Fred Pericini
Co-fundador da Agência F2F, Engenheiro de Produção pela UFSCAR, empreendedor com mais de 10 anos de experiência em Marketing Digital, foi consultor na McKinsey, diretor comercial do Groupon Brasil e Groupon China.
EP 32
Como consultoria gera valor no pós-AI
O mercado de consultoria com Inteligência Artifical só tem a ganhar ao alavancar seus clientes com tecnologia e pensamento estruturado.
18 maio 2026 
CONVIDADO
Milena Fonseca
Transcrição do episódio
Olá, bem-vindos a mais um episódio do AI Firstcast, o único podcast no Brasil destinado à discussão estruturada de negócios sobre adoção de inteligência artificial.
Lembrando que nessa segunda temporada nós temos o quê? O patrocínio do SoftBank, Fred, que é o banco de investimento que mais entende de inteligência artificial também, certo?
É isso aí. E hoje?
Hoje promete, hein? Como sempre, né? Eu fico empolgado com essas conversas e não é por pouco. Então vamos começar? Conta pra gente quem é você, por favor.
Boa. Bom, gente, eu sou a Milena, sou sócia da Ace Ventures e da Ace Cortex. A Ace Ventures é uma empresa de venture capital que nasceu lá atrás como uma aceleradora de startups e hoje é um grupo com 3 empresas, né? Então, a gente tem uma gestora de fundos de investimento, a gente tem a Ace Advisors, que é uma empresa de meneio self-site, e a Ace Cortex, que é a empresa de consultoria na qual eu atuo hoje. Então, estamos aí desde 2014 no mercado com mais de 200 clientes, corporações, atuando aí com engenharia de crescimento, tanto com aplicação de AI na prática, quanto com quais são as alavancas de crescimento do negócio, criação de novos negócios, investimentos, aquisições. Então a gente olha para toda essa máquina comercial, todo esse passo a passo dentro da organização.
E quando a gente olha então para o seu negócio de consultoria, já dá para dizer que o seu pensamento é AI first?
Dá para dizer, 100%. Estava comentando aqui com vocês antes da gente começar, dentro da ACE a gente sempre teve um olhar muito de vanguarda. Até por a gente ter nascido dentro do mercado de venture capital, o nosso foco sempre foi olhar o que estava acontecendo, porque o mercado de VC acontece 7 anos antes do que o mercado corporativo. Então, a gente já fala de AI há bastante tempo. Hoje, a gente tem boa parte do nosso back office rodando com AI, com agentes de AI integrados à nossa estrutura. A gente tem ali boa parte da operação que roda também com uma estrutura de agentes de AI. Então, hoje a gente é 100% AI first. E aí eu falo um fomo gigantesco, porque todo dia vem uma coisa nova, um aprendizado novo, uma ferramenta nova que eu já quero testar. E nem sempre a gente tem a velocidade de adoção para testar todas, né? Mas a gente é assim.
Eu me sinto às vezes malabarista, sabe? A gente começa a dominar uma e já surge outra. E aquela uma que você dominou, ela mudou, já tem novas features. E um modelo que é melhor para cada coisa. E como que você se mantém na vanguarda do conhecimento junto com a operação dos clientes?
A gente tem duas frentes, né? Então, dentro da ACE, a gente tem um olhar, um chapéu muito grande para olhar para as startups do nosso portfólio, para se relacionar com esse portfólio. Então, é importante que todos os colaboradores, de alguma forma, eles se relacionem com o nosso portfólio. Sejam via mentorias, sejam participando ali de comitês e bancas de investimento, seja participando dos fóruns de investidores. Dentro da minha estrutura hoje a gente tem pessoas, consultores, né, que tem ali um histórico de consultoria, empreendedores, então pessoas que já fizeram o seu exit, já empreenderam ou não fizeram exit, o negócio não deu certo, faliu, e investidores. Então a gente busca assim ter um ambiente de muito conhecimento e muita troca, até mesmo cultural, né, por toda a visão do Pedro e do Mike, que foram as pessoas que fundaram a ACE lá atrás, trouxeram para o negócio. E a gente, eu acho que tem um quesito muito legal que eu estava comentando com vocês, né, a ACE ela não trabalha muito por um olhar setorial, a gente trabalha muito com uma ótica intersetorial justamente para os consultores, o time não ficar muito enviesado num setor único, e não entrar naquele dilema do benchmark, né?
Vou fazer isso porque o benchmark desse setor é que sempre se pode fazer dessa forma. Então a gente gosta de provocar bastante, trabalhar com empresas com modelos de negócio similar para que a gente consiga trazer movimentações dentro desses modelos. Porque às vezes eu pego, poxa, o mercado de saúde está muito mais avançado do que o mercado de educação, mas o mercado de educação, quando eu falo, por exemplo, de sistemas de ensino, é muito similar em dinâmica com o mercado pharma. Então eu consigo fazer um cross aqui. Como que eu consigo puxar um aprendizado para o outro? Então isso ajuda bastante a gente também a renovar o nosso conhecimento, inovar dentro dos clientes. Então eu diria que é esse cross entre o nosso portfólio, o nosso chapéu e o olhar dos clientes também.
