IA em produção: o que aprendemos implementando LLMs em 30 empresas

A bolha já passou

Em 2023, era impossível conversar com um diretor sem ouvir "vamos fazer um chatbot com GPT". Em 2025, a pergunta é outra: isso vai virar receita ou continua sendo pet project?

Depois de 30 implementações, separamos os padrões.

O que funciona

1. Automação invisível

IA por trás de processos existentes, qualificação de leads, classificação de tickets, sumarização de chamadas. O usuário nem sabe que tem LLM ali.

2. Copilots verticalizados

Não "ChatGPT pra empresa". Um agente específico, treinado no contexto da operação, integrado ao CRM/ERP. Resolve 1 problema, resolve bem.

3. Análise semi-estruturada em escala

Ler 10 mil reviews, transcrever 1.000 chamadas, classificar respostas abertas. Trabalho que era inviável fica trivial.

O que não funciona (ainda)

• Substituição completa de atendimento humano em casos complexos.
• Geração autônoma de conteúdo sem supervisão editorial.
• Decisões financeiras críticas sem human-in-the-loop.

Os três erros mais comuns

1. Começar pela tecnologia, não pelo problema. "Vamos usar IA" não é briefing.
2. Subestimar o custo de contexto. Conectar dados internos é 80% do projeto.
3. Ignorar o ciclo de feedback. Sem mecanismo de correção, o modelo vira gato preso.

A regra de ouro

Se você não consegue medir o ROI do agente em 90 dias, está fazendo demo, não produto.