IA na prática: onde pequenas e médias empresas realmente conseguem resultado que aparece no caixa

A pergunta que todo gestor faz: “IA dá dinheiro mesmo ou é só modinha?”

Dá dinheiro quando resolve problema chato, repetitivo ou lento que hoje come tempo da equipe e atrasa faturamento ou atendimento.

Para pequena e média empresa, IA não é robô futurista. É basicamente usar sistemas que:

1. Automatizam tarefas manuais de informação (responder perguntas, buscar dados, montar rascunhos).
2. Ajudam pessoas a decidir mais rápido com base nos dados que a empresa já tem.
3. Reduzem erros em atividades que se repetem todos os dias.

Se a conversa de IA não encosta em algo assim, a chance de virar só “brincadeira cara” é grande.

“Onde a IA costuma gerar resultado mais rápido em PMEs?”

Na prática, três áreas quase sempre aparecem primeiro:

1. Atendimento e relacionamento com cliente
   Atendentes gastando tempo com perguntas básicas, WhatsApp lotado, e-mail parado.
   A IA ajuda a:

• responder o básico 24h por dia
• organizar histórico do cliente
• sugerir respostas para o time humano aprovar e enviar mais rápido

Resultado prático: mais pedidos fechados sem ter de aumentar equipe ao mesmo ritmo do crescimento da demanda.

1. Rotina comercial
   Vendedores perdem horas montando propostas, copiando e colando texto, atualizando CRM.
   A IA pode:

• gerar rascunho de propostas com base em modelos da empresa
• resumir ligações ou reuniões em pontos-chave
• priorizar leads que parecem ter maior chance de compra, a partir de histórico simples

Resultado prático: mais tempo conversando com quem realmente pode comprar.

1. Operação e backoffice
   Tarefas como conferir dados de pedidos, validar cadastros, organizar informações em planilhas ou sistemas.
   A IA pode:

• checar consistência de dados (CEP, CNPJ, campos obrigatórios)
• organizar informações em formato padronizado
• gerar relatórios simples a partir de dados que já existem

Resultado prático: menos retrabalho, menos erro bobo que gera custo depois (refação, estorno, reclamação).

“O que acontece se eu não fizer nada agora?”

À primeira vista, nada muda amanhã. Mas a conta vem de três jeitos:

1. Custo invisível de tempo
   Sua equipe continua gastando horas em tarefas de baixo valor. Parece normal, porque “sempre foi assim”.
   Exemplo: um vendedor que gasta 2 horas por dia fazendo registro manual em vez de falar com cliente. No mês, isso é quase uma semana de trabalho perdida.
2. Crescimento travado
   Quando chega mais demanda, você só tem duas opções: contratar mais gente ou sobrecarregar o time.
   Quem consegue usar IA bem cresce com menos atrito, porque automatiza parte da operação antes de adicionar mais pessoas.
3. Perda de competitividade silenciosa
   Enquanto isso, algum concorrente começa a atender mais rápido, responder orçamento no mesmo dia, personalizar propostas com mais facilidade.
   Não é que ele “ficou genial da noite para o dia”. Ele só tirou peso operacional de cima do time usando IA de forma pragmática.

“Preciso entender tecnologia a fundo para começar?”

Não.

Você precisa de três coisas bem claras:

1. Qual problema quer atacar primeiro.
2. Quem é o dono do problema dentro da empresa (área e pessoa).
3. Como vai medir se melhorou (tempo, qualidade, custo, satisfação do cliente).

A parte técnica (modelo de IA, infraestrutura, integrações) é importante, mas não é o começo da conversa.

O começo é: “Que atividade hoje consome tempo e não gera valor proporcional?”

“Quanto eu preciso investir para testar IA com seriedade?”

Menos do que se imagina, desde que seja um teste focado.

Alguns pontos práticos:

1. Começar pequeno não é sinônimo de começar de qualquer jeito
   Um bom piloto de IA resolve um problema específico, em uma área específica, com métrica clara.
   Exemplo: reduzir em 30% o tempo médio de resposta no WhatsApp em 60 dias.
2. O custo mais relevante não é o da tecnologia
   O que mais pesa é o tempo das pessoas ajustando processo, adotando a solução e confiando nas respostas da IA.
   Então, é melhor fazer 1 piloto bem acompanhado do que 4 experimentos soltos.
3. Ferramentas acessíveis já resolvem muita coisa
   Hoje existem plataformas e APIs de IA de alto nível com custo variável por uso, que cabem no bolso de PME quando bem configuradas.
   A diferença é ter alguém que pense junto o desenho de uso, e não só “ligue” a tecnologia.

“Onde pequenas e médias empresas erram feio ao tentar usar IA?”