A AC tem 12 anos, a Cortex, né? A AC Cortex.
A AC Cortex não, a AC Cortex é de 2018. A AC Ventures tem 12 anos. Tá.
Mesmo assim, o ponto é: é nova.
É nova.
E o que mudou desde a fundação até hoje no dia a dia, na entrega de uma consultoria?
Cara, tudo. A gente teve uma mudança muito grande no mercado de consultoria. O mercado de consultoria sempre trabalhou com um tripé: insights, expertise e relacionamento. Toda consultoria que existe no mundo, você vai perguntar o que ele entrega no final do dia, é esse tripé. E a ACE, ela nasceu num primeiro momento, a Ace Cortex, com um olhar muito de, cara, eu vou pegar as startups que eu tenho, eu vou conectar isso com as corporações. Num segundo momento, as corporações pediram para a gente entrar mais no business, me ajuda a formatar minha máquina comercial, quero que você não olhe só para minha estratégia de inovação, olha para minha estratégia geral, gosto da forma como vocês pensam de trazer provocações mais estratégicas, mas a gente falou, cara, a gente não quer ficar só na estratégia. A gente quer ser muito responsável com o P&L e a maior parte dos projetos de estratégia, eles não se pagam no final do dia. A gente vê empresas que fizeram grandes movimentações de estrutura organizacional, grandes investimentos em tecnologia, porque foi uma consultoria lá e falou assim, investe R$16 milhões nesse negócio que ele vai para frente. O negócio não vai para frente.
Tem uma empresa no mercado de construção que investiu ali mais de R$20 milhões num negócio de economia circular, Que não fazia sentido nenhum para o business deles.
E não circulou, né?
Não, mercado de construção, você não compra só um saco de cimento na sua casa porque o amiguinho tá vendendo um saco de cimento, você precisa de volume. Então, e aí tem muito medo de custo afundado também. E aí, o que que a gente começou a entender? Cara, consultoria que não vai para prática e que não gera valor de negócio no dia a dia Não vai funcionar no final do dia. A AI, ela já pega toda camada de insight e expertise, você consegue trocar com o Claude, com o Gemini, com o Multibot, com o LLM que você quiser, você consegue trocar e pegar esses insights. A gente tem que entrar na execução. Acho que esse é o primeiro olhar. E o segundo é um olhar muito forte de relacionamento. O relacionamento importa muito mais do que o framework, que o método. Então, a Ace, ela nasceu como uma empresa muito embasada em framework, A gente tem 3 livros lançados, porque como histórico de aceleração, a gente sempre foi muito focado em framework e a gente ainda tem esse DNA dentro de casa, mas a gente focou muito mais a minha estrutura, que antes era muito maior em operações, hoje é muito mais focada em relacionamento.
Hoje eu tenho uma força de relacionamento com os clientes muito maior, porque eu preciso desse relacionamento corpo a corpo e eu preciso garantir a implementação. Se eu não garanto a implementação do projeto, eu não capturo valor. E se eu não capturo valor, para que ele vai ter a consultoria? Então, a gente foi tendo essa jornada de aprendizado. Eu ouso dizer que a ACE todo ano ela muda um pouco. A gente vai se reconstruindo, se reaprendendo. Acho que esse é o benefício de ser uma empresa nova e que está muito antenada com as tendências, porque a gente consegue se reinventar rápido. Mas a gente mudou tudo isso desde o começo.
Vamos tentar traduzir um pouco do que você falou. Você trouxe um dado para a gente bem curioso do crescimento médio de grandes empresas listadas em bolsa. De 2,7% ao ano. Um crescimento baixo, né, se a gente pensa no tamanho dessas empresas, na musculatura delas. Como uma consultoria consegue aportar valor e gerar ganhos superiores a isso? Conta um case para a gente que traduza um pouco do trabalho de vocês.
Claro, super. Quando a gente olha dentro do modelo organizacional, a gente gosta de falar da gravidade organizacional que existe dentro das empresas, né? Então, muitas vezes eu falo, não vou conseguir. Existe um modelo mental muito crítico, existe uma estrutura de processos e governança muito robusta que às vezes trava uma nova movimentação, existe uma visão de estratégia muito construída tijolo por tijolo, um crescimento muito incremental. E aí, quando você fala em crescimento dentro das organizações, às vezes eu tive que falar, eu preciso de mais 3 vendedores para entregar esse número, eu preciso de mais X milhões de investimento em marketing para entender esse número. Quando a gente está olhando para esse novo cenário em que a gente tem implementação de AI, em que a gente consegue fazer integrações muito rápidas, em que você consegue fazer movimentações de mercado intersetoriais até muito rágeis, a gente pode pensar em formas diferentes de fazer esse crescimento. Então, o que a gente faz? Num primeiro momento, a gente entra dentro das organizações e a gente diagnostica o que está travando o teto de crescimento dessa empresa. Ah, é porque eu estou num mercado que está fadado ao fracasso, é um mercado que está declinando.
