Há um cenário que ocorre diariamente em toda a empresa. Uma pessoa da equipe de vendas está prestes a fechar um grande negócio e quer saber qual será a comissão. Ela digita a pergunta no ChatGPT ou em seu assistente de IA favorito. O resultado é uma explicação bem estruturada sobre como empresas de software geralmente definem a remuneração de vendas.
O que não aparece é o valor exato da comissão para esse negócio específico. Essa lacuna entre o que a IA consegue raciocinar e o que ela sabe sobre o seu negócio é um dos principais desafios da adoção de IA no ambiente corporativo hoje.
Eu chamo isso de camada lógica. Sem essa camada, a IA pode entregar resultados impressionantes, mas muitas vezes desconectados de como a sua empresa realmente funciona.
Por que a lógica de negócios acompanha quem faz análise
Um dos mitos mais persistentes em IA é a ideia de que quem atua com análise de dados está prestes a se tornar desnecessário.
A realidade aponta na direção oposta, e a camada lógica é a principal razão.
Em uma empresa habilitada por IA, essas pessoas se tornam ainda mais essenciais, pois estão mais próximas da lógica e do contexto que regem o negócio. Conhecem qual definição de pipeline faz diferença e quais exceções precisam de atenção em auditoria, merchandising, finanças ou marketing.
Empresas bem-sucedidas na era da IA não serão definidas pela quantidade de IA que implantam, mas por garantir que quem entende o negócio tenha acesso e controle sobre a inteligência que o executa.
Quando a responsabilidade fica totalmente com a TI ou com uma solução opaca de fornecedor, surge o risco de escalar sistemas que não podem ser totalmente adaptados ou auditados. Dar às equipes de negócio as ferramentas e a autonomia para assumir a responsabilidade pela própria lógica é o que torna o sistema de IA confiável e alinhado à forma como a empresa opera.
Por isso, quem trabalha com análise assume o papel de arquitetura dessa próxima fase.
Como a camada lógica funciona na prática
Vamos voltar ao exemplo da comissão, porque ele ilustra o conceito com precisão. Hoje, quando uma pessoa da equipe de vendas precisa saber sua comissão em um negócio, ela envia uma mensagem para a pessoa responsável por comissões. Essa pessoa trabalha com sua própria planilha, já que os planos de compensação mudam a cada trimestre, com incentivos e programas especiais adicionais. O cálculo é feito manualmente e a resposta é enviada depois.
Agora imagine que essa mesma pessoa constrói uma calculadora simples e bem definida que codifica a lógica de comissão, ou seja, as regras reais da empresa, seus planos e programas, e a conecta aos sistemas de IA que a equipe de vendas já usa. Nesse cenário, quando alguém pergunta qual será a comissão de um negócio específico, a resposta passa a ser direta e precisa, em vez de uma explicação genérica sobre como estruturas de remuneração funcionam.
E o efeito se amplia a partir daí. Essa mesma lógica pode ser usada pelo agente de planejamento anual para modelar impactos nos custos operacionais de diferentes planos de remuneração. Também pode alimentar o modelo de planejamento de cenários, executando centenas de simulações para apoiar o planejamento financeiro. A pessoa que construiu essa lógica passa a habilitar uma rede inteira de sistemas de IA a operar com base em regras precisas e específicas do negócio.
Essa é a camada lógica na prática: ativos de dados e calculadoras estruturadas para esse propósito, que encapsulam como o negócio funciona, mantidos por quem entende esse funcionamento e prontos para serem usados em qualquer sistema de IA que precise deles.
O que a camada lógica exige
É aqui que, na minha visão, muitas empresas ainda estão estagnadas. Os investimentos em infraestrutura já foram feitos. Existem plataformas de dados em nuvem e LLMs aprovados. Ainda assim, esses sistemas estão sendo solicitados a fazer coisas para as quais não foram projetados sozinhos.
A camada lógica exige três elementos:
Ativos de dados com propósito específico. Um conjunto de dados restrito, limpo e bem definido, que reflita como a empresa realmente mede um processo de negócio específico.
Lógica de negócios codificada. É a parte que hoje vive na cabeça das pessoas, as políticas, os casos extremos e o contexto que dão significado aos dados.
Capacidade de atualização. Nenhuma empresa opera para manter tudo igual. A camada lógica precisa ser algo que especialistas de domínio consigam atualizar conforme o negócio evolui.
Um caminho pragmático a seguir
A boa notícia é que não é preciso esperar por uma arquitetura perfeita para começar a construir uma camada lógica.
Comece pelos processos de negócio de maior valor e mais repetitivos, aqueles em que a pessoa analista responde às mesmas perguntas semana após semana. São nesses processos que codificar a lógica em um ativo de dados curado e preparado para IA gera valor imediato e mensurável.
Depois, capacite essas pessoas analistas a serem responsáveis por essa codificação, e não a TI. Ofereça ferramentas com pouco código para apoiar esse trabalho e dê a elas o mandato para tratar essa lógica como um ativo estratégico, que deve ser mantido e evoluído conforme o negócio muda.
Esse ponto também exige uma postura clara de liderança.
Já venho dizendo há algum tempo que isso não deve ser tratado como uma escolha entre negócio e TI. É ambos. A TI deve estabelecer padrões, gerenciar a infraestrutura, definir limites de segurança e disponibilizar capacidades de IA aprovadas em toda a organização. Mas não deve se tornar o gargalo de toda a lógica de negócio que precisa ser operacionalizada.
Se isso soa familiar, é porque deveria. Esse padrão já apareceu antes em tecnologia corporativa. Infraestrutura e plataformas são fundamentais, mas a última milha, aquela que transforma capacidade em valor de negócio, sempre depende das pessoas mais próximas do trabalho.
IA não é diferente.
As empresas que mais vão capturar valor da IA serão aquelas que a tratam como um modelo operacional. Elas vão automatizar fluxos de trabalho principais, selecionar os dados corretos e capacitar pessoas analistas e especialistas de domínio a definir a lógica que torna a IA útil, gerando respostas que a empresa realmente pode usar.
Recentemente, tive a oportunidade de aprofundar essas ideias no podcast Talking IA. Se quiser saber mais sobre a evolução do papel da pessoa analista, como a camada lógica se conecta a fluxos de trabalho de agentes e por que acredito que os próximos 18 meses são decisivos nesse movimento, vale a pena ouvir.