Decidir a quem conceder crédito, como precificar um produto ou como priorizar uma fila de atendimento não são tarefas genéricas: são regras construídas com anos de erro e acerto dentro de cada empresa, e que raramente estão escritas em algum lugar, moram na experiência das pessoas mais experientes da operação. Para Guilherme Friol, CEO da Vircos, empresa de engenharia de inteligência artificial corporativa, transferir esse tipo de decisão para uma ferramenta de terceiro é um dos erros mais caros que uma empresa pode cometer ao adotar inteligência artificial.
O executivo defende um critério simples para separar o que pode ser comprado do que deve ser construído internamente: a tarefa é feita exatamente igual em todas as empresas do setor? Se sim, é commodity, e comprar é a decisão certa. Se não, se a forma como a empresa faz aquilo é parte do motivo pelo qual o cliente a escolhe, então é núcleo, e núcleo não se terceiriza.
"Transcrever uma reunião é igual no mundo inteiro. Decidir a quem você concede crédito, não. Se essas duas decisões estão sendo tratadas com o mesmo critério de compra, alguma coisa está errada", afirma Guilherme Friol.
O custo invisível de terceirizar o núcleo
Quando a lógica de negócio é transferida para uma ferramenta de terceiro, ela passa a rodar dentro de um sistema que a empresa não controla, não audita e não consegue explicar. Se o resultado muda porque o fornecedor atualizou algo no produto, não há a quem perguntar por quê. Esse é o ponto central do risco, segundo o executivo: a dependência que se instala aos poucos e só fica visível quando a empresa tenta reverter a decisão.
"O risco não é a ferramenta errar. É a empresa não conseguir explicar por que ela acertou", diz Guilherme Friol.
Há uma diferença de gravidade entre os dois erros possíveis nessa decisão. Construir uma commodity do zero desperdiça orçamento e tempo, mas o prejuízo é contornável, basta desligar o projeto e comprar o que já existia. Comprar o núcleo é diferente: o custo aparece devagar e só se torna visível quando a empresa tenta sair do contrato.
A confusão que o próprio mercado alimenta
Parte da dificuldade em fazer essa distinção vem do próprio mercado de fornecedores. A Gartner descreve como agent washing a prática de renomear assistentes, automações e chatbots já existentes como agentes de inteligência artificial sem capacidade correspondente, e estima que, entre os milhares de fornecedores que se apresentam nessa categoria, apenas cerca de 130 sejam reais. Isso significa que o rótulo de uma proposta comercial diz pouco sobre o que está sendo entregue, e reforça a necessidade de a própria empresa aplicar o critério antes de assinar qualquer contrato que envolva decisões estratégicas do negócio.
Para áreas de zona cinzenta, como o atendimento ao cliente, em que a mecânica de responder é commodity mas o critério de escalonamento é próprio da empresa, a recomendação é uma arquitetura híbrida: comprar a camada genérica e manter a camada de decisão sob controle interno.