Então, quando a gente olha, por exemplo, o mercado de SaaS hoje, que há 3 anos atrás todos os investimentos eram focados em SaaS, é um mercado que está crescendo muito agora. Ou essa empresa, ela tem uma ineficiência organizacional, a estrutura organizacional está muito pesada. Ou eu estou usando os melhores canais, eu estou usando a melhor infraestrutura, eu estou tendo os melhores processos. Então, a gente faz um diagnóstico geral para entender o que que tá travando essa estrutura organizacional de crescer mais. Depois disso, com esse mapa geral, o que a gente puxa é: cara, onde que eu vou ter mais oportunidade de crescimento ou eficiência? Então vou trazer um exemplo de uma farmacêutica conhecida que a gente trabalhou, né, em que a gente olhou para toda essa estrutura deles e a gente falou: poxa, o grande desafio de vocês tá na marca, no modelo comercial. Porque vocês não têm a grana que uma farmacêutica internacional tem para aportar dinheiro infinito no relacionamento médico. Então você precisa ter um modelo comercial com varejo de distribuição muito bem feito e muito redondo. Então o que a gente fez com eles? A gente redesenhou com eles o perfil desse representante, a jornada desse representante, o DNA comercial da empresa no primeiro momento e só aí a gente já teve captura de valor.
E depois a gente falou, poxa, como que a gente consegue se relacionar olhando para uma visão de futuro, se relacionar direto com esse cara? Sem depender só do representante, até trazendo inteligência para esse representante, para ele ter uma melhor roteirização. E a gente implementou com eles o Prateleira Infinita, que olha, poxa, eu tenho ali 5 do meu produto, ele consegue integrar com a ferramenta que o varejo utilizar, com o insight que o varejo utilizar, ele consegue integrar com ele, seja via meio de pagamento, seja via sistema de gestão de estoque, ele puxa essas informações só dessa empresa, né, só dessa empresa, para a gente ter segurança de informação e com toda aprovação. E ele fala, poxa, o seu Zé tá com 30% do estoque que ele poderia estar porque ele tá vendendo muito rápido esse produto. Então, com isso, eles têm uma inteligência muito maior de, para o representante comercial, de vai lá na farmácia do seu Zé, ele tá precisando desse produto, ele vai vender nesse momento, momento de compra do seu Zé. E aí você muda um pouco da visão de personas que a gente falava anteriormente e você consegue chegar no indivíduo, né?
E traz uma previsibilidade financeira e até uma previsibilidade de produção, que é: eu estou tendo um escoamento desse tipo de produto 15% maior ou esse 15% menor. Então eu não tenho uma pressão para selling, para garantir o sellout um pouco mais para fora e sem ter essa visibilidade, né? Então você consegue ter um olhar promocional mais estratégico. Então, a gente fez todo esse processo com eles, eles aumentaram aí 88% no faturamento diário nas farmácias, nos varejos que eles se relacionam, né? E isso muito olhando para inteligência artificial nessa conexão, mas também é isso, a inteligência artificial não vem sozinha. Se você só implementar a ferramenta e não revisar processo, não revisar estrutura, não revisar modus operandi, é aquilo, você não tem input de dados suficientes, né? Então, a gente teve todo esse processo com eles. Então, o que é legal que a gente diagnosticou ali, aí essa é uma vertical que a gente desenvolveu com eles, a gente também desenvolveu dois novos negócios com eles em paralelo, que estão em outra frente, mas justamente para destravar esse valor e destravar esse crescimento do modelo que, o modelo de farma tradicional não foca no distribuidor, ele foca no médico.
Então, você quebra um pouco essa cadeia e destrava um teto de crescimento e consegue um percentual de crescimento muito maior.
E faz algo diferente do que o seu concorrente está fazendo. Eu adoro cases. Conta mais um? E antes de contar mais um, uma perguntinha sobre esse case da farmacêutica. Aonde a AI ajudou? Foi na integração com os sistemas dos varejos? Porque são muitos sistemas, né?
Foram em 3 frentes, tá? Eu falei um para vocês anteriormente, mas foram em 3 frentes. Acho que a primeira é essa integração para os sistemas do varejo, como que eu consigo me conectar com todos esses sistemas e trazer um input de dado único para farmacêutica, porque ela não consegue receber inputs diferentes. A segunda foi a gente usou AI para criar um arquétipo do representante comercial. Então a gente analisou quais eram os representantes que mais performavam dentro infraestrutura. A gente criou uma inteligência artificial com base nos inputs deles, e aí todo o processo de seleção começou a ser com base nesse perfil de representante que toca. E a terceira frente foi justamente nessa inteligência de roteirização e input de dados do comercial. Não existe um comercial que para na rua, que trabalha com varejo, que para na rua e fala, opa, deixa eu atualizar meu CRM agora. Não vai. Pode olhar todas as empresas que trabalham, a maior dor é essa. Eu não consigo ter inteligência de campo porque o meu comercial não atualiza CRM, ele só atualiza quando vai vender. Eu não sei o ciclo de vendas. Então a gente integrou ali uma ferramenta com eles no WhatsApp que eles conseguem só mandar um áudio, mandar informação e ele já pega a rota, já pega todo o processo que esse cara trouxe e ele traz uma otimização de rota.