Alguns padrões se repetem:

1. Começar pela ferramenta, não pelo problema
   A empresa decide “precisamos ter um chatbot” antes de se perguntar se o gargalo está mesmo no atendimento, e não na entrega ou na precificação.
   Ferramenta boa, encaixada no problema errado, vira desperdício.
2. Achar que IA é mágica que substitui gente
   Resultado saudável é quando a IA tira o peso operacional e libera as pessoas para atividades de maior valor: negociação, relacionamento, análise crítica.
   Quando a conversa é só “vamos trocar pessoas por robôs”, a implantação tende a travar ou gerar resistência forte.
3. Não definir métrica de sucesso
   Se ninguém sabe o que significa “deu certo”, qualquer tentativa vira opinião.
   “Gostei” ou “não gostei” não é métrica.
   Métrica é: tempo, custo, taxa de conversão, número de erros, satisfação do cliente.
4. Fazer tudo no improviso, sem alguém responsável
   Projeto de IA “que é de todo mundo” acaba não sendo de ninguém.
   Sempre que possível, defina um responsável de negócio (não técnico) para liderar o uso na área, acompanhado por quem entende da parte tecnológica.

“Quais sinais mostram que minha empresa já está pronta para dar o próximo passo?”

Alguns indícios claros:

1. Volume de atendimento ou pedidos crescendo e time no limite.
2. Reuniões recorrentes com a frase “não temos braço para isso”.
3. Planilhas demais para organizar informações que deveriam estar em um sistema.
4. Pessoas chave gastando tempo com tarefas repetitivas.
5. Dúvidas internas se repetindo (comercial, financeiro, operações).

Se pelo menos dois desses pontos aparecem com frequência, provavelmente já existe espaço para IA gerar ganho prático.

“O que eu posso automatizar primeiro sem correr risco grande?”

Uma boa regra é começar por processos:

1. De baixo risco para o cliente
   Por exemplo, automação de respostas iniciais, rascunhos internos, apoio à equipe em vez de resposta final automática sem supervisão.
2. Com volume alto e padrão claro
   Quanto mais repetida e padronizada a tarefa, mais fácil a IA ajudar.
   Exemplo: perguntas frequentes sobre status de pedido, políticas simples, dúvidas recorrentes de produtos.
3. Que envolvam consulta de informação já estruturada
   Se sua empresa já tem procedimentos, base de conhecimento, respostas prontas, a IA consegue consumir isso e ajudar a distribuir de forma mais inteligente.

“Como garantir que a IA não saia falando besteira para o cliente?”

Algumas práticas ajudam muito:

1. Limitar o escopo
   A IA deve responder apenas sobre temas e informações que você forneceu, com regras claras.
   Se não tiver certeza, deve encaminhar para um humano, e não “inventar” resposta.
2. Trazer a equipe para testar desde cedo
   Antes de liberar ao cliente, use a solução internamente.
   Deixe equipe de atendimento e vendas testar, criticar, melhorar. Isso reduz erro e cria confiança.
3. Monitorar as primeiras semanas como se fosse uma pessoa nova no time
   Nos primeiros 30 a 60 dias, acompanhe conversas, revise respostas e ajuste rotas rapidamente.
   IA em produção sem acompanhamento vira risco reputacional.

“Que papel um parceiro como a CodeOn pode ter nisso?”

A CodeOn pode ajudar justamente onde a PME costuma travar:

1. Entender o cenário atual e priorizar oportunidades reais de ganho.
2. Desenhar um uso específico de IA alinhado ao dia a dia da sua operação.
3. Implementar e conectar a tecnologia aos sistemas que você já usa.
4. Acompanhar a adoção e evolução, para não virar mais um projeto esquecido.

Na prática, isso significa ter alguém que fala a língua de negócio, mas consegue traduzir isso para uma solução técnica sustentável, sem exagero e sem promessa vazia.

Mini plano de ação para os próximos 30 dias

Se você quiser sair da curiosidade para o teste prático, um caminho possível é:

1. Semana 1
   Mapear 3 atividades repetitivas que consomem tempo do seu time.
   Escolher apenas 1 para atacar primeiro.
   Definir um responsável de negócio pela iniciativa (por exemplo, o gestor de atendimento ou comercial).
2. Semana 2
   Desenhar o fluxo atual dessa atividade em 5 ou 6 passos no máximo.
   Definir qual métrica vai ser acompanhada (tempo gasto, quantidade de atendimentos, taxa de erro etc.).
   Conversar com o time envolvido para entender riscos e pontos de atenção.
3. Semana 3
   Testar, em ambiente controlado, uma primeira solução apoiada por IA: pode ser um assistente interno, um apoio à montagem de propostas, um apoio à triagem de chamados.
   Começar com um grupo pequeno de usuários internos, colhendo feedback todo dia.
4. Semana 4
   Ajustar o que não funcionou bem, revisar as regras de uso e só então ampliar o alcance.
   Comparar a métrica definida na semana 2 com o período anterior.
   Decidir se faz sentido ampliar o uso para outras atividades com base nos resultados.

Se fizer sentido ter alguém experiente acompanhando esse processo, a CodeOn pode conduzir um diagnóstico rápido das suas rotinas e apontar 2 ou 3 casos de uso de IA com maior potencial de resultado que aparece no caixa, antes de qualquer projeto maior. Uma conversa de 30 a 45 minutos já costuma ser suficiente para enxergar onde focar.