O cliente que cancelou a IA depois de seis meses, e por que um empresário do setor vê isso como boa notícia

Enquanto o mercado celebra cada nova adoção de inteligência artificial, o fundador da Vircos, Guilherme Friol, defende uma tese incomum: alguns cancelamentos são sinal de maturidade, não de fracasso. O argumento expõe o que ele chama de adoção performática.

Um cliente que descontinua um projeto de inteligência artificial costuma ser tratado como história de insucesso, algo a esconder do mercado. Guilherme Friol, fundador da Vircos, operadora brasileira de infraestrutura de IA, pensa o oposto. Para ele, um cancelamento bem fundamentado pode ser o melhor resultado possível de um projeto e diz mais sobre a saúde do mercado do que muitas implementações comemoradas.

A provocação nasce de um padrão que Guilherme Friol diz observar com frequência: empresas que adotam inteligência artificial não porque precisam, mas porque sentem que deveriam. É a adoção movida por pressão social, em que a tecnologia entra para satisfazer uma expectativa externa antes de resolver um problema interno.

O empresário relata uma conversa que se tornou emblemática para ele. Um executivo admitiu estar “comprando IA porque o conselho espera ouvir essa palavra”. A partir de episódios assim, conta Guilherme Friol, a Vircos passou a priorizar uma etapa de diagnóstico antes de qualquer implementação, mesmo quando isso significava atrasar ou inviabilizar a venda.

É nesse contexto que o cancelamento ganha outra leitura. Quando um cliente interrompe um projeto porque concluiu, com clareza, que aquela aplicação não entregava valor real, a decisão representa amadurecimento. Significa que a empresa parou de medir sucesso pela presença da tecnologia e passou a medir pelo resultado que ela produz.

“Automação deve reduzir atrito humano, não criar teatro tecnológico. Quando um cliente cancela porque percebeu que estava no teatro, isso é uma boa notícia, não uma derrota”, afirma Guilherme Friol.

A posição contraria parte do discurso dominante no setor, que trata qualquer recuo na adoção de IA como atraso competitivo. Guilherme Friol argumenta que confundir interface bonita com inteligência real é um dos erros mais caros que uma empresa pode cometer, e que muitos projetos são vendidos pela aparência de sofisticação, não pela capacidade de operar em condições reais.

O empresário identifica ainda um conjunto de movimentos que considera equivocados na adoção corporativa de IA: ignorar infraestrutura e segurança, confiar excessivamente na tecnologia sem supervisão e tratar a adoção como fim em si mesma. Em todos esses fatores, o ponto comum é a ausência de um diagnóstico honesto sobre o problema que se quer resolver.

Do outro lado, Guilherme Friol aponta o que considera promissor: inteligência artificial aplicada a operações reais, arquiteturas híbridas que preservam soberania sobre os dados e sistemas com governança clara. São aplicações em que a tecnologia resolve um problema concreto e mensurável, e não apenas adiciona uma camada de modernidade ao discurso institucional.

A tese tem implicação prática para quem decide sobre tecnologia em grandes empresas. Se o sucesso de um projeto de IA passa a ser medido pelo resultado, e não pela adoção em si, o cancelamento deixa de ser um tabu e vira parte legítima do processo de decisão. Para Guilherme Friol, o mercado brasileiro de inteligência artificial só amadurece quando aprende a dizer não com a mesma naturalidade com que diz sim.

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