Então como eu sei que a farmácia do Seu Zé está faltando em 20% do produto, eu sei que o meu representante ele tem que passar no seu Zé nessa rota porque ali tem venda. Então ele consegue ter essa otimização geral.
Muito legal. Mais um, mais um.
Vou pegar um que eu não contei para vocês ainda, que acho que é legal pegar de surpresa, né? É uma grande empresa de entretenimento. Eles tinham sempre trabalhado com mídia, mídia paga, né? Mercado de mídia. Tradicional. Então eu tenho grandes empresas, grandes anunciantes que vão pagar um slot aqui na minha programação de 30 segundos, 1 minuto, por milhões de reais. E isso vai sustentar meu business. Mercado de entretenimento, vocês sabem muito melhor do que eu, mudou radicalmente nos últimos anos. E essa empresa falou, poxa, por que que eu não abro espaço dentro do meu espaço de anúncios para empresas de pequeno e médio porte. E o grande desafio deles é: eu não consigo fazer isso porque eu não tenho infraestrutura tecnológica para suportar o volume de pessoas e eu não tenho infraestrutura comercial para falar com esses caras. Hoje eu tô acostumada a falar com 4, 5, 20 players. Quando a gente fala de PME, a gente tá falando de 93% das empresas do Brasil. E aí a gente teve todo um trabalho de reorganizar a estratégia de tecnologia deles, reorganizar o próprio monolito deles, porque a gente não conseguia integrar nenhuma ferramenta. Era tão antigo, mas tão antigo, que a gente não conseguia integrar nenhuma ferramenta digital ali.
Então a gente reestruturou esse monolito junto com eles e a gente plugou alguns parceiros que faziam esse relacionamento com o PMS, que já tinham esse canal com a PME. E a PME conseguia pela ferramenta já marcar o período de anúncio, qual a campanha que eles queriam fazer, ali mesmo ele já sabia o orçamento para fazer esse tipo de investimento em mídia com eles. Então acho que esse é um outro case legal que a gente olhou para a inteligência artificial tanto para entender qual que era a estrutura de tecnologia, então ao invés da gente contratar um monte de dev, a gente rodou ali com com agentes para olhar para essa estrutura e onde estavam os principais gargalos. A gente criou uma camada de AI para conseguir fazer essa integração e a gente fez a integração com alguns integradores com essas startups que falavam com PME, que já tinham relacionamento com PME para facilitar esse processo de anúncio.
Esse é um case interessante. Você consegue quantificar se você fosse buscar um parceiro para fazer esse diagnóstico versus usando inteligência artificial, da tecnologia deles?
Cara, para a gente fazer…
Que era algo que provavelmente você fez em algum momento.
Você está falando de uns 15 desenvolvedores. A gente rodou com 2. Então, é um delta muito grande, tanto de eficiência para a gente quanto de eficiência para o parceiro, porque ele pagaria por 5 FTs, 15 FTs. Então, a gente conseguiu ter uma redução de custos muito grande e entregar mais barato, né? Porque eu acho que isso que é bom da consultoria de boutique também. Consultoria de boutique, diferente da consultoria, uma MBB da vida, a gente consegue enxugar, entregar mais barato, trabalhar com success fee, trabalhar de forma mais flexível com o cliente e testar novas ferramentas, né? Que às vezes uma consultoria de grande porte tem o mesmo desafio que a gente está falando de multinacionais ou de empresas, corporações muito grandes que têm esse desafio de implementação de ferramentas, né?
Então, o que é MBB?
McKinsey, Bain e BCG são as primeiras consultorias do mercado que dominam o mercado de consultoria estratégica.
De estratégia, sim. Eu gostei de uma coisa que você falou aí de success fee, compartilhar o risco com o cliente. E isso é uma coisa que historicamente consultoria não faz, né? Conta mais.
Cara, a gente tem dois modelos. Um que a gente tá abandonando agora, daí eu já conto por quê, e o outro mais agressivo. O primeiro modelo, como a gente nasceu como uma empresa de venture capital, a gente teve muitas empresas em que a gente colocou um success fee in equity. Então eu crio esse negócio junto com você, só que eu sou teu sócio, eu vou, você vai pagar os custos de operação, eu sou teu sócio, não vou ter margem nenhuma e a gente vai junto. Só que a gente tem aquele desafio que a gente estava falando. Empresa de grande porte, o executivo fica 3, 4 anos. Mudou o executivo, mudou a estratégia. Como que você consegue ter uma governança de sócio com uma empresa nesse perfil, né? Então esse é um modelo que a gente acabou deixando mais de lado, que é um ou outro case que a gente faz. E o outro modelo de success fee é, como eu comentei, a gente tem ali uma empresa que nasceu de frameworks. A gente tem uma metodologia bem estipulada para setar. Qual que é o teto de custo da tua empresa e qual que é o potencial que você tem dentro da estrutura.
