1. A IA não corrige operações desorganizadas — ela as amplifica

A transformação digital consolidou os canais digitais como parte central dos negócios. Isso já aconteceu. O problema é que, mesmo após anos de digitalização, a maior parte das empresas ainda opera de forma fragmentada: marketing não conversa com comercial, atendimento não alimenta inteligência de negócio, dados ficam dispersos. Conversas acontecem todos os dias, mas raramente viram aprendizado estruturado.

É justamente nesse espaço que a IA começa a ganhar relevância — não como ferramenta isolada, mas como arquitetura de inteligência capaz de conectar tecnologia, dados, comunicação e operação.

Ainda estamos no início dessa curva. A IA em serviços segue concentrada entre inovadores e early adopters, mas a velocidade de adoção tende a ser muito maior do que em ondas anteriores de tecnologia. A vantagem competitiva estará em perceber antes da maioria onde estamos nessa curva, e transformar intenção em implementação.

Um dos conceitos mais fortes apresentados no evento foi o de agentes orquestradores: sistemas capazes de coordenar APIs, ferramentas, canais e automações em uma mesma lógica operacional — conectando CRM, WhatsApp, atendimento, vendas, financeiro, onboarding e pós-venda, tudo alimentado por dados e contexto.

O paradoxo é que quase todas as empresas querem implementar IA, mas poucas conseguem estruturar isso de forma consistente. Dados apresentados no evento mostram o gap: 99% das empresas planejam implementar IA agêntica, 93% dos líderes de tecnologia pretendem introduzir agentes nos próximos dois anos, mas apenas 2% conseguiram deploy em escala completa. Segundo estudo do MIT em parceria com o Project HANDA, 95% dos projetos corporativos de IA falham.

O motivo é quase sempre o mesmo: empresas tentam implementar IA sem estrutura operacional organizada. A IA não corrige uma operação desorganizada. Ela amplifica o que já existe.

2. A Comunicação Integrada como infraestrutura de IA

Talvez o principal insight do evento tenha sido perceber que a comunicação integrada se torna ainda mais importante nesse novo cenário.

A Comunicação Integrada, que foi tema do meu projeto de TCC em 2011, foi um conceito criado por Margarida Kunsch em 2003. Há 30 anos, ela sistematizou a comunicação organizacional em quatro dimensões — institucional, mercadológica, administrativa e interna. O que mudou é que a IA tornou sua ausência imediatamente visível.

Desenvolvido por ThinkLab Adaptado de Kunsch, Composto de Comunicação Integrada, 2003

Cada dimensão corresponde a uma camada de conhecimento que sistemas de IA precisam acessar para funcionar com coerência. A dimensão institucional define tom de voz e posicionamento — como o agente representa a empresa em qualquer interação. A mercadológica estrutura scripts, jornadas e inteligência comercial. A administrativa documenta processos, regras e critérios de decisão. A interna organiza cultura, padrões de resposta e consistência de atendimento em escala.

Mas esse conhecimento, da IA na prática, vem de duas fontes distintas: dados internos e públicos.

Os dados internos — conversas, CRM, históricos, processos documentados — revelam como a empresa realmente opera. Os dados públicos — conteúdo indexado, menções, presença digital — determinam como ela é compreendida e recomendada por inteligências artificiais.

Implementar IA sem essas camadas estruturadas não é neutro. É amplificar o que já existe, incluindo o caos.

A comunicação deixa de ser divulgação. Ela passa a ser a arquitetura que faz a IA funcionar.

3. O texto como infraestrutura das inteligências artificiais

Outro ponto evidente no evento: o texto se tornou a principal matéria-prima das IAs.

Prompts, scripts comerciais, FAQs, padrões de resposta, fluxos conversacionais, critérios de personalização, bases de conhecimento — tudo isso alimenta agentes e sistemas conversacionais. Isso muda o valor estratégico do conteúdo. Não estamos mais produzindo texto apenas para redes sociais ou blogs. Estamos produzindo inteligência treinável: documentando como a empresa responde, vende, atende, se posiciona, conduz jornadas.

O conteúdo deixa de ser mídia. Ele passa a estruturar comportamento operacional.

4. Dados internos: o motor que já existe

Todas as empresas já possuem bases de dados extremamente ricas. O problema é que esses dados raramente estão organizados para tomada de decisão e automação.

Conversas de WhatsApp, por exemplo, carregam dúvidas recorrentes, objeções, padrões de compra, linguagem dos clientes, falhas operacionais, gargalos comerciais. Esses dados ajudam a estruturar scripts, fluxos de atendimento, treinamentos e agentes de IA. O mesmo vale para CRM, históricos de compra, tickets médios, origem de leads, recorrência por perfil de cliente.

Análises que antes levariam meses hoje podem ser feitas em horas — desde que a empresa tenha estrutura para organizar e interpretar o que já produz. Transformar informação dispersa em inteligência operacional é, provavelmente, a aplicação mais imediata e subestimada da IA nos negócios.

5. Dados externos: GEO e a nova lógica de descoberta

O crescimento das buscas mediadas por IA também foi tema recorrente no evento. Embora o Google siga como principal canal de aquisição, as recomendações feitas por inteligências artificiais já começam a ganhar relevância em tráfego e conversão.

Isso muda a lógica da presença digital. O site deixa de ser apenas institucional e passa a funcionar como base de contexto, centralizador de leads e fonte de treinamento para IA. Blogs ganham ainda mais importância como motores para buscas conversacionais. Redes sociais seguem relevantes pela atualização constante e validação pública da marca.

SEO começa a dividir espaço com GEO — otimização para mecanismos generativos. Não basta mais ser encontrado. As marcas precisarão ser compreendidas, organizadas e recomendadas por inteligências artificiais. Isso exige clareza, profundidade, consistência narrativa e produção contínua de conteúdo com autoridade temática.

6. O case Arezzo: quando a IA vira infraestrutura de experiência

Um dos painéis que melhor traduziu a aplicação prática foi “O poder das conversas na era da IA: canais conversacionais como motor de CX e vendas”, apresentado por Erick Buzzi e Ricardo Pinho com o case do Grupo Azzas.

Os números após a implementação da IA conversacional foram expressivos: mais de 50 mil atendimentos por mês, 68% de retenção pelo bot, aproximadamente 90% de índice de solução e abandono próximo de zero.

Mas o dado mais importante não é o volume. É a combinação entre retenção, resolução e baixo abandono — isso indica que a IA deixou de funcionar como triagem e passou a atuar como infraestrutura real de experiência e conversão.

No caso do Grupo Azzas, esse movimento ganha ainda mais relevância porque o grupo opera múltiplas marcas — Arezzo, Vans, Schutz — com públicos e repertórios distintos. Criar agentes com personas próprias para cada marca mostra que escalar atendimento com IA não significa padronizar. Pelo contrário: exige governança de marca, curadoria de tom de voz e base de conhecimento estruturada. Branding e narrativa ganham espaço central na IA conversacional.

A apresentação reforçou um ponto que resume bem o que o evento inteiro mostrou: a performance da IA depende menos do “bot” em si e mais da arquitetura que o sustenta.

Um agente eficiente precisa de mente — para acessar conteúdos, políticas e informações confiáveis. Voz — para traduzir a identidade da marca em linguagem. E braço — para executar ações concretas: consultar pedidos, acionar trocas, registrar tickets, apoiar vendas.

Um bot isolado responde perguntas. Um agente integrado entende contexto, reconhece jornadas, reduz fricções e transforma cada interação em dado útil para a operação.