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A inteligência artificial começa a ocupar espaço nas decisões das empresas, mas uma questão anterior à tecnologia ainda desafia muitos negócios, a de saber se os números usados para decidir representam, de fato, o que acontece na operação. Dashboards, relatórios, sistemas financeiros, plataformas de vendas, CRM e métricas de marketing ampliaram o volume de informação disponível, sem necessariamente criar uma visão integrada da companhia.

Para Rica Mello, economista, empresário, executivo e fundador do Exponential Club, empresa de educação empresarial voltada ao desenvolvimento de empresários, a discussão precisa começar pela gestão. Ele avalia que novas ferramentas podem aumentar a capacidade de análise, mas não corrigem, por si mesmas, processos desorganizados ou indicadores mal definidos. "Se três áreas da empresa apresentam números diferentes sobre o mesmo negócio, colocar inteligência artificial por cima disso não resolve o problema. Primeiro é preciso decidir qual informação representa a realidade da companhia. A tecnologia consegue processar mais rápido, mas não transforma automaticamente um dado ruim em uma boa decisão", afirma o economista.

Mais informação não significa decidir melhor

A digitalização permitiu acompanhar praticamente todas as etapas de uma empresa. O comercial mede conversão e vendas, o marketing acompanha aquisição e campanhas, já o financeiro observa caixa, custos e recebimentos. A operação monitora produtividade, estoque e entregas.

O problema aparece quando cada área constrói sua própria leitura do negócio sem que exista uma referência comum. O comercial pode considerar uma venda no momento em que o contrato é fechado, enquanto o financeiro só reconhece a receita depois do pagamento. Marketing pode contabilizar um cliente por determinado critério e a área de vendas por outro. Individualmente, os relatórios podem fazer sentido. Quando chegam à liderança, porém, contam histórias diferentes sobre a mesma companhia.

É nesse ponto que o excesso de dados pode criar uma falsa sensação de controle. O empresário passa a receber mais informações, mas continua sem uma resposta clara para perguntas essenciais: a empresa está crescendo com rentabilidade? Está gerando caixa? O custo para conquistar clientes aumentou? A operação suporta um novo ciclo de expansão? "Ter cem indicadores disponíveis não significa ter cem informações importantes. A função da gestão é descobrir quais números ajudam a entender o negócio e, principalmente, quais mudam uma decisão. O dado precisa servir à estratégia, e não apenas ocupar espaço em um dashboard", diz o especialista.

O que realmente precisa chegar à mesa do empresário

Não existe uma lista universal de indicadores capaz de atender todos os negócios. Uma indústria pode precisar acompanhar capacidade produtiva, margem, estoque e eficiência operacional. No varejo, giro, conversão, ticket médio e rentabilidade podem ter maior peso. Empresas de serviços podem olhar com mais atenção para recorrência, produtividade, utilização das equipes e geração de caixa.

Algumas perguntas, porém, atravessam diferentes setores, a de quanto a empresa vende, quanto efetivamente ganha com essas vendas, quanto dinheiro gera, quanto precisa investir para crescer e onde estão os principais riscos da operação.

Segundo Rica, a seleção dos indicadores deve partir das decisões que a liderança precisa tomar. Se determinado número sobe ou cai e nenhuma ação muda por causa disso, é preciso avaliar se ele realmente precisa ocupar espaço na rotina dos principais executivos. "Um bom indicador não existe para deixar o relatório mais completo. Ele precisa ajudar o empresário a decidir se contrata, investe, reduz custos, muda preço, aumenta estoque, revê uma operação ou posterga uma expansão. A pergunta mais importante é: o que eu faço diferente porque conheço esse número?", explica.

Governança de dados virou assunto de gestão

A expansão da inteligência artificial tornou essa organização ainda mais relevante. O levantamento The State of AI 2026, da McKinsey, mostra que 40% dos profissionais de grandes organizações pesquisadas, com receita anual superior a US$1 bilhão, dizem que suas empresas já estão escalando agentes de IA. Entre organizações menores, o percentual é de 22%.

A diferença de adoção, porém, não significa que inteligência artificial e organização de dados sejam temas restritos às grandes corporações. Pequenas e médias empresas também podem aplicar essas ferramentas em atividades como análise comercial, atendimento, controle financeiro, planejamento e acompanhamento de indicadores. O ponto de partida é o mesmo: informações consistentes e processos que possam ser compreendidos antes de serem automatizados.

