“As empresas dizem ‘Vamos colocar IA em todo lugar!’, mas a inteligência artificial não faz milagres. Nesse ímpeto muitas começam a tomar decisões com base em casos de uso errados”, alertou Milena Maia, CGO e cofundadora da TESS, durante a Eletrolar Show All Conected 2026. O alerta é particularmente relevante quando se considera que a TESS é uma fornecedora de agentes de IA. Cada tecnologia tem seus limites e melhores aplicações, lembrou ela.
A plataforma da Tess faz a orquestração de agentes autônomos de inteligência artificial. Ela permite automatizar tarefas usando mais de 250 modelos de IA (como ChatGPT, Gemini e Claude), que passam a colaborar entre si para a execução de tarefas. São como “colegas de trabalho virtuais”, cada um com tarefas específicas e limites.
A executiva também lembrou que a IA generativa, no hype atualmente e mais recente no mercado, não apagou outras soluções de IA usadas no passado. A “IA tradicional”, como ela definiu, usada para machine learning e análise de bases históricas, ainda “é ouro”, inclusive na hora de definir mix de produtos.
“Dez anos atrás medíamos pouca coisa. Passamos por essa onda [de transformação digital] e acumulamos muitos dados. Mas ainda tem muitas empresas que gastam muito dinheiro com bancos de dados e não conseguem implementar em decisões de fato”, disse a executiva.
Segundo ela, citando dados de mercado, isso faz com que mais de US$ 1,2 trilhão sejam perdidos com produtos fora de estoque, por exemplo, e US$ 1,8 trilhão com distorções de inventários.
Caso de uso
A marca de vestuário Reserva é uma das empresas que aproveitou os próprios dados e a IA para melhor explorar seu mix de produtos no e-commerce. Para disponibilizar seu catálogo de roupas infantis, era preciso tirar fotos de crianças com as roupas – tarefa demorada e cara, que exigia investimento em modelos e agências. Ainda assim, muitos dos itens ficavam sem fotos.
“Eles criaram uma ferramenta que coloca máscaras [dos modelos infantis] na imagem [da roupa]. Todas as imagens de roupas no site deles atualmente são feitas por IA”, contou Milena, salientando que os modelos passaram a ser usados para fotos de maior valor, usadas em campanhas. Isso trouxe uma economia de 50% frente ao que era gasto antes.
“Como havia muitas peças que não conseguiam ter foto com um modelo, eles perdiam muita conversão. E agora eles conseguem ter 100% de cobertura”, disse.