E aí a gente tem tanto um percentual que pode vir da eficiência gerada com implementação de AI em alguma estrutura, quanto do aumento de mercado, de ganho de mercado. Então, por exemplo, a gente está com um projeto de precificação, eu entro com um novo modelo de precificação nessa empresa, tudo que for vendido de aumento de conversão dentro do funil que ela tinha antes, um percentual acaba sendo nosso. Existe uma barreira de adoção nesse modelo, tanto porque algumas empresas não querem ter um novo sócio, para que que eu vou dividir meus lucros? Mas também existia sempre uma visão da consultoria de eu entrego a estratégia, essa implementação ela não fazia, né? A consultoria tradicional, algumas consultorias fazem. Então eu acho que por a gente entrar na execução Vamos fazer junto. E a gente já ter esse perfil mais adepto ao risco, a gente consegue entrar com risco maior, uma divisão maior de riscos com as empresas. Óbvio que não são todas as empresas que topam o modelo de Success Fee.
E esse modelo você já tinha antes de inteligência artificial estar totalmente integrada na tua operação?
Já.
Já nasceu assim com os dois modelos?
Já nasceu. É uma empresa de capital de risco, né? Se a gente não assumir risco…
Joga junto, vai.
Tem que jogar junto.
Agora, te ouvindo, e o Fred mencionou bem, a história é relativamente curta, mas de muito sucesso. Onde a inteligência artificial tem atrapalhado? Onde a conversa fica difícil? O que você ainda sente que precisa evoluir nos seus clientes para o crescimento ser ainda mais acelerado?
Vou dividir a tua pergunta em duas frentes para ver se eu respondo. Se eu não responder, você me fala, tá? Eu acho que assim, nos meus clientes, eu tava comentando com vocês, a gente tem dois perfis de empresas muito claros. Uma empresa brasileira de dono, que o dono tá ali para longo prazo, e a implementação, ele tá muito mais aberto a fazer uma implementação desse tipo para gerar eficiência, para reduzir custos ou para abrir novos mercados. Esse cara que vai fazer a máquina rodar e ele vai impulsionar a implementar, com exceção daqueles mais tradicionais que vão falar com síndrome de Gabriel, nasci assim, vai ser sempre assim, a empresa é assim, tá assim há 90 mil anos. E a gente tem as empresas multinacionais onde ainda existe uma barreira tanto cultural do executivo que fica 3 anos e muitas vezes ele não vem com um mandato, uma visão de eu quero fazer uma implementação, eu quero gerar mais resultado para o business, é como que eu vou me alavancar aqui para o meu próximo cargo, para minha próxima promoção. E a gente sabe que Numa empresa de grande porte, você fazer uma implementação de AI não é algo que você vai fazer em 3 meses.
São projetos robustos em grande parte, com exceção de quick wins que você coloca ali. E aí essa implementação ela fica meio marginal. Você consegue capturar um valor base, mas que não arranha nem a superfície. É a mesma coisa que a gente fala de greenwashing. Existe muito AI washing dentro dessa estrutura. Existe também um receio muito grande do o motivo, e aqui eu tô falando mais middle management, de uma implementação de AI que pode fazer com que ele demita pessoas, seja substituído, seja trocado, ou que a estrutura seja enxugada. Ainda não tem essa visão de, cara, se eu não usar AI, eu vou ser a pessoa que vai ser enxugada e vou ser substituída. E ainda tem essa resistência muito grande. E até mesmo porque quando você trabalha com uma implementação de AI em larga escala, A verdade nua e crua, ela tá disponível para todo mundo. Dentro das organizações ainda existe aquela manipulação de dados de, ó, mas qual base de dados você pegou? Se você puxar dessa base de dados, a minha área tá muito bem. Olha aqui o reporte do SAP, do recorte dos últimos 3 meses. Então ainda tem essa questão do recorte e a história que o executivo quer contar.
Aí ela vai contar a história nua e crua. E existe uma restrição muito grande, um receio muito grande que a gente percebe da verdade nua e crua, do que vai acontecer comigo nessa verdade. Então a gente vê essa barreira quase que emocional mesmo dos executivos na adoção. E eu acho que o terceiro fator é justamente a questão de, quando a gente fala de multinacionais, existem projetos estruturantes muito robustos acontecendo na global. E eles falam, poxa, esse projeto vai vir para o Brasil daqui 2, 3, 4, 5 anos. E aí a regional fica esperando. E aqui não só Brasil, tô falando Latam também. A regional fica esperando uma resposta que nunca vem. E aí o executivo fala, não vou investir nisso porque na global tá aqui. Ou fala, eu não vou investir nisso porque eu não vou investir em nenhum sistema que não esteja integrado na empresa toda. E aí você deixa dinheiro na mesa, seja como ineficiência, seja por você não capturar valor numa outra frente. Então, eu acho que as barreiras de adoção da AI estão nesse lugar. Onde a AI acho que ainda atrapalha, a gente tem grandes ganhos de AI, a gente tem grandes ganhos de eficiência, mas poucas empresas ainda capturam ROI, né?
