente
Outro desafio apontado por Grivot é o excesso de microanálises provocadas pelo volume de dados que a IA disponibiliza. Ele observa que o aprofundamento excessivo em detalhes técnicos, como modelos complexos de atribuição, pode afastar os profissionais do contato direto com o público.
"Básico bem feito de marketing é ouvir o cliente, é olhar os dados que tu tem disponível", explica Grivot. Para ele, o acúmulo de informações gerado por IA pode prender o time no desenvolvimento de ferramentas pontuais em vez de analisar pesquisas reais e entender o comportamento de compra.
Grivot destaca a importância de dosar o ritmo diante das novidades contínuas do setor: "É difícil separar o hype do ROI. Mas a gente precisa ter esse momento de equilibrar essa informação para de fato investir o tempo e aí sim buscar soluções que sejam de fato funcionais e de fato ganhem deem escala".
Guardrails e a liderança prática na gestão de IA
Ao aconselhar gestores que buscam direcionar seus times no uso de IA, Grivot defende o estabelecimento de guardrails, limites e diretrizes claras de segurança que orientem a equipe sobre o que pode ou não ser feito.
"Como gestor, e dando uma dica para gestores, eu acho que o principal ponto é criar os guardrails para o teu time poder andar nesse caminho, porque o teu time vai andar nesse caminho", pontua Grivot. Ele exemplifica que essas regras evitam problemas graves, como o envio indevido de bases de dados proprietárias para versões gratuitas de plataformas como o ChatGPT.
Além da governança, Grivot orienta que os líderes participem ativamente do aprendizado técnico e exercitem a curiosidade junto à equipe, em vez de apenas delegarem a exploração da tecnologia. Ele reforça que a IA atua apenas sobre dados e repertórios existentes, dependendo do elemento humano para inovar: "IA não é criativa, ela vai trabalhar com o que já foi feito. Só as pessoas têm esse potencial".