Para Rica, associar o uso da IA apenas a companhias em estágios mais avançados pode fazer empresários deixarem de explorar aplicações compatíveis com a própria realidade. "Uma pequena empresa não precisa reproduzir a estrutura tecnológica de uma multinacional para obter ganhos com inteligência artificial. Ela pode começar por um problema concreto, organizar os dados necessários e usar a tecnologia para ganhar produtividade ou melhorar uma análise. O tamanho da empresa muda a escala da aplicação, mas não elimina a oportunidade", afirma.

Em negócios menores, estruturas mais enxutas podem inclusive tornar mais direta a identificação de problemas e a revisão de processos. Isso não elimina a necessidade de critérios para o uso da tecnologia, mas permite começar por aplicações específicas, mensurar os resultados e ampliar o uso conforme a maturidade da operação.

Quanto maior a participação dessas ferramentas em análises e processos, maior também a necessidade de controlar as informações utilizadas por elas. Uma análise da própria McKinsey publicada em junho deste ano coloca a preparação dos dados entre as condições necessárias para empresas levarem aplicações de IA da experimentação para operações em escala.

Para o especialista, esse movimento transforma a governança de dados em uma discussão que ultrapassa departamentos de tecnologia. Quando as informações são usadas para definir preço, orçamento, investimentos, contratações, estoques ou expansão, a responsabilidade também pertence à liderança.

Antes do agente de IA, organize o processo

A chegada dos agentes de IA, capazes de executar tarefas com maior autonomia, acrescenta outra camada à discussão. Antes de delegar uma atividade, a empresa precisa saber exatamente como ela deveria funcionar.

Isso envolve mapear etapas, determinar responsáveis, estabelecer critérios de entrada e saída, identificar exceções e definir quais decisões exigem aprovação humana. Automatizar uma rotina que possui regras contraditórias pode simplesmente reproduzir essas contradições em maior velocidade. "Antes de perguntar qual agente pode assumir uma tarefa, o empresário deveria perguntar se a própria equipe consegue explicar aquele processo de ponta a ponta. Quem começa? Qual informação é usada? Quem valida? O que acontece quando aparece uma exceção? Se essas respostas não existem, provavelmente ainda há um problema de gestão para resolver", explica.

A mesma lógica vale para análises. Delegar à tecnologia a avaliação de vendas, rentabilidade ou desempenho exige que conceitos e indicadores estejam definidos previamente. Caso contrário, a empresa corre o risco de sofisticar a ferramenta sem melhorar a qualidade da decisão.

Dados mostram, tecnologia analisa e liderança decide

Uma rotina de decisão mais organizada, segundo o economista, depende de estabelecer funções diferentes para dados, tecnologia e julgamento humano.

Os dados precisam representar a operação com consistência. As ferramentas podem organizar informações, identificar padrões, comparar alternativas e acelerar análises. À liderança cabe interpretar o contexto, estabelecer prioridades, avaliar riscos e assumir a responsabilidade pela escolha.

Só depois dessa organização é possível avaliar onde a automação efetivamente gera produtividade ou amplia a capacidade de análise. "A tecnologia deve entrar depois que a empresa entende qual problema quer resolver. Dados confiáveis ajudam a enxergar o negócio, a IA pode ampliar a capacidade de análise, mas julgamento e responsabilidade continuam sendo da liderança. Quando cada parte tem uma função clara, a tecnologia passa a servir à gestão, e não o contrário", conclui o especialista.

Sobre Rica Mello

Rica Mello é economista, empresário e executivo com trajetória em consultoria estratégica, gestão e desenvolvimento de negócios. Antes de empreender, atuou por cerca de dez anos na McKinsey & Company e na Bain & Company, trabalhando com projetos de estratégia, crescimento, eficiência operacional e gestão empresarial.É formado em Economia pela Universidade de São Paulo (USP), possui MBA pela Kellogg School of Management, da Northwestern University e participou do Executive Program da Singularity University, em 2019.

Ao longo da carreira, passou da consultoria para a operação de empresas e hoje está à frente de negócios em diferentes setores, entre eles indústria, distribuição, importação, varejo, e-commerce e educação. A experiência em segmentos distintos consolidou uma atuação voltada a estratégia empresarial, gestão financeira, produtividade, crescimento, liderança e tomada de decisão.
Também acompanha temas ligados à transformação dos modelos de gestão, uso de tecnologia nos negócios e desafios enfrentados por pequenas e médias empresas no Brasil.

Rica já esteve em 139 países e conciliou, ao longo dos anos, a rotina internacional com a gestão de seus negócios.