O maior gargalo da IA nas empresas não é inteligência. É contexto

A inteligência artificial entrou nas empresas, mas ainda não virou operação em escala. Segundo a Deloitte, o acesso de profissionais à IA cresceu 50% em 2025, mas apenas 34% das organizações estão usando a tecnologia para transformar profundamente seus processos ou modelos operacionais. Para Roberto Cabrera, fundador da Jumpe, startup paulistana de IA para líderes de marketing e vendas, o movimento revela uma armadilha recorrente: as empresas estão colocando os primeiros agentes em operação sem antes construir a base que permite que eles funcionem. Antes de delegar decisões e execuções a um agente, é preciso ensiná-lo em qual contexto ele está entrando, quais são as prioridades do negócio, o histórico de decisões e os critérios que orientam cada área. Sem isso, a tecnologia opera no vazio.

 

A observação parte da prática. Agentes de inteligência artificial funcionam bem nas primeiras horas de operação, mas perdem desempenho ao longo de dias de trabalho contínuo: esquecem decisões anteriores, perdem nuances e frequentemente declaram concluídas tarefas que ainda estão em andamento. O nó, segundo Cabrera, não é a qualidade dos modelos. É a ausência de uma estrutura capaz de preservar o contexto da operação ao longo do tempo.

"Inteligência está ficando abundante. O que continua escasso é contexto. E a diferença entre os dois é mais profunda do que parece: um modelo pode ser treinado com bilhões de parâmetros e ainda assim não saber nada sobre como aquela empresa específica toma decisões, quais exceções existem, o que já foi tentado e descartado e por que determinado processo funciona de um jeito e não de outro," afirma Cabrera.

 

Empresas são, na prática, máquinas de produzir contexto: uma coleção de decisões acumuladas ao longo do tempo, exceções criadas após problemas, aprovações que dependem de outras aprovações e aprendizados que raramente foram documentados. Nenhum modelo de linguagem nasce conhecendo esse histórico. E é justamente essa lacuna que explica a distância entre adoção e escala. Pesquisas reforçam o ponto: a BCG aponta que a percepção positiva sobre IA generativa entre funcionários sobe de 15% para 55% quando há forte apoio da liderança, enquanto a Microsoft indica que fatores organizacionais como cultura e alinhamento de lideranças explicam mais do dobro do impacto percebido da IA em relação ao esforço individual isolado.

O argumento se apoia em um movimento já observado em outras tecnologias. À medida que os modelos de IA ficam mais baratos e acessíveis, o valor tende a migrar para a camada responsável por organizá-los. Aconteceu com infraestrutura, com armazenamento e com cloud. O ciclo se repete agora com a inteligência artificial: quando uma tecnologia vira commodity, o diferencial sobe uma camada.

"Quanto mais agentes surgem, mais importante se torna a camada responsável por coordená-los. Quanto mais decisões são delegadas à IA, mais valioso se torna o contexto que orienta essas decisões. O contexto de uma empresa é construído ao longo de anos. É um ativo proprietário. Talvez o mais valioso desta década," explica o executivo.

A empresa também questiona a narrativa de que o software está com os dias contados diante da ascensão dos agentes. Para Cabrera, o movimento é inverso: a IA será absorvida pelo software da mesma forma que tecnologias anteriores foram integradas aos sistemas de gestão. A interface, nesse cenário, deixa de ser apenas uma tela e passa a ser o lugar onde prioridades ficam visíveis, decisões deixam rastros e a governança acontece.

É nesse diagnóstico que se apoia a Jumpe. Fundada por Cabrera após a venda da Keep.i, concluída no fim de 2025, a startup reúne dados, dashboards, reuniões, apresentações, relatórios e e-mails em uma única camada conversacional com memória persistente e governança configurável. A plataforma já conta com 125 marcas em fase de transição, projeta 5.000 agentes em operação e faturamento de R$ 1,2 milhão no primeiro ano de operações. O modelo de precificação é baseado em volume de execuções, com planos que definem o conjunto de ações que cada agente pode realizar. A Keep.i, antecessora da Jumpe, conectou mais de 25 mil marcas e gerou mais de 150 mil painéis analíticos ao longo de uma década de operação.

"A discussão não é sobre modelos ou sobre quem lançou a novidade da semana. É sobre contexto. Quem conseguir construir, preservar e operacionalizar contexto terá vantagem. Quem não conseguir deixará de capturar o real potencial que os agentes têm para transformar processos de negócio," conclui Cabrera.

 

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