A IA é só hype? O que aprendi desde 2011 sobre o que sobra quando o ciclo vira

Toda semana sai uma pesquisa nova dizendo que quase todo mundo já usa inteligência artificial. A mais recente, o índice de sentimento da EY divulgado em maio de 2026, colocou o Brasil dez pontos à frente da média global: 95% dos entrevistados afirmam já usar a tecnologia, contra 85% no mundo. E mesmo assim a pergunta que mais escuto de executivos continua a mesma: a IA é só hype ou dessa vez é diferente?

A resposta honesta é que as duas coisas convivem. Existe hype — expectativa inflada, projeto sem dono, ferramenta comprada porque o concorrente comprou. E existe uso real, que muda um número no resultado. O ranking de adoção não separa um do outro. Ele conta quantas pessoas abriram um assistente de IA, não quantas empresas construíram capacidade.

Eu já passei por esse filme. Comecei a trabalhar com IA conversacional em 2011, quando a maioria das empresas ainda não sabia soletrar “inteligência artificial” e a tecnologia era muito pior do que a de hoje. Vi o ciclo anterior subir, frustrar e assentar. O que sobrou não foi a tecnologia daquela época — foi um punhado de disciplinas que continuam valendo agora. É sobre isso que quero falar.

Por que o número de 95% não responde se a IA é só hype

Um dado de adoção mede intenção e experimentação. Alguém no time usou uma ferramenta de IA no último mês — pronto, a empresa “usa IA”. Isso não diz se houve mudança de processo, se algum indicador de negócio se mexeu, nem se o uso sobrevive à saída da pessoa que configurou tudo.

O executivo lê o ranking de dois jeitos, e os dois levam à decisão errada. O primeiro é o pânico: “estamos atrás, precisa comprar alguma coisa agora”. O segundo é o alívio: “também estamos em 95%, então estamos bem”. Nos dois casos, a régua é externa e mede a coisa errada.

Quando implementei o primeiro assistente virtual de atendimento numa operadora de telecom, no começo da década passada, a adoção interna foi rápida — todo mundo queria “ter o robô”. O que demorou meses foi outra coisa: fechar a conta de quanto o problema custava antes, para saber se a IA tinha resolvido alguma coisa. No fim, o retorno foi real e grande, mas ele só ficou visível quando alguém sentou e mediu a linha de base. Adoção a gente teve no primeiro mês. Capacidade levou mais de um ano.

O que sobrou do ciclo anterior de IA

Entre 2011 e por volta de 2018, a IA conversacional passou pelo seu próprio ciclo de empolgação e frustração. Muita empresa colocou uma URA “inteligente” no telefone, prometeu autoatendimento total e recuou quando o cliente começou a gritar “atendente” para o aparelho. A tecnologia específica daquele momento envelheceu rápido.

Três coisas, no entanto, não envelheceram.

Colar a IA num processo que já tem dono. Os projetos que sobreviveram eram os que estavam presos a um processo específico — uma fila de atendimento, um fechamento contábil, um controle de estoque — com um responsável que já respondia por aquele número antes de a IA entrar. Projeto de IA sem processo de origem vira demonstração, não operação.

Medir a linha de base antes de ligar. Quem não sabe quanto tempo, quanto erro ou quanto retrabalho o processo tinha antes nunca vai conseguir provar que a IA melhorou. E o que não se prova, não se defende no orçamento do ano seguinte.

Manter a decisão com o humano. Nos casos que deram certo, a IA sugeria e a pessoa decidia — pelo menos até existir um número que justificasse afrouxar isso. Os fracassos quase sempre tinham dado autonomia cedo demais para um sistema que ninguém tinha auditado.

Esse é o teste de fogo. Se o seu uso de IA tem processo de origem, linha de base medida e decisão humana no circuito, não é hype — é operação, mesmo que pequena. Se não tem nenhum dos três, o rótulo de “empresa que usa IA” está mais para marketing interno.

Como saber se o seu uso de IA é hype ou operação

Levo quatro perguntas para essa conversa, e elas não dependem de nenhuma pesquisa de mercado.

Algum processo mudou? Não “as pessoas usam uma ferramenta nova”, e sim: alguma etapa deixou de existir, algum passo ficou mais curto, alguma decisão passou a ser tomada com outro insumo. Se a resposta é “a gente usa para agilizar”, sem um “o quê” específico, ainda é experimentação.

