Escolher casos de uso de IA é uma decisão de valor de negócio, não de tecnologia. O filtro que funciona combina quatro critérios: volume, regra clara, dado acessível e um dono disposto a mudar o próprio processo. Sem o quarto, os outros três não sustentam nada além de uma demonstração bem-feita.
O problema não é falta de ideia
Quem responde por transformação em uma empresa média brasileira hoje tem uma planilha com quarenta a cem oportunidades de IA. A lista veio de fornecedores, de benchmarking, de sugestão de área e de uma conversa em evento. Todas parecem plausíveis.
A abundância é o problema. Com quarenta candidatos igualmente plausíveis e nenhum critério de corte, a saída natural é testar um pouco de cada, o que produz o cemitério de POCs: dezenas de provas de conceito encerradas com relatório e nenhuma em produção.
Os números confirmam a dificuldade. A Deloitte, no State of AI in the Enterprise 2026, com 3.235 líderes em 24 países e 115 no Brasil, mostra que apenas 25% das empresas levaram 40% ou mais dos seus experimentos à produção, e o índice brasileiro é de 23%. O mesmo estudo aponta que 37% das empresas usam IA de forma superficial, sem mudar nenhum processo.
O que é um caso de uso de IA?
Um caso de uso de IA é a aplicação de um sistema inteligente a um processo específico, com escopo, dono, dado e resultado esperado definidos antes do início. Sem esses quatro elementos, o que existe é tema de interesse, não caso de uso.
A distinção mais útil é entre experimento de produtividade e caso de transformação. Um economiza tempo de indivíduo. O outro muda como o trabalho é organizado.
| Experimento de produtividade | Caso de transformação | |
|---|---|---|
| Escopo | Tarefa de uma pessoa | Processo entre áreas |
| Resultado | Horas economizadas | Custo por transação, prazo, receita |
| Quem aprova | Gerente | Diretoria |
| Risco | Baixo | Real, exige alçada |
| O que muda | A rotina de quem usa | O desenho do trabalho |
Os dois são legítimos. O erro é somar economia de horas de trezentas pessoas e apresentar o total como transformação. Hora economizada que não vira capacidade redistribuída ou custo reduzido não aparece no resultado. Some no cafezinho.
Quatro critérios para cortar casos de uso de IA
- Volume e repetição. O processo acontece centenas de vezes por mês? Automação sobre evento raro custa mais que o problema.
- Regra explicitável. Alguém consegue escrever, em duas páginas, como a decisão é tomada hoje? Se a regra vive só na cabeça de uma pessoa, o primeiro projeto é documentá-la.
- Dado acessível. O dado necessário existe em sistema com integração possível, e há base legal para usá-lo. Dado em planilha pessoal e em PDF escaneado transforma o projeto em obra de infraestrutura.
- Dono disposto. Existe um diretor que aceita mudar o próprio processo, colocar meta e ser cobrado pelo número. Esse é o critério que mais elimina candidatos, e é o único que não se resolve com orçamento.
Aplicado a uma lista de quarenta, esse filtro costuma deixar três. Três é o número certo para começar.
Onde o valor realmente está
A tentação é começar pelas áreas de apoio, porque o risco é menor e ninguém reclama. A BCG, no estudo Build for the Future de setembro de 2025 com 1.250 executivos em 68 países, aponta o contrário: cerca de 70% do valor potencial da IA está em funções centrais, como vendas, marketing, manufatura, cadeia de suprimentos e precificação, enquanto pesquisa e desenvolvimento responde por 15% e tecnologia da informação por 13%.
Começar pelo núcleo dá mais trabalho político e devolve mais dinheiro. Começar pela área de apoio dá conforto e devolve um slide.
Dois exemplos públicos de mercado
A Caixa Econômica Federal, segundo o TI Inside reproduzido pelo Sindpd em agosto de 2026, aplicou ferramentas de IA a atividades administrativas e análise de documentos, com processos que levavam de dez a doze dias reduzidos a cerca de trinta minutos, apoiados em um programa interno de capacitação com mais de cinco mil empregados participantes. Volume alto, regra clara, dado disponível e patrocínio explícito: os quatro critérios presentes.
