
A cada semana surgem novas manchetes sobre empresas que “lançaram” ou “integraram” inteligência artificial em seus processos. Mas, quando olhamos mais de perto, muitas dessas iniciativas não passam de maquiagem digital: uma camada superficial de modernidade aplicada sobre estruturas antigas, sem transformar de verdade a forma como a organização pensa e age.
O risco é evidente. A maquiagem pode até brilhar no curto prazo —atrair investidores, impressionar clientes, motivar equipes—, mas logo as rachaduras voltam a aparecer. Porque a IA, quando usada apenas como enfeite, não resolve os problemas de fundo: processos confusos, culturas resistentes, lideranças que evitam decisões difíceis.
Um exemplo marcante vem de uma rede de varejo brasileira. Orgulhosa de seu “projeto de IA”, anunciou com grande alarde um chatbot para atendimento ao cliente. No início, os números eram promissores: mais contatos respondidos, menos fila no call center. Mas em poucos meses, a insatisfação explodiu. Os clientes reclamavam de respostas superficiais, os atendentes humanos se sentiam sobrecarregados com casos complexos e a imagem da marca saiu arranhada. O chatbot não tinha consertado nada. Apenas havia maquiado a lentidão e a falta de integração entre áreas.
Em contraste, uma fintech com quem trabalhamos fez o oposto. Em vez de anunciar de imediato uma “solução de IA”, começou revisando seus fluxos críticos de decisão. Onde a IA poderia realmente acelerar escolhas? Onde poderia ajudar a reduzir riscos? Onde valia a pena entregar mais personalização ao cliente? Só depois de clarear essas perguntas, desenvolveu aplicações específicas: algoritmos que ajudavam analistas a identificar fraudes em tempo real e sistemas que ajustavam ofertas com base no comportamento real dos clientes. Nenhuma grande campanha publicitária, mas resultados sólidos: redução de perdas e aumento de conversão.
Essa diferença revela a essência: a IA não deve ser maquiagem, deve ser cirurgia estratégica. Não tapa buracos, redesenha sistemas.
👉 A pergunta que todo líder deveria se fazer não é “como mostramos que usamos IA?”, mas: “que mudança estrutural queremos provocar usando IA?”