Arthur Guttilla Head of Product Marketing, Strattum Com passagens na Amazon Web Services e no Google, Guttilla trabalhou diretamente com fundadores de startups e empresas de capital de risco, compreendendo as necessidades de empresas tecnológicas em estágio inicial na interseção entre tecnologia e negócios.
Em resumo
Em muitas empresas, a IA está em uso antes de existir uma decisão sobre ela. Pessoas redigem e-mails e resumem reuniões com assistentes, e a liderança contabiliza isso como avanço. A dificuldade aparece quando a pergunta passa a ser qual processo roda melhor com IA. A adoção de IA acontece em níveis, e cada nível exige algo diferente: acesso ao dado, dono, medição e contexto compartilhado. O último deles depende do Company Brain, a camada que conhece a empresa: quais dados existem, onde vivem, como se relacionam e quem pode ver o quê.
O mesmo modelo pode servir aos três níveis. A diferença está no contexto que ele recebe, em quem responde pelo resultado e em como o resultado é medido.
Cada pessoa usa um assistente para redigir, resumir ou revisar, e o contexto é o que ela cola. O ganho fica com quem usa, como a gerente de produto que escreve mais rápido a primeira versão de uma especificação. Nesse nível, a adoção de IA é medida por percepção individual.
A IA entra em um processo de um time e consulta os sistemas desse time. A controladoria pede a explicação da variação de uma conta e recebe a resposta com os lançamentos do ERP. Há um gestor responsável, uma métrica do processo e uma integração construída para aquela área.
Agentes de IA executam etapas de um processo que atravessa áreas. Na entrada de um novo cliente B2B, o contrato assinado no CRM dispara o cadastro de faturamento no ERP, o projeto de implantação e o SLA no helpdesk. Cada etapa depende de dado que nasceu em outra área.
Do nível um para o dois, a primeira barreira é o dado. Uma pessoa consegue colar um parágrafo em um assistente e não consegue colar o ERP. Conectar a fonte exige decidir quem pode ver o quê, e muitas iniciativas param quando a segurança pergunta como o assistente vai respeitar as permissões de origem.
A segunda barreira é o dono. No nível dois, alguém precisa responder pelo processo, definir o que conta como resposta correta e medir o efeito. Sem esse papel, o projeto vira uma demonstração que ninguém incorpora à rotina.
Do nível dois para o três, a barreira muda de natureza. Cada área construiu a própria integração, com o próprio vocabulário. Um agente que atravessa comercial, financeiro e implantação encontra três sentidos para data de início: a assinatura para vendas, a primeira fatura para o financeiro e o kickoff para a implantação.
A medição também muda. Um processo entre áreas precisa de uma métrica de ponta a ponta, como o tempo entre a assinatura e o primeiro uso do cliente, e de alguém que responda por ela.
Os níveis convivem na mesma empresa. Estes sinais localizam cada iniciativa de adoção de IA:
Um estudo publicado pela OCDE em 2025 sobre a adoção de inteligência artificial em empresas dos países do G7 e do Brasil trata formação de pessoas e acesso a dados entre as frentes que destravam o uso. São as duas barreiras da passagem do nível um para o dois.
No nível três, o problema central é contexto compartilhado. O Company Brain conecta CRM, ERP, helpdesk e contratos uma única vez e organiza esses dados em um grafo de conhecimento, que registra que contrato, fatura, projeto e chamado pertencem ao mesmo cliente.
A ontologia do negócio resolve o vocabulário. Data de início ganha três definições com nome, e o agente de implantação recebe a que vale para a etapa dele. A camada semântica traduz cada pedido do agente para a consulta certa na fonte certa.
O contexto é servido a qualquer agente via MCP, o protocolo aberto que conecta modelos a fontes de dados. Cada novo agente parte do que já foi conectado e acrescenta apenas a fonte que falta, e daí vem a velocidade do terceiro nível.
A permissão é herdada do sistema de origem, e o agente que age em nome de uma pessoa enxerga o que ela já enxerga. Cada ação aponta o registro de origem, o que permite auditar o que o agente fez.
Um Company Brain não cria dono de processo nem define métrica. Um agente entre áreas sem responsável repete, em escala maior, o problema do projeto sem dono do nível dois, e a adoção de IA volta a depender de iniciativas isoladas.
As fontes precisam estar acessíveis por API ou banco de dados, e as definições da ontologia precisam do acordo das áreas. Quando duas diretorias discordam sobre o que é um cliente em implantação, a decisão cabe a elas.
O ponto de partida é escolher, entre os fluxos do nível dois que já funcionam, aquele cujos dados outras áreas também usam. Um rascunho de resposta do suporte que consulta helpdesk e contratos é um bom candidato, porque o mesmo contrato interessa ao financeiro e à implantação.
Esse processo é reconstruído sobre o Company Brain, com fontes conectadas, termos definidos e permissão herdada. O fluxo da área vizinha parte do mesmo contexto, e a adoção de IA chega ao terceiro nível quando um agente reaproveita esse contexto para atravessar as duas áreas.