Consultoria de IA e dados: contratar ou fazer em casa?
O que uma consultoria de IA e dados entrega de fato, o que a sua equipe faz melhor, o que não precisa de ninguém e o que perguntar antes de assinar.
William MeloSócio-fundador da Maze Analytics
Uma consultoria de IA e dados vale a contratação quando o trabalho é técnico, acontece uma vez e a empresa não tem quem faça: juntar os sistemas numa base única, escrever a regra de cada indicador, montar painel, previsão e assistente em cima disso. Não vale quando o problema é decidir o que o negócio quer medir, que é trabalho de quem conhece a operação, nem quando a tarefa é texto com assistente genérico. Este artigo separa as três situações e lista o que perguntar antes de assinar.
Os pontos-chave:
- Consultoria entrega infraestrutura e método: integração, base única, regra de indicador, painel, previsão e agente. Coisa que se constrói uma vez e a empresa usa por anos.
- A equipe interna faz melhor o que depende de conhecer o negócio: definir o que é margem, o que é cliente ativo, qual decisão o número vai orientar.
- Tarefa de texto com assistente genérico se resolve com uma tarde de treino, sem projeto e sem fornecedor.
- Quatro perguntas separam proposta séria de proposta de ocasião: quem fica com o dado, o que acontece quando o contrato acaba, como medem resultado e o que dizem que não fazem.
- Prazo dado antes de olhar os sistemas, IA antes de dado e preço sem escopo são os sinais de proposta escrita para fechar a venda, e não para funcionar depois.
O que uma consultoria de IA e dados entrega de fato
Tire a palavra "IA" da proposta e veja o que sobra. Se sobrar pouco, a proposta é fraca. Uma consultoria séria entrega, nesta ordem:
- Integração das fontes. ERP, plataforma de venda, financeiro, planilha de custo e CRM passando a conversar, com atualização automática.
- Base única. Um lugar onde cada venda, cada produto e cada cliente aparece uma vez só, com o mesmo nome em todo relatório.
- Regra escrita de cada indicador. O que entra no faturamento, o que é devolução, como se calcula margem por canal. Sem isso, dois painéis mostram dois números.
- Painel. A camada visual em cima da base, para quem decide olhar todo dia.
- Previsão. Modelo de demanda, de ruptura ou de inadimplência, calibrado com o histórico da empresa e com o erro medido, como explicamos em previsão de demanda.
- Agente ou assistente. Quem responde pergunta em português e avisa quando algo sai do padrão, lendo a mesma base que o painel.
A IA é o sexto item. Os cinco anteriores são a razão de ela funcionar. Uma pesquisa da MIT Sloan Management Review já apontava que o maior obstáculo para tirar a IA do laboratório e colocar na operação está menos na qualidade do dado em si do que em ele estar acessível para a máquina ler. O que trava o projeto é a base.
O que a equipe interna faz melhor do que qualquer consultoria
Uma parte do trabalho ninguém de fora faz bem, por mais experiente que seja: a que depende de conhecer a regra do negócio.
Definir o que cada número significa. Cliente ativo é quem comprou nos últimos 90 dias ou nos últimos 12 meses? Margem desconta frete e comissão de marketplace? Produção do dia conta a peça apontada ou a expedida? Uma consultoria faz a pergunta certa e mostra as consequências. A resposta é da empresa.
Decidir. O painel mostra que a linha de inverno está com margem baixa em um canal. Cortar o canal, subir o preço ou aceitar a margem para ganhar volume é decisão de quem responde pelo resultado. Consultoria que se ofereça para decidir vende o que não tem.
Manter o cadastro. O dado nasce quando alguém cadastra um produto ou lança uma nota. Se sai errado ali, nenhuma camada de cima conserta, como mostramos em cadastro de produtos. Disciplina de cadastro é interna e diária, não cabe em projeto.
O que não precisa de ninguém
Uma fatia grande do que se chama de "IA na empresa" é usar um modelo de linguagem para tarefa de texto: resumir reunião, rascunhar e-mail, traduzir manual, revisar descrição de produto.
Isso se resolve com uma assinatura por pessoa e alguém que teste por uma semana e mostre para os outros, sem consultoria e sem projeto. Na pesquisa TIC Empresas do Cetic.br, as ferramentas de geração de texto foram o tipo de IA que mais cresceu entre as empresas brasileiras que usam a tecnologia, de 20% para 30% em um ano. É o uso mais fácil de começar.
O cuidado é um só: não deixar dado sensível da empresa em ferramenta de conta pessoal, sem contrato que diga o que acontece com o que foi digitado. Isso é uma regra de uso, escrita em uma página. Se a dúvida é por onde começar com IA de forma mais ampla, o guia de IA para análise de dados percorre o caminho inteiro.
