A decisão do dono pesa mais que a ferramenta de inteligência artificial
A pesquisa e os casos do UOL e do New York Times mostram que adotar IA sem escolher um problema concreto só aumenta a velocidade da indecisão.
A inteligência artificial já entrou na rotina de muitas empresas, mas a ferramenta não escolhe o que merece investimento, qual cliente deve ser priorizado ou qual produto precisa ser abandonado. Essa decisão continua nas mãos de quem dirige o negócio. O caso do UOL e os números do New York Times apontam para a mesma conclusão: a vantagem não nasce de usar IA por obrigação, e sim de ligar tecnologia a uma escolha empresarial que possa ser medida.
Paulo Samia, CEO do UOL, resumiu esse ponto no LATAM Media Leaders Summit 2026, em Lima. Para ele, a IA virou infraestrutura, como a eletricidade. A pergunta útil deixou de ser se a empresa vai usar a tecnologia. O que importa é definir onde ela muda o trabalho, qual resultado deve melhorar e quem responderá pelo efeito. A reportagem do UOL sobre a apresentação registra seis competências citadas pelo executivo: engenharia de prompt, automação, alfabetização em dados, mentalidade de produto, análise de audiência e governança de IA.
A escolha do problema vem antes da escolha da ferramenta
Para uma pequena empresa, essa ordem evita um erro comum: comprar uma solução e procurar depois uma utilidade para ela. O caminho mais seguro começa por uma fila de problemas observáveis. Mensagens de clientes ficam sem resposta? A equipe gasta horas copiando dados entre sistemas? Orçamentos demoram três dias para sair? O estoque é atualizado tarde demais? Cada pergunta descreve uma tarefa que pode ser acompanhada antes e depois da mudança.
A pesquisa global da Microsoft ajuda a dimensionar a mudança. O Work Trend Index 2025 analisou respostas de 31 mil trabalhadores em 31 países, tendências do LinkedIn e sinais de produtividade do Microsoft 365. O estudo informa que 82% dos líderes consideravam aquele um ano decisivo para repensar estratégia e operações, enquanto 81% esperavam integrar agentes às estratégias de IA nos 12 a 18 meses seguintes. Esses percentuais não dizem qual ferramenta serve para cada loja ou escritório. Eles mostram a pressão que empurra as empresas para uma revisão de processos.
A diferença entre pressão e decisão está no recorte. Um dono de negócio pode transformar “usar IA” em uma meta vaga, ou pode escolher “reduzir de três dias para um a resposta dos orçamentos que chegam pelo WhatsApp”. A segunda formulação permite medir fila, tempo, taxa de conversão e reclamações. Também permite interromper o projeto se a automação acelerar respostas erradas.
O UOL transformou tecnologia em parte da operação, não em departamento isolado
O exemplo do UOL é útil porque mostra uma decisão organizacional concreta. Segundo a reportagem do UOL, a empresa mantém um time de tecnologia que se reporta diretamente à direção de conteúdo e opera dentro da redação. A aproximação coloca profissionais que conhecem sistemas perto de quem conhece o produto, o público e o risco editorial. O resultado esperado não é uma demonstração mais bonita, mas uma decisão mais rápida sobre o que desenvolver, testar ou retirar.
O grupo também serve como caso real de diversificação. A companhia foi lançada pela Folha de S.Paulo há 30 anos e, conforme os números apresentados por Samia e publicados pelo UOL, colocou mais de 100 produtos no mercado, reúne 18 mil funcionários e alcança receita total de US$ 5 bilhões. No núcleo editorial, a UOL CS tem 1.200 funcionários, dos quais 350 são jornalistas, e chega a 75% de alcance da internet brasileira, segundo a mesma fonte.
Esses dados não formam uma receita para qualquer empresa. Eles mostram uma escolha repetida: tratar produto, tecnologia, audiência e receita como partes da mesma operação. Um comércio local não precisa criar 100 produtos para aplicar a lógica. Pode começar reunindo atendimento, vendas e estoque em uma reunião semanal, com uma única pergunta: qual informação está impedindo uma decisão comercial nesta semana?
O New York Times mostra o valor de aprofundar uma relação já existente
O New York Times aparece no caso porque escolheu aprofundar a relação direta com usuários que já conhecem seus produtos. O relatório anual de 2025 da companhia registra 12,21 milhões de assinantes exclusivamente digitais ao fim do ano e 6,48 milhões de assinantes de pacotes ou múltiplos produtos. A empresa oferece um conjunto que reúne notícias, The Athletic, áudio, culinária, jogos e Wirecutter, além de buscar hábitos frequentes de uso.
A conta entre esses números ajuda a entender a decisão. Dividindo 6,48 milhões de assinantes de pacotes e múltiplos produtos por 12,21 milhões de assinantes digitais, chega-se a aproximadamente 53%. Mais da metade da base digital estava ligada a mais de um produto ou a um pacote. A companhia não precisou conquistar um segundo assinante para cada nova oferta. Ela criou mais de uma razão para a pessoa permanecer dentro da relação que já existia.
