Assinar uma ferramenta de inteligência artificial custa algumas dezenas de reais por mês. Fazer com que ela resolva um problema real custa outra coisa: método. Foi essa distância que o contador Marcelo Soares de Moraes decidiu medir. Ele é mestrando em Gestão Empresarial e Inovação e professor de pós-graduação em Gestão Tributária no Grupo Ser Educacional. A pesquisa de mestrado dele investiga a IA em pequenas empresas e termina numa proposta concreta. Trata-se de um modelo de diagnóstico e priorização pensado para quem não tem departamento de tecnologia, nem orçamento para errar duas vezes.
O ponto de partida foi uma revisão de escopo. Esse método mapeia tudo o que já se publicou sobre um assunto antes de tirar conclusões. Moraes reuniu 4.366 referências científicas. Retiradas as duplicatas, restaram 3.495. Depois da triagem, 345 estudos entraram na revisão. Desses, 52 formam o núcleo dedicado a micro e pequenas empresas, lido integralmente por ele, e 293 entram como evidência de apoio, em geral sobre pequenas e médias.
A geografia dessa produção diz muito. A Ásia responde por 26,7% dos trabalhos, a América Latina por 13,9% e a Europa por 12,8%. A América do Norte fica com 4,3%. Do Brasil, vieram 14 estudos. “A gente ainda tem poucos estudos no Brasil sobre inteligência artificial, principalmente para pequenas empresas”, afirma Moraes. Por isso, o modelo parte da experiência internacional para iluminar uma realidade que o país ainda estuda pouco.
E a experiência internacional não é exatamente animadora. Segundo a Eurostat, agência estatística da União Europeia, a falta de conhecimento especializado lidera as barreiras. Cerca de 71% das empresas que cogitaram usar IA e desistiram apontaram esse motivo. Em outras palavras, o que falta raramente é a ferramenta. Na maioria dos casos, falta saber o que fazer com ela.
No Brasil, o retrato da indústria aponta na mesma direção. A PINTEC Semestral, do IBGE acompanha indústrias com 100 ou mais funcionários. Entre 2022 e 2024, o uso de IA nesse grupo saltou de 16,9% para 41,9%. Ainda assim, essas empresas apontam barreiras às tecnologias digitais avançadas. As mais citadas são o custo (78,6%), a falta de pessoal qualificado (54,2%) e os riscos de segurança e privacidade (47,2%). Se a indústria de porte médio e grande esbarra nesses obstáculos, a pequena empresa esbarra antes.
O diagnóstico de Moraes começa pelo dono do negócio. Na pequena empresa, ele é o marketing, o comercial, o financeiro e o operacional ao mesmo tempo. Quando assina uma ferramenta pronta, espera que ela tire peso de todas essas frentes de uma vez. “As pessoas pensam: contratei, fechei, agora vou resolver minha vida. E não é bem assim”, diz. Sem projeto, sem escopo e sem regra de uso, a expectativa vira frustração, e a frustração vira abandono.
Para evitar esse ciclo, o modelo organiza a decisão sobre IA em pequenas empresas em cinco dimensões. Primeiro vem a prontidão organizacional, que envolve regras escritas, responsáveis e clareza sobre o problema a resolver. Em seguida aparece a prontidão digital, isto é, a infraestrutura e a qualidade e o formato dos dados que a empresa já tem. A terceira é a adequação do caso de uso: se a tarefa é repetitiva e se o erro da ferramenta é fácil de perceber. A quarta trata do risco e da capacidade de supervisão, ou seja, do que pode ser inserido ali e de quem confere o resultado. Por fim, vem o potencial de benefício, que compara o tempo gasto hoje com o tempo de usar a ferramenta e revisar o que ela entrega.
Na prática, o modelo inverte a sequência mais comum. Em vez de começar pela ferramenta, começa pela empresa: o que ela quer resolver, onde a solução vai funcionar e o que pode ou não ser digitado ali. “A gente tem questão de segurança, tem questão da real necessidade da ferramenta, qual a melhor ferramenta que a gente precisa”, explica Moraes. Assim, a escolha do produto deixa de ser o primeiro passo e passa a ser consequência dos anteriores.
A dimensão de risco é a que mais preocupa o pesquisador. Ela trata do que acontece com dados financeiros e de clientes quando um funcionário cola tudo numa ferramenta gratuita. É o tema da próxima matéria desta série da Revista Paradigma. Já o paradoxo dos números de adoção, em que pouca gente adota de fato e quem usa fica no raso, fecha a trilogia.
Para o dono de um pequeno negócio, a lição do levantamento cabe numa frase: a IA em pequenas empresas rende quando entra como projeto, e não como assinatura. Moraes, que concilia o mestrado com a sala de aula e com o próprio escritório de contabilidade, aplica a tecnologia todos os dias. Agora, a pesquisa dá nome e ordem ao que a rotina dele já vinha mostrando.
Entrevista exclusiva concedida à Revista Paradigma para a revista Nomes que Honram Pernambuco, Ed. 3. Dados de verificação: Eurostat — Use of artificial intelligence in enterprises · IBGE — PINTEC Semestral 2024.