Depois de dois anos se perguntando como adotar a inteligência artificial, muitas empresas começam a se questionar se não estariam usando IA demais para obter resultados de menos. Essa foi uma provocação feita pela CEO da plataforma de negócios HubSpot, Yamini Rangan, ao mencionar que, embora 90% das empresas já usem a tecnologia, apenas 6% alcançam resultados transformacionais com ela.
Os dados são de uma pesquisa apresentada durante o Unbound 26, evento global da empresa, que aconteceu em Boston (EUA), entre 16 e 18 de setembro e do qual participei. A conferência revelou uma mudança na forma como a companhia enxerga a IA, que deixa de ser apenas uma ferramenta capaz de produzir respostas para executar partes concretas do trabalho.
Rangan chamou esse momento de “fase de maximização”. Com medo de ficar para trás, empresas e profissionais respondem acumulando mais ferramentas, agentes e casos de uso. Mas, para ela, só trabalhar mais não está funcionando.
O estudo indica que as empresas que obtêm mais impacto não são as que multiplicam iniciativas com IA, mas as que se concentram em poucos casos de uso, ligados a resultados concretos. Em vez de valorizar apenas o “output”, como conteúdos produzidos pela máquina, a HubSpot propõe perseguir “outcomes”, como gerar demanda, fechar negócios e melhorar o atendimento ao cliente.
Mas a busca por produtividade não se encerra nos indicadores de marketing, vendas ou atendimento. Ela também redefine o que caberá às pessoas fazer, quais competências serão exigidas e como as empresas reorganizarão seus processos quando parte das tarefas burocráticas passar a ser executada por máquinas.
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Essa mudança aparece nos produtos anunciados pela HubSpot em Boston. O novo Breeze Assistant deixa de apenas responder a perguntas e passa a executar tarefas a partir de comandos em linguagem natural, enquanto o CRM pode registrar automaticamente informações de reuniões, chamadas e e-mails, reduzindo a necessidade de inserção manual de dados pelos profissionais.
A ambição, porém, não é apenas automatizar tarefas já existentes. A HubSpot chama de Growth Context o conjunto de dados sobre o negócio, a equipe e os clientes que alimenta seus agentes, enquanto o Context Home organiza essas informações e aponta lacunas a preencher. A proposta é redesenhar o fluxo de trabalho para que a IA opere com uma visão mais completa da empresa, e não simplesmente execute comandos isolados.
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Para Duncan Lennox, diretor de Produto e Tecnologia da HubSpot, a mudança vai além de tornar cada profissional mais eficiente. Segundo me explicou, “estamos falando sobre gerenciar equipes híbridas de agentes e de pessoas”. Ele sugere que a IA deve absorver a parte repetitiva e administrativa das rotinas para devolver aos profissionais tempo para atividades de maior valor.
Mas é preciso saber se as pessoas receberão mesmo isso. Helen Russell, diretora de Pessoas da HubSpot, reconhece ganhos de produtividade entre indivíduos e equipes, mas disse para mim que as empresas ainda têm dificuldade para medir quanto desses ganhos se converte em impacto para a organização. E, no final, se a IA economiza tempo dos profissionais, é preciso questionar se eles ficarão com esse tempo ou se ele será “apropriado” pela empresa.
No Brasil, essa busca por resultados aparece em um cenário de forte adesão à tecnologia. Shelley Pursell, diretora sênior de Marketing para América Latina e Ibéria da HubSpot, afirmou que 89% dos profissionais de marketing pesquisados já usam IA, enquanto 43% dos respondentes brasileiros avaliaram de forma muito positiva a contribuição dos agentes. Segundo ela, a América Latina precisa agora sair da experimentação para aplicações capazes de gerar valor concreto.
Quando a IA vira um desserviço
Mas os agentes de IA não corrigem problemas que já existem nas empresas. Sem dados confiáveis e contexto sobre clientes, processos e equipes, podem até reproduzir erros em maior velocidade e criar uma experiência ruim para consumidores. Pursell resumiu para mim que, sem essas bases, a tecnologia pode se tornar “um desserviço para o que se está tentando fazer”.
Resta saber, portanto, até onde os agentes devem ir. Por isso, a HubSpot afirma ter construído uma camada de governança, observabilidade e permissões, com supervisão humana no circuito. A abordagem deve começar por não confiar no agente e ampliar sua autonomia conforme ele demonstra consistência.
A corrida pelos agentes ainda precisa responder como uma marca se diferenciará da outra se todas as empresas puderem produzir campanhas, e-mails, propostas, análises e atendimento com tecnologias semelhantes. A automação pode reduzir custos e acelerar processos, mas também torna mais importante aquilo que não está na ferramenta, como identidade, contexto, repertório e capacidade de julgamento.
É nesse ponto que o julgamento humano ganha ainda mais importância. “De vez em quando, recebo algo em que fica muito evidente que a pessoa usou IA e não revisou o trabalho”, contou Russell. Por isso, quanto mais a máquina ganha capacidade de executar, mais importante se torna a capacidade humana de decidir o que ela deve fazer.
Portanto, se a primeira fase da IA empresarial foi marcada pela busca por velocidade, a próxima deve ser definida pela capacidade de decidir o que fazer com isso. Não basta produzir mais, vender mais ou atender mais rapidamente. À medida que os agentes passam a ocupar uma parte maior da operação, identidade, julgamento e confiança tornam-se ainda mais importantes.
A vantagem competitiva talvez não esteja em ter mais agentes, mas em saber quais decisões não devem ser terceirizadas a eles. Afinal, quando todas as marcas tiverem acesso às mesmas máquinas, o que continuará diferenciando uma empresa da outra será justamente aquilo que ela decidir manter humano.
Assista às íntegras das entrevistas em vídeo clicando nos links a seguir:
Duncan Lennox, diretor de Produto e Tecnologia da HubSpot
Shelley Pursell, diretora sênior de Marketing para América Latina e Ibéria da HubSpot
Helen Russell, diretora de Pessoas da HubSpot