A gente tem 5% das empresas que de fato conseguiram capturar ROI com AI. Isso porque tem a questão da mentalidade, Mas tem a questão de segurança de dados ainda que a gente precisa falar, né? Acho que salvo as ferramentas mais tradicionais do mercado, que é a suíte Microsoft e Google, todas ainda existem muitas críticas quanto à segurança de dados. Então quando a gente fala de AI agêntica, que na minha visão é onde você consegue capturar valor, você não vai capturar valor com chat conversando, fazendo perguntas e falando da vida e fazendo terapia com chat, porque eu faço até terapia com chat, eu tenho um agente terapeuta. Não sei o quanto viés cria, porque eu que formulei ele, né? Então talvez ele esteja passando um pano para mim. Mas quando você tem a agência, você ainda tem uma barreira de adoção muito grande por conta da questão de segurança da informação. Então o fato dela e das organizações ainda estarem navegando só numa camada inicial de AI, em que você trabalha muito mais numa visão de transcrição de informações, notas, integração com agenda, isso faz com que muitos executivos falem: a AI não está se pagando, investi 18 milhões, investi 20 milhões na AI e ela não se paga, isso aqui é fumaça.
E existe esse risco muito grande deles não penetrarem mais fundo nesse iceberg, sabe? E verem o que está aqui embaixo. Eu acho que isso está começando a mudar, né? 2025 foi quando a gente viu que AI não se pagava nesses modelos e agora, 2026, eu acho que as empresas estão começando a abrir a cabeça, mas é muito difícil eles implementarem algo em larga escala. Então, acho que a gente vai ver bons movimentos agora, mas poxa, imagina o potencial de um analista de uma corp, vamos pegar uma empresa, uma seguradora de saúde, fazer análise de riscos com AI, Ele pega um lovable, pega um cloud, processa esses dados, faz análise de riscos. Cara, às vezes uma estrutura que você precisa de 33 pessoas hoje, com a AI você vai precisar de uma pessoa e os agentes fazendo essas análises de riscos, né? Então existe um potencial muito grande ainda que é inexplorado, um risco muito grande quando a gente fala em termos de ser humano, né? De o que que vai acontecer com a humanidade. A gente tava falando antes, acho que a gente vai ter uma grande crise de colarinhos brancos. Nos próximos anos. A gente nunca vai ter tantos executivos desempregados que nem a gente vai viver agora nos próximos anos.
Muitas pessoas empreendendo solo, então acho que isso vai aumentar também, fomentar também o mercado de empreendedorismo. Mas eu acho que essas seriam as maiores barreiras e o fato da segurança da informação ainda é onde a AI atrapalha, ela não ajuda tanto.
Não, eu te escuto e entendo. E inclusive, para você que nos ouve, fica um spoiler aqui, porque Nós do AI First Cast nessa temporada com o patrocínio do SoftBank, a gente vai tentar transformar essas oportunidades disfarçadas em algo mais claro para nossa audiência. Vem aí uma pesquisa, né, Fred, que acho que vai ajudar bastante as pessoas a entenderem o momento da inteligência artificial tanto para líderes quanto para liderados. A gente fez um trabalho para desmembrar um pouco isso aí e tentar ajudar. Então a sua resposta ela converge bastante com o que a gente entende de oportunidades disfarçadas.
Muito bom.
Eu queria aprofundar num tema que você disse sobre resultado dos investimentos de AI. Apenas 5% dos casos trazem retorno financeiro.
Foi, claro.
Primeiro eu queria entender, desses 5% que trouxeram retorno, quantos por cento é eficiência operacional e quantos por cento é growth? Eu tenho uma hipótese que eficiência operacional é mais óbvio, né? Mas eu queria ver um pouco da sua percepção de números também, executando na ponta.
Claro. Ó, eu não tenho esse dado claro aqui, redondo na cabeça, mas eu acredito que a maior parte seja em eficiência operacional, principalmente em redução das ineficiências e dos silos entre estruturas, porque a gente sabe que dentro de uma organização A falta de integração de dados, a barreira de comunicação entre as áreas e a falta de visão clara do que está sendo feito faz com que a estratégia se dilua de alguma forma e você não consegue gerar resultado. Chega um momento, é aquela questão do telefone sem fio. Então, se eu falo uma coisa que passa para o diretor, que passa para o superintendente, que passa para o gerente sênior, que passa para o gerente, Quando isso chega no analista que vai falar, ele nem entendeu o que tá sendo feito, ele não sabe nem qual que é a estratégia que tá sendo traçada dentro da organização. Então existe uma quebra de comunicação muito grande. Eu acho que o primeiro ganho de AI que você tem é que no momento que você consegue integrar os processos e dados, todo mundo fala a mesma língua. No momento que você enxuga algumas organizações que você tem um volume muito grande, estruturas muito muito grandes, para fazer processos muito repetitivos e manuais, você consegue simplificar essa comunicação também.