Algum número do resultado se mexeu? Tempo de ciclo, custo por unidade, taxa de erro, receita de uma linha específica. Um número, medido antes e depois, com alguém disposto a defendê-lo numa reunião de diretoria.

Sobrevive à saída de quem montou? Se a pessoa que configurou o fluxo sair amanhã, o uso continua ou para? Capacidade que mora na cabeça de uma pessoa é risco, não ativo.

Existe um dono nomeado? Uma pessoa — não um comitê — que responde quando o resultado piora e tem mandato para ajustar ou desligar. Sem isso, ninguém está de fato no comando.

Uma empresa que responde “sim” às quatro para pelo menos um caso de uso está à frente da maioria dos 95% da pesquisa da EY, mesmo que só tenha um projeto rodando. Uma empresa que responde “não” para todos, mas tem dez ferramentas contratadas, está pagando pelo hype.

Já escrevi sobre onde a IA no atendimento entrega e onde é só linha de orçamento em IA no atendimento: onde funciona, onde não funciona e onde é só desperdício, e sobre por que a disciplina é a parte copiável de um bom case em por que copiar o case de IA de outra empresa quase nunca funciona. O fio comum é o mesmo: o que separa hype de resultado nunca foi o modelo, foi o método.

Principais aprendizados

• Ranking de adoção de IA mede experimentação individual, não capacidade organizacional — 95% “usando IA” não responde se há resultado.
• Hype e uso real convivem na mesma empresa; a pergunta útil não é “a IA é só hype?”, e sim “este uso específico mudou algum processo e algum número?”.
• Do ciclo anterior de IA, a partir de 2011, sobreviveram três disciplinas: colar a IA num processo com dono, medir a linha de base antes de ligar e manter a decisão com o humano até haver dado que justifique o contrário.
• Adoção aparece no primeiro mês; capacidade costuma levar mais de um ano, porque depende de medir o problema antes e depois.
• Um caso de uso que sobrevive à saída de quem o montou e tem um dono nomeado vale mais que dez ferramentas contratadas sem processo de origem.

Perguntas frequentes

A IA é só hype ou dessa vez é diferente?

As duas coisas convivem. Há hype — expectativa inflada e ferramenta comprada sem processo de origem — e há uso real que move um indicador de negócio. O ciclo atual repete o padrão do anterior: a tecnologia específica vai envelhecer, mas as disciplinas que separam resultado de demonstração continuam as mesmas. O que muda de empresa para empresa não é o acesso ao modelo, é o método de aplicação.

Por que o Brasil aparece à frente do mundo em adoção de IA?

Pesquisas como o índice de sentimento da EY de maio de 2026 mostram 95% de uso declarado no Brasil contra 85% na média global. Esse tipo de número reflete experimentação e disposição de usar ferramentas de IA, não maturidade de implementação. Estar à frente no uso declarado convive com governança formal ainda incipiente e com a maior parte dos projetos rodando aos pedaços, sem integração.

Como saber se o uso de IA na minha empresa gera resultado?

Faça quatro perguntas sobre cada caso de uso: algum processo mudou de forma concreta; algum número do resultado (tempo, custo, erro, receita) se mexeu, medido antes e depois; o uso sobrevive à saída da pessoa que o configurou; existe um dono nomeado com mandato para ajustar ou desligar. “Sim” para as quatro em um único projeto já coloca a empresa à frente da maioria.

O que fazer se a IA na empresa ainda é só experimentação?

Escolha um processo que já tem custo medido e um responsável, meça a linha de base por duas a quatro semanas, rode a IA em paralelo com decisão humana e defina o número que precisa melhorar para o uso continuar. É o mesmo caminho que funcionou no ciclo anterior de IA, com tecnologia pior. Experimentação vira capacidade quando ganha processo de origem e métrica.

Sou Gillian Pellegrino, fundadora da HAIA. Passei mais de 30 anos em tecnologia — com IA conversacional desde 2011, antes do hype — quase sempre do lado de quem contrata e defende o resultado. Hoje ajudo líderes de empresas de médio porte a transformar IA em resultado mensurável. Se a sua empresa está no ranking dos 95% mas ainda não vê o número mudar, a leitura institucional sobre as duas velocidades da adoção no Brasil ajuda a situar onde você está — ou fale com a HAIA.