Fazer mais em menos tempo não significa ser mais eficiente. Com a Inteligência Artificial ganhando espaço nas empresas, sai de cena a necessidade de apenas adotar a tecnologia e entra a capacidade de identificar onde ela realmente gera resultado e até mesmo onde não deveria ser usada.
O painel “Eficiência e produtividade no ritmo da IA”, no CONAREC 2026, tratou da conexão entre produtividade, eficiência e valor para o negócio. Mediado por Paulo Silvestre, diretor-executivo da Paulo Silvestre Consultoria, o encontro reuniu Alexandre Prado, Executive Director, Technology & Operations do PicPay; Luciano Fernandes Pope, CEO do Grupo Infoalter – Time is Money; Renan Guccione Moreira, gerente sênior de CX do QuintoAndar; e Vagner Conte, superintendente de Estratégia, Planejamento & Performance Comercial do Banco Mercantil.
Os casos apresentados mostram que os ganhos aparecem quando a IA parte de um problema concreto e pode ser medida. No PicPay, um chatbot desenvolvido em 2023 dentro de uma nova estratégia de atendimento elevou em 20 pontos a resolutividade e em 45 pontos o NPS, segundo Prado.
“Não é só usar a IA ou um chatbot como uma ferramenta de eficiência, mas como uma ferramenta de resolução do problema do cliente”, afirmou o executivo.
Produtividade com resultado
No Banco Mercantil, um dos projetos utilizou IA para analisar bases de clientes e apoiar a tomada de decisão sobre quais oportunidades deveriam ser trabalhadas. De acordo com Conte, os refinamentos realizados a partir do modelo proporcionaram ganho de produtividade próximo de 40%.
Mas o executivo defendeu que a escolha da tecnologia venha depois da definição do problema. “Se vai usar IA ou não, é uma consequência, uma derivada dessa reflexão que estamos explorando.”
A mesma preocupação com resultado aparece na visão de Pope. Ele acredita que medir apenas tarefas realizadas pode esconder ineficiências. Um dos casos relatados envolveu um escritório de contabilidade no qual um funcionário realizava em dez dias um trabalho que os demais executavam em 20. A análise da atividade permitiu identificar o processo utilizado e replicá-lo para a equipe, dobrando a produtividade.
“Não estou interessado na atividade, estou interessado no resultado”, disse. A lógica, segundo ele, deve alcançar também a rentabilidade do próprio cliente, considerando quanto tempo e recursos são consumidos para atendê-lo.
Cliente insatisfeito procura outros caminhos
No atendimento, a conta se torna mais complexa. Moreira chamou atenção para projetos em que a automação reduz inicialmente o custo de uma operação de primeiro nível, mas não consegue solucionar adequadamente a demanda. O cliente insatisfeito procura então outros caminhos, abre um novo chamado ou escala o problema para canais mais caros.
“Estamos vivendo um momento em que as pessoas estão usando IA para tudo, só que não estamos preparados de fato para IA”, refletiu.
No QuintoAndar, um dos ganhos mais relevantes veio justamente de uma aplicação voltada aos agentes humanos, e não diretamente ao consumidor. A IA passou a apoiar a busca por respostas, reduzindo em aproximadamente 20 minutos o tempo de resposta e contribuindo para soluções mais efetivas.
De acordo com Moreira, a tecnologia também precisa de desenvolvimento contínuo. Assim como profissionais de atendimento passam por um período de aprendizado, os sistemas precisam ser corrigidos e aprimorados a partir da operação. “Não adianta apenas implementá-la, eu preciso desenvolvê-la no dia a dia.”
O risco do excesso de IA
Se a tecnologia já consegue executar um número crescente de tarefas, o próximo desafio é evitar que sua disponibilidade estimule usos desnecessários.
Pope citou casos de profissionais que passam horas usando IA para desenvolver soluções que já existem dentro da própria organização ou estão disponíveis em softwares de mercado. No extremo oposto, o monitoramento de atividades também pode revelar tarefas manuais que poderiam ser automatizadas. “O ponto de partida está na mensuração. Se não ficou registrado, não existiu.”
No QuintoAndar, Moreira destacou o risco de diferentes sistemas de IA perseguirem objetivos conflitantes. Uma ferramenta pode pressionar pela velocidade enquanto outra privilegia a qualidade, reproduzindo na automação o antigo desafio de equilibrar eficiência e excelência no atendimento.
“Sim, há cenários em que o excesso de IA vai trazer esse contexto de que uma vai acabar prejudicando a outra”, disse.
O Banco Mercantil também identificou situações em que o uso da tecnologia deixa de economizar tempo. Conte mencionou o caso de um profissional que gastou 40 minutos utilizando IA para responder a um e-mail de apenas duas linhas.
Governança, rastreabilidade e responsabilidade
Quanto maior a autonomia dos sistemas, maior também a necessidade de estabelecer limites. Segundo Conte, uma pergunta importante antes de delegar um processo à IA é saber se a decisão pode ser revertida. “Se de fato ele for irreversível, esse cuidado tem que ser extremado.”
Prado acrescentou a rastreabilidade a essa equação. No PicPay, a preocupação é conseguir entender como um agente chegou a determinada conclusão, testar suas ações, reconstruir decisões e usar os resultados para aperfeiçoar o próprio sistema.
“No final das contas, a decisão ou a ação que esse agente tomou é de responsabilidade nossa”, disse.
A governança, na avaliação de Prado, é justamente o elemento capaz de conectar eficiência, qualidade e propósito. Isso exige que a organização saiba o que pretende alcançar antes de multiplicar aplicações de IA.
Conte resumiu a mudança de perspectiva em uma pergunta que tende a ganhar importância à medida que a tecnologia se torna mais presente nas operações. Em vez de discutir apenas o que a IA é capaz de fazer, empresas precisam decidir o que realmente vale a pena entregar a ela.
“É a gente parar de perguntar o que a IA consegue fazer, mas sim o que a gente deveria fazer com a IA”, afirmou o executivo do Banco Mercantil.