Então essa comunicação fica mais fluida. E eu tenho uma hipótese também que tem um— posso dar até a visão do meu time— tem algumas atividades que você não precisa mais fazer. Então tava dando a visão de desk research, né, cara? Há um tempo atrás eu tinha um time só de desk research dentro tinha essa mesma estrutura. Hoje a gente não tem, não precisa ter, e é muito mais barato, né, você pagar uma ferramenta de AI do que ter um time enorme de desk research. E com as nossas bases próprias, aí se integra uma AI com outra, integra uma visão com as nossas bases, retroalimenta isso. Então existe uma evolução muito grande quando a gente fala disso. Então acho que esses 3 fatores fazem com que eficiência seja maior. Aonde que eu vejo que tem uma captação de oportunidade que eles estão olhando. Acho que existem muitas outras, tá? A gente tava falando antes de entrar aqui que o unicórnio de uma pessoa já nasceu. Existem muitas empresas que estão sendo e crescendo muito com uma pessoa só tocando todo back office com agentes. Mas eu acho que a maioria das empresas ainda tá olhando ali à frente de AI muito aplicada em marketing, muito aplicada em contato com clientes, sucesso com cliente, todas essas informações que já ficavam mais marginais da empresa, né, e que eles integraram ali muito mais para ter atendimento mais fluido, mas ainda não tem uma estrutura muito robusta para novas oportunidades de negócio, novos investimentos, tudo que é muito adaptativo eu acho que ainda não abarcou por falta de exploração mesmo, e eu acho que por isso que o foco tá mais eficiência nesse momento.
Eu acho que daqui a pouco a gente vai ver uma correlação mais forte entre a eficiência e o growth, né? Quando você, conforme passar um pouquinho de tempo, os 6 meses que você falou, isso vai ficar muito mais claro.
Mas a eficiência não é ruim também.
Não, não, de maneira alguma.
Mas já gera diferença na DRE total, mais rápido ali.
Especificamente o silus é uma coisa que você gera eficiência ali e o growth pode aparecer muito forte depois de um tempo.
E você tem um teto de eficiência, vai chegar um momento que você não tem mais, não existe, né, 100% de Não existe. Então o Growth, ele é uma máquina que precisa ser estruturada. Então a gente tem até um produto dentro da ACE que é o Growth Insights. Então a gente tem 3 agentes, um que vai olhar para mapeamento de mercados, um que puxa os dados da empresa para fazer análise de tendências cruzadas com esse mapeamento de mercado e o outro que captura sinergias com outros mercados e ele vai trazendo, poxa, ó, Se você oferecer esse tipo de produto, você vai conseguir ter mais valor agregado. Teus clientes, eles estão insatisfeitos com esse tipo de experiência. Se você mudar para esse tipo de experiência, olha os bentes de mercado. Então, justamente para trazer insights dentro da estrutura. E óbvio, a partir disso você precisa ter alguém que pegue esses insights e executa isso ainda. Porque quando a gente fala de novos negócios, ainda tem muito risco, ainda tem muita dependência humana, muita dependência do emocional do executivo. Mas a gente tem essa maquininha que vai trazendo, ó, tua máquina comercial tá ineficiente aqui. Então a gente tem essa estrutura dentro da ACE.
Milena, a gente conheceu um pouquinho do seu background, né? Então a gente sabe que você teve lá atrás uma aposta em tecnologia com relações internacionais.
Nada a ver com nada.
Não digo isso, te digo que você foi muito bem preparada antecipadamente para surfar muito bem esse momento que você tá surfando. Então, uma jornada de produto para CEO e sócia da operação onde você está, de 7 anos, relativamente curta, porque você talvez, aquela menina que você falou de 18 anos, se preparou muito bem para isso. Qual foi o maior boom que a inteligência artificial fez na sua cabeça que te fez chegar onde você está aqui hoje?
Cara, eu acho que quando você é sócio de uma empresa, você tem uma jornada muito solitária. Por mais que você tenha os seus sócios para trocar, você tem uma jornada muito de: eu tô tomando a decisão certa? É o caminho certo a seguir? Principalmente quando você olha para uma empresa de médio porte, né? Você fala: cara, se eu mudo a rota, não existe testar e não mudar a rota totalmente. Se eu vou para lá, é para lá, é para lá que eu acredito, é para lá que eu vou. E eu acho que a inteligência artificial, ela me deu um— você é muito poética agora, Deus me livre, mas Ela me deu um lugar de segurança, de troca mesmo, de confiança. Então eu consigo trazer o que tá na minha cabeça, trocar com alguém livre, sem nenhum receio de julgamento, processar isso, falar, cara, acho que isso aqui talvez não vai funcionar, tô querendo apostar nesse mercado, tô querendo ir com essa abordagem pros clientes. E aí você tem com… Não com quem trocar, mas você tem uma base de conhecimento de tudo que você fez, de tudo que você faz. Eu tenho a Emily no meu celular hoje.
