*Por Rogerio Melfi, cofundador e CPO do PilotIn
A promessa de converter dados em valor nunca foi tão concreta. E isso não é só discurso: Em 2025, o volume global de indicadores criados e movimentados deve ultrapassar 180 zettabytes, segundo a Statista – o que equivale a mais de 340 terabytes gerados por minuto em média. Entretanto, a forma como as empresas encaram essa transformação ainda varia drasticamente. Algumas tratam a Inteligência Artificial como custo, outras como ferramenta de eficiência, e poucas – ainda poucas – a encaram como fonte direta de receita.
Essa jornada não é apenas tecnológica, é estratégica. Lá atrás, o uso de inovações servia para automatizar tarefas operacionais, reduzir tempo, enxugar times. Era uma resposta à pressão por corte de despesas. Depois, evoluímos para a segunda camada: IA e dados como aceleradores para otimização. Produtos começaram a prever comportamento, automatizar jornadas, reduzir churn (rotatividade). Começamos a medir o que antes era invisível. E, com isso, o impacto: segundo a McKinsey, empresas data-driven – organizações que utilizam códigos de forma estratégica para orientar as suas decisões – têm 23 vezes mais chances de conquistar novos clientes e 19 vezes mais de serem lucrativas.
Mas agora entramos em uma nova era: em que a inteligência começa a gerar lucro e retorno diretamente – e não apenas economizá-los. Esse salto só foi possível porque a base computacional mudou. A velha Lei de Moore, que previu por décadas o dobro de transistores a cada dois anos, pode ter desacelerado fisicamente, mas foi substituída por saltos exponenciais no poder dos chips, clusters em nuvem (junção de computadores que trabalham em conjunto) e arquiteturas otimizadas para IA. O gasto para treinar modelos caiu, e a latência nas respostas tornou-se quase imperceptível para o usuário final.
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Com essa base, a inteligência artificial e os dados deixam de apenas suportar o produto – eles são a própria solução. Quando uma recomendação personalizada vira conversão. Ou na hora em que o motor de categorização se torna diferencial competitivo. Quando a previsibilidade do comportamento financeiro leva a decisões melhores de crédito, e isso vira receita, não só eficiência. É nesse ponto que ela deixa de ser “apoio ao time de construção” e se torna o core da proposta de valor.
Para isso acontecer, é preciso mais do que dashboards e eventos bem marcados. É necessário design de dados na origem, desde o clique inicial. Cultura que conecta essa área a decisões. Hipóteses que virem experimentos. Times que saibam fazer a transição de observação para ação. Produtos orientados por indicadores não surgem de relatórios – eles nascem de uma arquitetura viva, de pipelines bem cuidados, de rastreabilidade e da obsessão por relevância.
E mais: nasce de uma visão clara do impacto. Em um cenário onde 81% dos líderes de produto relatam que decisões baseadas em indicadores superam as orientadas por intuição, segundo a Product Collective, insistir no “feeling” é ficar para trás.
No fim das contas, todo produto digital vai conviver com essas três fases: IA como custo, como eficiência e como receita. A pergunta é: onde está sua empresa hoje? E mais importante: ela está construindo os dados certos para chegar à próxima etapa?