Contratar, fazer em casa ou não fazer: por situação
| Situação | O que fazer | Por quê |
|---|---|---|
| Vendas no ERP, pedidos na plataforma, custo em planilha, ninguém junta | Contratar | Trabalho técnico, feito uma vez, sem parar a operação |
| Dois painéis mostram faturamento diferente | Definir em casa, contratar a implementação | A regra é decisão de negócio; aplicá-la em toda a base é trabalho de dados |
| Precisa prever demanda para comprar melhor | Contratar, se o histórico já estiver organizado | Sem histórico limpo, nem contratar resolve |
| Quer um assistente que responda perguntas sobre a operação | Contratar, depois da base | IA sobre dado bagunçado responde errado com fluência |
| Equipe quer usar IA para e-mail, resumo e texto | Não contratar | Assistente genérico resolve, com uma regra de uso escrita |
| Empresa com menos de um ano de histórico | Não fazer, ainda | Previsão e agente precisam de passado para aprender |
A coluna do meio quase nunca é "contratar tudo". O desenho que vemos funcionar é: consultoria na infraestrutura, equipe na regra e na decisão, ninguém no que é texto.
Que perguntas fazer antes de contratar
Quatro perguntas cabem em meia hora de reunião e eliminam a maioria das propostas fracas.
Quem fica com o dado?
A base precisa ficar em um ambiente da empresa, com acesso que a empresa controla. Se a resposta for "fica na nossa plataforma", a empresa está alugando o próprio dado. Pergunte também com que conta o fornecedor acessa e se você consegue cortar esse acesso sozinho.
O que acontece quando o contrato acaba?
É a pergunta que mais incomoda e a que mais revela. A resposta boa descreve o que continua funcionando sem o fornecedor: integração rodando, painel abrindo. Se tudo depender de uma licença que só ele tem, o custo real é bem maior do que o da proposta.
Como medem resultado?
Resultado aparece em número da operação: horas que a equipe deixou de gastar juntando planilha, decisão tomada no dia em vez de na semana seguinte, erro de estoque que deixou de acontecer. Peça ao fornecedor qual desses números espera mover e como vai medir antes e depois. Quem responde "aumento de produtividade" sem dizer como mede não vai medir.
O que vocês não fazem?
Toda consultoria séria tem uma lista do que não faz. Se a resposta for "fazemos tudo", a empresa vai receber generalista em cada frente. Bom sinal é o fornecedor dizer, ainda na proposta, em que situação o projeto não vale a pena.
Quais sinais denunciam uma proposta ruim
Algumas frases aparecem em proposta com frequência bastante para virar alerta.
- Prazo e resultado prometidos antes de olhar os sistemas. Integrar fontes, limpar histórico e validar indicador com a equipe leva tempo, e quem promete atalho pula a validação. É o dado que a diretoria pega errado na primeira reunião e nunca mais confia.
- IA antes de dado. Proposta que começa pelo assistente e deixa a base para "uma segunda fase" inverteu a ordem. O AI Index de Stanford mostra que quase nove em cada dez organizações já usam IA de alguma forma, mas a implantação de agentes no processo ainda está em um dígito por área. A distância entre testar e operar é a base que a proposta quer deixar para depois.
- Preço sem escopo. Valor fechado sem dizer quais fontes entram, quantos indicadores serão definidos, quantas perguntas o assistente vai responder no começo. Ou o escopo encolhe no meio, ou o preço cresce.
Nada disso é motivo para desistir de contratar, e sim para pedir a proposta de novo, com as respostas por escrito. Boa parte dessas respostas depende de a empresa já ter começado a organizar a casa, e o artigo sobre governança de dados mostra como fazer isso sem burocracia.
Quando falar com a Maze Analytics
Faz sentido conversar quando o dado está espalhado em três ou quatro sistemas, ninguém dentro de casa tem tempo para juntar, e a pergunta que a diretoria mais faz demora dias para ser respondida. Nosso trabalho é esse: conectar as fontes, deixar cada indicador com regra escrita e só então colocar painel e assistente em cima, como está descrito em IA e agentes de dados. O assistente responde em português, cita de onde veio cada número e diz "não sei" quando o dado não existe. O acesso da nossa equipe é feito por contas nominais, que você pode cortar quando quiser.
Não faz sentido conversar quando o que a empresa quer é usar IA para escrever texto, quando a base tem menos de um ano de histórico, ou quando o problema é a diretoria não olhar o painel que já existe. Nesses casos dizemos isso na primeira conversa.
Perguntas frequentes
O que faz uma consultoria de IA?
Integra as fontes de informação da empresa, monta uma base única, escreve a regra de cada indicador e constrói painel, previsão e assistente em cima disso. A parte de IA é a última camada: só funciona se a base estiver organizada e validada pela equipe.
Quando vale a pena contratar uma empresa de inteligência artificial?
Quando o trabalho é técnico, acontece uma vez e a empresa não tem quem faça sem parar a operação: integrar sistemas, organizar histórico, montar previsão ou assistente sobre a base. Não vale para definir o que o negócio quer medir, que é decisão interna, nem para tarefa de texto com assistente genérico.
Posso fazer um projeto de dados e IA só com a equipe interna?
Pode, se houver alguém com tempo e experiência em integração e modelagem de dados, e se essa pessoa não for a mesma que cuida do ERP e do suporte. Em muitas empresas de 50 a 500 pessoas essa pessoa não existe, e o projeto para quando a operação aperta.
Quanto tempo leva um projeto de consultoria de dados?
Depende do número de fontes, da qualidade do histórico e do tempo que a equipe tem para validar indicador. Desconfie de quem dá prazo antes de olhar os sistemas: a etapa que mais demora é a validação, e ela não encurta com tecnologia.
