Eu acredito em anjos. Posso conviver com coisas que não consigo provar. Com IA, prefiro evidência, contexto e um pouco menos de promessa :) . Nos últimos anos, surgiu um mercado inteiro em volta da ideia de que inteligência artificial vai transformar tudo. Sim, está. E provavelmente vai transformar muito mais coisas ainda. O problema é que, junto com os avanços, também vieram os ''prompts mágicos'', os agentes que supostamente fazem tudo sozinhos e as soluções que prometem substituir processos inteiros quase sem esforço.
Muita coisa apresentada como algo sofisticada é, na prática, uma combinação de APIs, regras, automações, modelos de linguagem e uma interface as vezes agradável. Isso não diminui seu valor, calma. Bons produtos existem justamente para esconder complexidade e tornar tecnologia mais fácil de usar. O problema começa quando essa abstração é apresentada como se fosse uma capacidade quase (inexplicável rs) e completamente ''autônoma''.
O discurso raso de IA costuma começar pela ferramenta. Eles dizem: Você precisa de agentes, precisa automatizar, aprender prompting. Você precisa conectar todas as suas ferramentas. Só que uma aplicação útil deveria começar pelo problema. Onde existe perda de tempo? trabalho repetitivo? informação demais para ser analisada manualmente? Onde a decisão depende de contexto? Só depois disso faz sentido discutir se a melhor solução é IA, automação, uma nova integração ou simplesmente um processo melhor.
Ah, e te garanto que muito do que vemos aí de desafios, às vezes um processo aprimorado já ajuda, viu.
Saber escrever um bom prompt é útil, mas está longe de representar toda a competência necessária para trabalhar bem com IA. Existe uma diferença grande entre conseguir gerar uma boa resposta e conseguir desenhar um sistema confiável. Na prática e vida real, entram dados incompletos (é só olhar pro CRM - quantos preenchem?), contexto errado, integrações, permissões, critérios de qualidade, tratamento de erros e revisão humana. Um modelo BOM conectado a um processo ruim continua sendo um processo RUIM, só que INCRIVELMENTE mais rápido.
Entender não é binário. Há camadas de entendimento.
Você pode usar uma ferramenta diariamente e ainda compreender pouco sobre seus limites. Pode montar um agente sem saber como avaliar se ele melhora mesmo um processo. Pode conhecer todos os termos novos do mercado e ainda ter dificuldade para explicar onde aquela solução gera resultado de verdade. Até aí tudo bem, ninguém precisa ser especialista em tudo, e que bom que temos profissionais preparados para isso.
Entretanto, familiaridade não é a mesma coisa que entendimento.
Talvez esse seja um dos pontos mais importantes nesse momento. A IA tornou muito mais barato produzir texto, imagem, código, etc. Julgar qualidade continua exigindo conhecimento, as vezes de uma área que nem é sua.
Por isso, eu desconfio de alguns discursos em volta da tecnologia. IA é poderosa o suficiente para não precisar ser vendida como mágica. Quando uma solução é boa, deveria ser possível explicar de forma simples o que ela faz, quais dados usa, quais limites possui e como sabemos se ela realmente funciona.
Todo mundo quer vender um JARVIS. Na prática, às vezes você comprou um workflow com acesso ao CRM.
Eu continuo acreditando em anjos. Para agentes de IA, prefiro entender a arquitetura e o job to be done.
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Samar Ghattas é fundadora da hubee.co 💜 infraestrutura criativa que ajuda times de marketing no Brasil, UAE e Arábia Saudita a escalar design e seus criativos. Marcas como Ticket - Edenred, Onfly, Sankhya, Authentic Feet usam.