O dado está no relatório anual da New York Times Company, que também informa receita total de US$ 2,82 bilhões em 2025 e crescimento de 14,3% na receita de assinaturas exclusivamente digitais. O ponto aplicável a um negócio menor não é copiar o modelo de assinatura. É examinar se o cliente atual tem um segundo problema que a empresa poderia resolver com clareza.
Uma papelaria pode vender material escolar e oferecer montagem de kits por série. Uma oficina pode combinar revisão com lembrete de manutenção. Uma empresa de contabilidade pode organizar uma reunião curta para explicar o relatório mensal, em vez de enviar somente um arquivo. Em cada caso, a tecnologia pode ajudar a identificar a demanda, agrupar pedidos e automatizar avisos. Ela não cria sozinha uma oferta que o cliente considere útil.
Automatizar sem governança espalha o erro com velocidade
A pressão por eficiência precisa vir acompanhada de controle. A própria Microsoft descreve a transição como uma combinação de inteligência de máquina com julgamento humano. Esse detalhe muda a operação. O funcionário pode usar um sistema para resumir uma solicitação, sugerir uma resposta ou organizar dados, mas alguém precisa verificar informações sensíveis, promessas comerciais e decisões que afetam o consumidor.
O conteúdo da Salesforce sobre atendimento omnichannel também aponta para esse limite. No artigo da Salesforce Brasil, a integração é apresentada como uma agenda que conecta experiência do cliente, dados, operações e tecnologia. A página cita a pesquisa State of the Connected Customer e informa que 71% dos consumidores estão mais preocupados com a proteção de seus dados. A preocupação não desaparece porque a resposta foi gerada por um sistema.
Para o pequeno negócio, governança pode ser uma planilha simples com quatro campos: tarefa automatizada, dados usados, responsável pela revisão e critério para interromper o processo. Se a IA redige respostas de atendimento, o gestor deve definir quais assuntos exigem aprovação humana. Se o sistema classifica leads, é preciso conferir se clientes de menor volume não estão sendo descartados por um critério inadequado. Se o recurso lê documentos, a empresa precisa saber onde esses arquivos ficam armazenados e quem pode acessá-los.
O caso do UOL reforça a mesma necessidade em outra escala. Samia associou a adoção de IA a governança, dados e análise de audiência. A lista não começa nem termina no prompt porque uma empresa depende de decisões sobre pessoas, produto, marca e risco. Uma ferramenta pode acelerar a produção, mas também pode multiplicar uma informação incorreta, uma segmentação ruim ou uma promessa que a operação não consegue cumprir.
Uma decisão mensurável vale mais que uma coleção de testes
O dono de negócio pode aplicar uma sequência curta para testar a tecnologia sem transformar a empresa em laboratório permanente. Primeiro, registre durante cinco dias uma tarefa repetitiva e conte ocorrências, tempo gasto e erros. Segundo, escolha um único ponto de intervenção. Terceiro, defina um indicador de resultado e um limite de segurança. Quarto, rode o teste com revisão humana. Quinto, compare o período anterior com o período posterior.
O indicador precisa acompanhar o objetivo comercial. Para atendimento, pode ser tempo até a primeira resposta e percentual de casos resolvidos. Para vendas, propostas enviadas, taxa de retorno e margem. Para estoque, divergências entre sistema e prateleira. Para conteúdo, visitas qualificadas e pedidos originados, não somente quantidade de textos publicados. Uma automação que aumenta volume e reduz margem não cumpriu a decisão que justificou o investimento.
O relatório da New York Times Company oferece uma referência para esse raciocínio: a companhia acompanha assinantes, receita por usuário, publicidade e produtos de afiliados. O UOL, conforme os dados apresentados na reportagem, distribui sua receita entre assinaturas, publicidade, produtos digitais, ingressos online, mídia fora de casa, televisão e eventos. Os dois casos têm escalas muito superiores às de um pequeno negócio, mas compartilham uma prática: observar a relação entre produto e resultado, não a novidade tecnológica isolada.
Na segunda-feira, o primeiro passo é escolher uma fila e um número
Na próxima segunda-feira, o proprietário pode abrir o registro de pedidos, mensagens ou tarefas acumuladas e escolher a fila que mais consome tempo sem produzir valor proporcional. Depois, deve anotar durante uma semana quantos itens entram, quantos saem, quanto tempo cada etapa exige e em que ponto aparece o retrabalho. Só então faz sentido avaliar uma ferramenta de IA, pedir uma demonstração ou montar um teste.
O teste deve ter prazo definido, responsável identificado e regra de parada. Uma revisão semanal permite corrigir respostas, ajustar o conjunto de dados e ouvir quem executa o processo. Se o ganho não aparecer, a decisão correta é encerrar o experimento, registrar o motivo e escolher outro problema. Persistir em uma automação apenas porque houve investimento inicial transforma custo em hábito.
A pergunta final é direta: qual tarefa do seu negócio tem hoje uma fila visível, um tempo que pode ser medido e um erro que a equipe consegue identificar? Se você não consegue responder com um número, ainda falta escolher o problema. Se consegue, já existe uma base para decidir se a inteligência artificial deve entrar, em que ponto e sob qual responsabilidade.
Fontes consultadas
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