Em algum momento dos anos 90, as empresas começaram a perceber que precisavam “estar na internet”. Na prática, isso significava criar um site institucional – pouco mais do que um folder digitalizado, com a missão da empresa e um telefone de contato. 

Não importava se aquilo mudava uma etapa relevante do negócio ou melhorava a experiência do cliente. A existência da página por si já era tratada como sinal de modernidade. A pergunta que orientava a decisão não era “o que a internet muda na forma como operam?”, e sim “vocês têm site?”

Quase 30 anos depois, o mesmo padrão está se repetindo com a inteligência artificial. Toda semana ouço executivos dizerem que suas empresas já “adotaram” a AI. 

Ao aprofundar a conversa, geralmente encontro uma de duas situações: o ChatGPT/Claude/Gemini foi liberado para os funcionários, ou um chatbot foi instalado no atendimento. Ambas as iniciativas podem ser úteis, mas nenhuma, isoladamente, indica que um processo de negócio foi redesenhado. 

Assim como ter um site em 1997 não equivalia a ter uma estratégia digital, disponibilizar uma interface de AI não equivale a ter uma estratégia de AI.

A adoção comercial da internet atravessou estágios bem documentados. No início era infraestrutura técnica, uma rede restrita usada por universidades, laboratórios de pesquisa e um punhado de empresas de tecnologia. 

Depois veio a fase da disponibilidade, quando as empresas tradicionais, buscando marcar presença, criaram sites institucionais. 

Em seguida, veio o hype: bastava acrescentar “.com” ao nome para uma empresa ser tratada como parte de uma “nova economia”, independentemente de seu modelo de negócio. Portais de conteúdo, varejistas, marketplaces e serviços financeiros foram agrupados sob o mesmo rótulo de “empresa de internet” ou “empresa.com”, como se tivessem o mesmo grau de aplicação tecnológica e o mesmo valor gerado por ela. 

O mercado perdeu, temporariamente, a capacidade de distinguir infraestrutura de estratégia, presença digital de vantagem competitiva e inovação real de marketing puro.

A conta chegou entre 2000 e 2002: a Nasdaq caiu cerca de 77% e mais de US$ 5 trilhões em valor de mercado foram destruídos. A Pets.com fechou nove meses após o IPO; a Webvan quebrou depois de perder mais de US$ 800 milhões.

Foi um choque de realidade – “estar na internet” e “ter um negócio viável construído sobre ela” eram coisas muito diferentes. Só então a pergunta mudou de “você está na internet?” para “como você cria valor com isso?” 

O varejo se transformou quando surgiram logística integrada e recomendação de produto em tempo real, e não quando lojas tradicionais implementaram páginas institucionais. 

A mídia mudou quando distribuição e publicidade foram reformuladas a partir da lógica digital, e não quando os jornais publicaram suas matérias na web.

Hoje a AI (ainda) é avaliada por perguntas igualmente binárias – “tem IA?” ou “usa LLM?” – perguntas estruturalmente similares a “tem site?” no fim dos anos 90. 

Sob o mesmo rótulo convivem coisas muito diferentes: um funcionário que usa um modelo de linguagem para resumir uma reunião, um chatbot que tem roteiro fixo, um copiloto que indica quando o estoque está desbalanceado, ou um agente de vendas que consulta o histórico de um cliente, verifica estoque, recomenda produtos dentro de limites definidos pelo negócio e sabe quando transferir a conversa para um humano.

Todos usam inteligência artificial. Nenhum representa o mesmo grau de transformação.

O caso mais citado de adoção profunda é o da Klarna, a empresa sueca de pagamentos. Em fevereiro de 2024, a companhia anunciou que seu assistente de AI, construído sobre a tecnologia da OpenAI, havia processado 2,3 milhões de conversas no primeiro mês de operação – um volume equivalente ao trabalho de 700 atendentes – resolvendo chamados em menos de dois minutos, contra 11 minutos da equipe humana, com um impacto projetado de US$ 40 milhões no lucro do ano. 

É exatamente o tipo de resultado que separa existência de profundidade: não se tratava de uma interface de chat isolada, mas de um sistema integrado aos dados de pedidos, reembolsos e histórico de cada cliente. 

Ao longo de 2025, porém, a empresa reconheceu ter reduzido demais o time e voltou a contratar pessoas para casos mais complexos. Mesmo a implementação mais sofisticada não elimina o julgamento humano em certas situações, e profundidade de adoção não é sinônimo de substituição total da mão de obra. 

É um lembrete útil: o objetivo não é provar que a AI reduz times, é entender com precisão quais atividades e decisões devem ser delegadas a ela e quais devem continuar em mãos humanas.

Ainda há muita confusão entre acesso e adoção. Liberar uma ferramenta para o time amplia o acesso. Adicionar um chatbot gera uma interface. Mas nenhuma dessas iniciativas, por si só, redesenha um processo de negócio. 

A transformação começa quando a tecnologia deixa de ser um recurso periférico e passa a participar da operação. Isso exige dados limpos e curados, integração com sistemas existentes, regras de decisão e governança, combinação de arquitetura, código, APIs, interfaces, prompts, evals e loop de feedback. Ter agentes funcionais e consistentes vai muito além de ter uma LLM capaz de conversar bem.

E quando tudo recebe o mesmo nome, as empresas comparam o que não é comparável e tendem a escolher a opção mais fácil de demonstrar em uma reunião de diretoria. Quando o resultado decepciona, a conclusão costuma ser apressada: “a AI não entregou”. Com frequência, o problema é comprar acesso e esperar transformação.

A internet só produziu vantagem competitiva real quando parou de ser vitrine e passou a ser incorporada aos modelos de negócio. 

Com a AI, percebe-se um caminho semelhante: ela deixará de ser novidade quando parar de ser comprada pelo nome e passar a ser avaliada pelo resultado. 

A pergunta “sua empresa usa IA?” perderá relevância, e outra tomará seu lugar, mais simples e mais reveladora: se essa aplicação de IA desaparecesse amanhã algum processo importante deixaria de funcionar ou a empresa apenas perderia uma conveniência? 

Se a resposta for “nada pararia”, a empresa provavelmente ainda está experimentando com AI. Se for “uma parte relevante da operação deixaria de acontecer”, o recurso começou, de fato, a ser incorporado ao negócio.

Tecnologias não amadurecem quando todos passam a usá-las – amadurecem quando o mercado aprende a avaliá-las. A evolução parte da sua mera existência até o real valor produzido por elas. 

A AI está vivendo 1997. A diferença é que, desta vez, já conhecemos o roteiro. Inclusive o capítulo da conta que chega no pós-hype. 

Izabella Mattar é empreendedora em AI, fundadora e CEO da SAIL App. Foi sócia da XP, CEO da XP Educação, cofundadora do RenovaBR, Tarpon e Fundação Estudar.