O Grupo Casas Bahia oferece o exemplo do outro extremo, o de custo marginal. Segundo o Baguete, em agosto de 2026, agentes desenvolvidos para validar e lançar campanhas de marketing produziram uma campanha que gerou R$ 1,6 milhão em receita semanal com custo de R$ 109. O número é de uma campanha, e não uma média, mas ilustra o que acontece quando o processo escolhido já era digital de ponta a ponta.
A leitura da Delta
O critério que a Delta usa em projeto é numérico e desconfortável: o caso de uso precisa ter potencial de economia ou ganho de R$ 200 a 300 mil em noventa dias para uma empresa da faixa de R$ 5 a 500 milhões de faturamento. O número não é promessa de resultado; é filtro de seriedade. Candidato que não chega perto disso é aprendizado, e aprendizado não disputa o mesmo orçamento que transformação.
O segundo filtro é a proporção 70/30. Se o projeto exige que trinta pessoas mudem de rotina e ninguém previu treinamento nem comunicação, o caso de uso está subdimensionado, ainda que a tecnologia esteja resolvida. A maturidade da empresa em cinco eixos responde se a base existe, e a matriz para mapear a estratégia de IA organiza os candidatos por valor e viabilidade.
O custo de escolher errado raramente é o dinheiro do piloto. É o ano perdido e a credibilidade gasta com o time, que passa a tratar o próximo projeto como mais um. Para evitar essa armadilha, valem as lições para sair do piloto de IA para o impacto real, o radar de oportunidades de IA e o método de como calcular o roi da estratégia de IA.
Perguntas frequentes
O que é um caso de uso de IA?
É a aplicação de um sistema inteligente a um processo específico, com escopo, dono, dado e resultado esperado definidos antes do início. Sem esses quatro elementos, o que existe é um tema de interesse. A distinção prática mais útil separa experimento de produtividade, que economiza tempo de indivíduo, de caso de transformação, que muda como o trabalho é organizado entre áreas.
Como priorizar casos de uso de IA?
Por quatro critérios de corte: volume e repetição do processo, possibilidade de escrever a regra de decisão em duas páginas, dado acessível com base legal de uso, e um diretor disposto a mudar o próprio processo e ser cobrado por meta. O quarto critério elimina mais candidatos que os três primeiros somados, e é o único que orçamento nenhum resolve.
Qual a diferença entre experimento e transformação?
O experimento economiza horas de uma pessoa e é aprovado por um gerente. A transformação muda o desenho de um processo entre áreas, exige alçada definida e é cobrada em custo por transação, prazo ou receita. Somar horas economizadas de centenas de pessoas e chamar o total de transformação é o erro contábil mais comum em relatório de projeto de IA.
Por onde começar: área de apoio ou núcleo do negócio?
Pelo núcleo, apesar do desconforto. Dados da BCG indicam que cerca de 70% do valor potencial da IA está em funções centrais como vendas, cadeia de suprimentos e precificação. Áreas de apoio oferecem risco político menor e retorno proporcionalmente menor. Começar pelo núcleo exige patrocínio do primeiro escalão, o que também explica por que tanta empresa começa pelo lugar errado.
Próximo passo
O Delta Board é uma imersão presencial de dois dias para sócios e C-level, e a matriz de casos de uso é uma das suas saídas: a lista longa entra, três candidatos priorizados saem, com dono, métrica e prazo. Junto vêm o diagnóstico de maturidade e o roadmap de noventa dias. Para transformar a sua planilha de oportunidades em decisão, fale com a Delta.
Fontes
- Deloitte. State of AI in the Enterprise 2026. Janeiro de 2026. https://www.deloitte.com/br/pt/about/press-room/state-of-ai-2026.html
- BCG. The Widening AI Value Gap. Setembro de 2025. https://www.bcg.com/publications/2025/widening-ai-value-gap
- Sindpd, reproduzindo TI Inside. Caixa adota IA e reduz processos. 13 de agosto de 2026. https://sindpd.org.br/2026/08/13/caixa-adota-ia-reduz-processos/
- Baguete. Casas Bahia chega a mil agentes de IA. 11 de agosto de 2026. https://www.baguete.com.br/noticias/casas-bahia-chega-a-mil-agentes-de-ia