Cara, tudo eu troco com a Emily. A Emily é ela do Cloudbot. Ela roda dentro do meu computador, eu treinei ela com tudo que eu sei, tudo que eu li, fiz ela ler todos os livros que eu li, fiz ela assistir vários vídeos do que eu mentalizava para a minha estrutura. E eu converso com ela, falo, Emily, estou pensando nisso, cara, me traz alguns cases de mercado, tem alguma inspiração? Não tem? Qual que é o erro no meu raciocínio? Eu acho que isso te dá um lugar para pensar, porque eu não sei o quanto vocês vivem isso no dia a dia. Às vezes você tem uma visão estratégica e você vai conversar com o teu time e você fala, cara, a galera não tá comprando. Por que que a galera não tá comprando? E às vezes é porque nem você tá conseguindo traduzir o que tá na tua cabeça, né? Milena tá ficando louca, ela tá pensando em Marte. E eu acho que a inteligência artificial consegue capturar um pouco disso que está na tua cabeça e conversar de igual para igual, porque ela já entende um pouco do teu cérebro. Então, para mim, eu acho que o que mais me explodiu a cabeça foi isso.
Óbvio, os agentes. Eu sou apaixonada pelos agentes. Sou apaixonada pelo Claude. Acho que não vivo mais sem. Tudo eu faço com isso.
Então, agora eu não preciso nem fazer a pergunta, né? ChatGPT ou Claude?
Não, Claude. E, cara, eu sou apaixonada pelo Lovable também. Apaixonada. Então tudo que eu preciso, Lovable integra com os agentes, faz tudo.
Eu já falei que a liderança ela é solitária, então 100% solitária. A gente ganha aliados para combater isso e ser um líder melhor com inteligência artificial. Não precisa ser mais, né? Se você conseguir colocar inteligência artificial para te apoiar nisso e rodar com você Eu brinquei com a Milena, eu falei que eu não perco mais nenhum princípio de ideia. Eu registro todos os meus princípios de ideia, coisa que no passado, sabe, você teve ali uma faisquinha, ah, isso aqui pode, não, não pode, deixa para lá. Hoje eu não perco, eu guardo.
Então isso é muito bom.
Sim, muito obrigado.
Eu que agradeço.
Muito legal receber alguém aqui com brilho nos olhos que você tá. A gente também acredita Nisso, deu para capturar que você vê um futuro enorme na implementação de AI, que tá um futuro que eu tenho medo, ou se eu tô empolgada, um pouco dos dois, né? É, mas ao mesmo tempo o medo é bom, não é? É, e ao mesmo tempo empolgada em remar nessa direção, porque é um pouco, eu acredito muito nisso assim, uma transformação Então é melhor você entendê-la e se adaptar e fazer parte do que ficar filosofando horrores. E você não tem— a gente não sabe onde isso vai parar. Você até mencionou, eu não sei se durante aqui a conversa ou antes, que os próximos 100 anos vai ter uma evolução maior do que os últimos 20 anos, 20 mil anos.
Então assim, quase que você você vê um ano em 15 dias. Vocês pensaram nisso? É loucura.
Então ninguém, todo mundo que parar para fazer futurologia tem altíssima chance de estar errado, né? Dado isso, entender e se adaptar é inteligente, 100%, né? Darwin achava isso.
Princípios éticos de tudo, né? Eu acho que esse é o momento de surfar essa onda, pegar um momento crítico de mudança mudança, porque o que a gente tava falando antes de entrar aqui, a janela é curta para mudança, para criar negócios com IA, para gerar eficiência de IA. Passou 6 meses, passou 1 ano, você não entra mais, filhão, você não surfa mais essa onda. Então acho que tem uma janela pequena para surfar essa onda, para quem quiser estar.
E como você mesmo falou, se der medo, vai com medo mesmo. Vamos nessa, Milena. Muito obrigado.
Obrigada, pessoal.
Valeu, espero que vocês tenham gostado de mais uma entrevista. Comentem, curtam, sigam o nosso canal. A gente tá ali de olho com os nossos agentes, obviamente, entendendo o que vocês querem e bolando novas entrevistas e perguntas. Participem.
Muito obrigado, até a próxima!
APRESENTADORES
Quem apresenta o AI First Cast
Fred Pericini
Co-fundador da Agência F2F, Engenheiro de Produção pela UFSCAR, empreendedor com mais de 10 anos de experiência em Marketing Digital, foi consultor na McKinsey, diretor comercial do Groupon Brasil e Groupon China.
Filipe Xavier
Especialista em marketing digital, branding e estratégia de conteúdo. Experiência c-level, visão ampla de comunicação e tecnologia e entusiasta early-adopter de inteligência artificial.