Os três principais erros ao implementar IA nos negócios
Pedro Daniel aponta falhas em dados, pós-venda e escolha de processos na adoção de inteligência artificial.
Em entrevista ao Marketing - The Podcast, Pedro Daniel destacou os tropeços mais comuns de empresas ao usar inteligência artificial. Ele detalhou os riscos da falta de dados unificados, da automação cega no atendimento e da escolha errada de setores.
Pedro Daniel, criador da Escola de IA, analisou em conversa com Bruno Gimenes no Marketing - The Podcast as falhas mais frequentes cometidas por empresas ao introduzir inteligência artificial em suas operações. Embora estudos como o da McKinsey apontem que o uso de IA com foco na experiência do cliente pode reduzir custos de atendimento em até 40% sem perda de qualidade percebida, a execução prática costuma esbarrar em decisões equivocadas de priorização e infraestrutura técnica.
No vídeo acima, Daniel detalha o impacto de ferramentas automatizadas no fluxo operacional e discute como equilibrar eficiência de processos e contato humano ao longo da jornada do cliente.
Aplicação em setores de baixo impacto
O primeiro erro destacado por Daniel é a alocação de tecnologia em áreas onde a IA gera pouco ganho real ou compromete o padrão de entrega. O movimento ocorre quando gestores superestimam as capacidades da ferramenta sem avaliar a relevância daquela atividade para o negócio.
Daniel explica que aumentar a produtividade sem critério técnico gera desperdício de esforço: "Então, esse é um ponto que eu vejo muito, primeiro os caras colocarem, eh, os caras superestimarem a inteligência artificial, então, eles colocam em setores que muitas vezes não vai trazer tanto impacto ou senão eles perdem qualidade no setor, entendeu? Então, os caras decidem pegar um sênior, colocar inteligência artificial para o cara, o cara começa a entregar muito mais volume, mas um, um volume porco, que é o que eu já tinha falado antes".
Descentralização e desorganização de dados
A ausência de uma base de dados estruturada e unificada é o segundo grande gargalo operacional. Mesmo em companhias de grande porte, informações cruciais sobre clientes e processos frequentemente ficam dispersas em arquivos locais e ferramentas desconectadas.
Para Daniel, modelos de IA só entregam precisão se forem alimentados por métricas consistentes: "Eu falo isso, o que vai te diferenciar no longo prazo e na escala, é o quanto você tem de métrica e dado. Porque eu falo, hoje, eu não trabalho com achismo, entendeu? Ah, eu acho, não, não, acho nada. A gente vai testar e vai validar. Beleza, funcionou, a gente vai ver dados e vai analisar números. Dois mais dois sempre vai ser quatro, entendeu?". Ele reforça que a centralização de dados precisa ser planejada desde a concepção da empresa.
Automação excessiva e abandono do pós-venda
O terceiro erro apontado consiste em confiar integralmente na IA para o atendimento e ignorar a retenção de clientes. Muitas organizações concentram todos os recursos na conversão inicial e descartam o contato logo após a compra, sacrificando o LTV (Lifetime Value).
Daniel pontua que o custo de aquisição exige um trabalho estruturado de suporte e acompanhamento: "Cara, hoje o lead custa muito caro para você ficar descartando assim. Então eu vejo muito esse problema assim dos caras venderem a qualquer custo e descartar o lead. Cara, faz uma jornada com seu lead, bota um time de CS, que é o que você falou aí do pós-venda. Hoje você consegue ter uma entrega personalizada para o seu cliente de forma muito simples com inteligência artificial. Então foca nessa entrega personalizada e mantém o cliente ali e tenha um LTV com esse cliente".