A inteligência artificial entrou no marketing carregando uma promessa implícita:
a de que finalmente teríamos respostas rápidas, previsões confiáveis e decisões melhores.

Em muitos casos, o que ela trouxe foi outra coisa: velocidade sem critério.

IA é excelente para organizar informação, detectar padrões fracos e reduzir esforço operacional. Mas ela não entende contexto do jeito que humanos entendem. Não conhece o custo político de uma decisão, nem o impacto reputacional de um erro, nem o tempo certo de não agir.

Quando tratada como oráculo, a IA não melhora decisões. Ela apenas acelera decisões mal formuladas.

O risco não está em usar IA.
Está em terceirizar o julgamento.

Modelos generativos trabalham a partir de probabilidades. Eles escolhem o que é mais plausível com base no que já aconteceu antes. Isso os torna ótimos para síntese, comparação e simulação — mas péssimos para decisões que exigem ruptura, intuição ou leitura de sinais ainda fracos demais para virar dado.

Na prática, IA funciona melhor quando:

• ajuda a organizar dados dispersos

• destaca padrões recorrentes

• simula cenários possíveis

• reduz fricção operacional

E funciona mal quando:

• define sozinha o que deve ser feito

• substitui critérios estratégicos

• vira justificativa técnica para decisões já tomadas

Há um conforto perigoso em dizer “foi a IA que indicou”.
Confortável — e irresponsável.

Decidir continua sendo um ato humano. Envolve assumir risco, escolher prioridades e aceitar consequências. Nenhum modelo faz isso no seu lugar.

Usar IA de forma madura não é perguntar “o que devo fazer?”.
É perguntar “o que estou deixando de ver?” e “quais hipóteses fazem mais sentido testar ou descartar?”.

A IA amplia leitura.
Organiza o caos.
Aponta direções possíveis.

Mas o julgamento final continua sendo seu.

Sinto muito.