A IA é mesmo tão inteligente ou o marketing está exagerando?

RESUMO ＋

Rodrigo Oliveira, CFO e cofundador da agência Bull Digital, afirma que substituir o termo inteligência artificial por superinteligência pode ampliar expectativas sem garantir resultados. Para o executivo, decisões de investimento devem considerar custos, tempo economizado, receita gerada e problemas resolvidos, em vez do nome da tecnologia.

Por Rodrigo Oliveira*

A discussão recente sobre substituir o termo “inteligência artificial” por “superinteligência” pode parecer apenas uma disputa de palavras. Não é.

Em mercados tecnológicos, nomes também funcionam como ativos: moldam expectativas, influenciam investimentos e ajudam a determinar como uma inovação será percebida antes mesmo que seus resultados sejam plenamente conhecidos.

Foi assim com expressões como “transformação digital”, “metaverso” e, mais recentemente, “IA generativa”. Cada novo conceito cria não apenas uma maneira de descrever determinada tecnologia, mas também uma narrativa sobre aquilo que empresas, investidores e consumidores deveriam esperar dela.

Superinteligência e a disputa pela narrativa

É justamente aí que o termo “superinteligência” chama atenção. “Artificial” descreve a natureza da tecnologia. “Super” introduz uma comparação e sugere superioridade.

A mudança parece pequena, mas a promessa embutida na palavra é muito maior. Do ponto de vista de marketing, nomear uma categoria também significa disputar a narrativa sobre ela.

Uma tecnologia apresentada como ferramenta tende a ser julgada pelo que consegue fazer. Uma tecnologia apresentada como “superinteligência” corre o risco de ser avaliada pelo que imaginamos que será capaz de fazer no futuro.

Quando a inteligência artificial vira um selo de inovação

E essa diferença tem consequências econômicas. Nos últimos anos, vimos empresas incorporarem inteligência artificial não apenas aos seus processos, mas também ao posicionamento de produtos, serviços e marcas.

A sigla “AI” passou a aparecer em apresentações para investidores, softwares, plataformas, campanhas publicitárias e estratégias corporativas.

Em muitos mercados, dizer que algo possui inteligência artificial tornou-se quase um selo de inovação. O problema começa quando a narrativa cresce mais rápido que a entrega.

Se uma empresa passa a investir em determinada solução porque ela carrega o rótulo da tecnologia do momento, e não porque existe um problema concreto a ser resolvido, a inovação deixa de ser estratégia e passa a ser apenas sinalização.

O mesmo acontece quando produtos ganham uma camada de IA que pouco altera a experiência do consumidor, mas recebem um reposicionamento completo em torno dela.

Promessas de superinteligência e decisões de investimento

É por isso que a discussão sobre “superinteligência” deveria interessar também a CFOs, CMOs e outros executivos que hoje decidem onde colocar recursos em tecnologia.

Quanto maior a promessa criada em torno de uma inovação, maior deveria ser a disciplina para separar percepção de valor de geração efetiva de valor.

Existe ainda outro risco: expectativas exageradas podem produzir frustração exagerada.

A história da tecnologia é cheia de ciclos em que uma inovação é apresentada como capaz de transformar praticamente tudo, recebe investimentos massivos e, algum tempo depois, enfrenta uma correção de expectativas.

Isso não significa necessariamente que a tecnologia fracassou. Muitas vezes significa apenas que a narrativa chegou antes da maturidade.

Como medir o valor da inteligência artificial nas empresas

Com a inteligência artificial, talvez seja especialmente importante evitar esse erro. Estamos falando de uma tecnologia que já produz impactos concretos em produtividade, marketing, análise de dados, desenvolvimento de software, atendimento e uma série de outros processos.

Não é necessário transformá-la em algo quase mítico para reconhecer sua importância.

Para quem administra uma empresa, a melhor defesa contra o hype continua sendo fazer perguntas simples. O que essa solução efetivamente melhora? Quanto custa? Quanto tempo economiza? Que receita ajuda a gerar? Qual problema deixa de existir depois que ela é implementada? Essas perguntas são menos atraentes do que discutir se estamos diante de uma inteligência artificial ou de uma superinteligência. Mas são elas que separam inovação de marketing.

Podemos mudar o nome da tecnologia quantas vezes quisermos. O mercado certamente continuará criando novas categorias à medida que suas capacidades evoluírem. Só não podemos permitir que a sofisticação do vocabulário substitua a necessidade de demonstrar resultado.

No fim, inteligência artificial, superinteligência ou qualquer outro termo terão de enfrentar o mesmo teste dentro das empresas: qual problema essa tecnologia resolve e qual valor ela efetivamente gera?

'Perguntas frequentes'

Por que chamar a inteligência artificial de superinteligência pode mudar expectativas? ＋

O termo superinteligência sugere superioridade, enquanto artificial descreve a natureza da tecnologia, segundo Rodrigo Oliveira, CFO e cofundador da agência Bull Digital. Essa mudança pode levar empresas a avaliar a tecnologia pelo que imaginam que fará no futuro, e não pelo que entrega.

Qual é o risco de investir em inteligência artificial apenas pelo rótulo? ＋

O risco é escolher uma solução pelo apelo da tecnologia do momento, sem um problema concreto a resolver, afirma Rodrigo Oliveira. Nessa situação, a narrativa pode crescer mais rápido que a entrega.

Como avaliar o valor da inteligência artificial nas empresas? ＋

A avaliação deve considerar o que a solução melhora, quanto custa, quanto tempo economiza, que receita ajuda a gerar e qual problema resolve, segundo Rodrigo Oliveira. Para o executivo, esses critérios permitem separar percepção de valor de geração efetiva de valor.

Expectativas frustradas significam que a inteligência artificial fracassou? ＋

Não necessariamente: segundo Rodrigo Oliveira, uma correção de expectativas pode indicar que a narrativa avançou antes da maturidade da tecnologia. Promessas exageradas podem produzir frustração igualmente exagerada.

Em quais áreas a inteligência artificial já produz impactos? ＋

A inteligência artificial já produz impactos em produtividade, marketing, análise de dados, desenvolvimento de software e atendimento, afirma Rodrigo Oliveira. O executivo defende que reconhecer esses efeitos não exige apresentar a tecnologia como algo quase mítico.