O burburinho sobre inteligência artificial é constante, mas o que sobra de concreto quando a poeira do hype baixa?
Na primeira parte do primeiro episódio da nova temporada do Genius Talks, Alcebíades Araújo, AI Specialist na Squadra, recebeu Tatiana Oliveira, CEO do AI Brasil, e Romulo Cioffi, CIOO and Chief AI Officer na Squadra, para uma discussão franca sobre porque algumas empresas já colhem resultados bilionários com a IA, enquanto outras ainda tropeçam em expectativas irreais.
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A queda das expectativas e a jornada silenciosa ↩
Muitas organizações estão enfrentando o que chamamos de “tombo de expectativa”. O erro comum foi tentar aplicar a IA generativa em processos desestruturados ou no core do negócio sem o devido preparo.
“Então, o que aconteceu com o hype? Tentou-se colocar a IA generativa em processos que não estavam estruturados, muitas vezes bagunçados.” - Tatiana Oliveira
As empresas que hoje são casos de sucesso, como o iFood, não começaram ontem. Elas trilharam uma jornada de estruturação de dados e machine learning que durou anos antes da IA generativa ganhar os holofotes.
“O ideal é que você tenha um framework, chamado decision intelligence, onde o core está com o machine learning, o deep learning e as redes neurais para gerar confiança e rastreabilidade.” - Tatiana Oliveira.
Os 3 pilares da IA além do hype ↩
Para Romulo Cioffi, o segredo é colocar o valor à frente da tecnologia: Value First. Ou seja, a tecnologia deve servir ao negócio, e não o contrário. Durante o debate, destacaram-se três pilares fundamentais para ir além do hype:
- Contexto é rei: a IA precisa de contexto para não alucinar e gerar valor real, contexto esse que vem da bagagem dos stakeholders e da organização semântica dos dados do negócio;
“A gente recebe modelos muito genéricos. Para você trabalhar aquele modelo, para ele entregar valor, você tem que estruturar suas informações de tal forma, para que você possa educar a IA e ela possa responder corretamente dentro daquele contexto.” - Romulo Cioffi
- Cultura de aprendizado: o maior impeditivo para a escala da IA hoje são as pessoas e, para reverter esse cenário, é preciso humildade dos c-levels para admitir o que não sabem e criar um ambiente de experimentação onde o erro é aceito e faz parte do processo;
“Para que a cultura seja uma cultura forte, você precisa ter uma comunidade de aprendizado, onde o erro é parte, onde todos possam experimentar e todos possam ensinar.” - Romulo Cioffi
- Fim dos silos: a visão holística é essencial, levar cientistas de dados para dentro das áreas de negócio garante que a tecnologia resolva dores reais, e não apenas problemas técnicos isolados.
“Profissionais de dados incluídos, para que eles possam olhar o negócio, entender o conceito, o fluxo, o pipeline de informação, e ter essa orquestração global do negócio.” - Romulo Cioffi
O nosso papel é sermos tutores da IA ↩
Estamos mudando o formato de trabalho.
Com ferramentas que aceleram o desenvolvimento (como o Cursor), o papel do profissional técnico migra para a curadoria e a tutoria da IA. O diferencial competitivo estará na capacidade de modelar o conhecimento e as regras de negócio, garantindo que a máquina entregue o resultado esperado.
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