Observar dados já não basta para impulsionar negócios

As empresas nunca tiveram tantos dados à disposição e nunca investiram tanto em inteligência artificial para transformá-los em decisões. Ainda assim, apenas 37% dos entrevistados relataram contribuição positiva da IA para o lucro antes de juros e impostos (EBIT) de suas organizações, segundo um estudo da McKinsey, divulgado em agosto de 2026. O dado revela um desafio que vai além da adoção de tecnologia: transformar a capacidade de analisar informações em resultados financeiros.

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Durante anos, uma das grandes promessas da transformação digital foi que, quanto mais uma empresa soubesse sobre seus clientes, melhores seriam suas decisões. Apostamos em ferramentas de analytics, dashboards e modelos preditivos capazes de acompanhar praticamente cada movimento do consumidor. Hoje, sabemos quem clicou, quem abandonou uma compra e até quem apresenta maior probabilidade de cancelar um serviço. Nunca enxergamos tanto. Mas enxergar não é a mesma coisa que saber onde investir.

Para quem está à frente de um negócio, compreender o comportamento do consumidor é apenas parte do desafio. Cada campanha, desconto ou iniciativa de retenção representa uma escolha sobre onde direcionar recursos. Uma empresa pode identificar que clientes que recebem determinada oferta apresentam maior taxa de conversão, mas quantos deles comprariam mesmo sem aquele incentivo? Conceder descontos a quem já compraria pode consumir margem sem gerar uma venda adicional. Uma promoção também pode antecipar compras futuras ou mudar a expectativa de preço do cliente, alterando as condições das próximas decisões. A questão deixa de ser apenas quanto a empresa vende e passa a incluir quanto valor cada iniciativa acrescenta depois de considerados seus custos.

A inteligência artificial permite avançar nessa discussão ao viabilizar sistemas capazes de formular hipóteses, testar intervenções e aprender com seus resultados. Em vez de orientar investimentos exclusivamente por padrões históricos, a tecnologia pode ajudar a identificar quais ações efetivamente influenciam o comportamento do consumidor. Esse aprendizado permite direcionar recursos para iniciativas com maior potencial de retorno, reduzir desperdícios e melhorar a eficiência das operações comerciais.

A evolução dos agentes de IA amplia essas possibilidades. Sistemas já conseguem conduzir conversas, personalizar ofertas e executar etapas inteiras de processos comerciais e de atendimento. Além de reduzir custos operacionais, essas tecnologias podem tornar mais acessível a execução e o teste de diferentes abordagens. Entretanto, automatizar uma abordagem pouco eficiente pode reduzir custos sem necessariamente melhorar a conversão. O ganho financeiro depende também de escolher quais ações executar e de aprender com seus efeitos.

Com experimentos bem desenhados e grupos de comparação, a IA pode ajudar a estimar quais iniciativas geram vendas adicionais, quais contribuem para a retenção e quais representam custos desnecessários. Registrar o que foi feito, em quais condições e com quais resultados ajuda a orientar as próximas decisões e sua revisão quando o contexto muda. Assim, as empresas podem ajustar seus investimentos conforme o comportamento dos consumidores e as condições do mercado se transformam.

Acredito que estamos entrando em uma fase em que a maturidade digital das empresas será medida menos pelo volume de dados acumulados ou pela quantidade de ferramentas implementadas e mais pela capacidade de demonstrar o impacto dessas tecnologias sobre os resultados do negócio. Para os líderes, isso significa conectar inteligência de dados às decisões que determinam como o orçamento é distribuído, quais oportunidades merecem investimento e onde existem possibilidades reais de crescimento.

A vantagem competitiva pode estar com quem transforma aprendizado em melhores resultados antes que mudanças no mercado tornem as decisões atuais menos eficazes. Essa vantagem se fortalece quando o conhecimento acumulado ao longo das experiências se torna difícil de reproduzir. Depois de anos perguntando aos dados o que aconteceu e o que provavelmente acontecerá, chegou a hora de responder a questões mais relevantes para os negócios: onde devemos investir, quais ações podem mudar os resultados e qual retorno podemos esperar dessas decisões?