Em algum momento de 2026, alguém na sua empresa vai voltar de um evento empolgado com agentes de IA. Vai falar em orquestração, copiloto, escala. Vai sugerir um piloto. Alguém vai fazer uma planilha.
Talvez até um comitê.
Conheço esse ciclo. Já participei dos dois lados.
O problema não é o entusiasmo. É que agente de IA não resolve o problema mais antigo do mundo corporativo: trabalho mal explicado, dado espalhado, processo que existe porque sempre existiu. Coloque IA em cima disso e você não ganha inteligência — ganha uma camada nova de confusão com interface conversacional.
Foi por isso que a conversa com Raphael Bozza, VP de People do iFood, me interessou menos pelo que o iFood faz e mais pelo que revela sobre o que a maioria das empresas ainda não fez.
O iFood não é um modelo. É um espelho.
Deixa eu ser direta: a maioria das empresas não deveria tentar replicar o iFood. Não tem o volume de dados, não tem os anos de maturidade em cultura de produto. Tentar copiar a escala sem ter a fundação é como equipar uma cozinha industrial sem saber fazer arroz.
Mas casos extremos antecipam perguntas. E as perguntas que o iFood já respondeu são exatamente as que empresas menores ainda vão encarar — só que sem o mesmo tempo para errar.
Bozza foi direto: “o ponto de partida mais responsável não é escolher uma ferramenta, é entender bem o problema.” Essa frase parece óbvia até você olhar para quantas empresas fazem exatamente o contrário.
O primeiro erro não é técnico.
Ferramentas de IA são sedutoras porque dão a sensação de movimento. Você testa, faz uma demo, manda um print no grupo da diretoria e por algumas horas todos sentem que a empresa finalmente entrou no futuro. O problema é que IA é menos generosa com empresas que não sabem descrever o próprio presente.
Antes de criar um agente para atendimento: a empresa sabe quais perguntas mais consomem tempo? Antes de automatizar relatórios: sabe quais decisões dependem deles? Sem esse diagnóstico, o agente impressiona na primeira semana e desaparece do uso cotidiano em seguida — não porque a tecnologia é ruim, mas porque foi colocada para resolver um problema que ninguém conseguiu formular direito.
A mesma lógica vale para dados. IA não cria informação do nada — ela opera sobre o que a empresa já coleta. Se os registros estão espalhados em planilhas, e-mails e conversas de WhatsApp, o primeiro investimento talvez não seja em um agente. Seja em parar de tratar a memória operacional da empresa como caça ao tesouro.
No iFood, a fábrica de agentes funciona porque existe uma fundação construída desde 2018. O primeiro grande case foi antifraude — em 2020 a empresa tinha quase R$ 20 milhões em perdas; hoje está abaixo de 0,1%. Não porque alguém comprou uma ferramenta, mas porque havia dado, havia método e uma cultura disposta a experimentar e medir.
O que muda no trabalho — e no papel do líder
A parte que mais me chamou atenção na conversa não foi sobre tecnologia. Foi sobre o que muda nas pessoas.
“A entrada dos agentes de IA na rotina eleva drasticamente a régua do que esperamos de um profissional. O trabalho operacional perde peso, enquanto pensamento crítico, curadoria de dados e resolução de problemas complexos tornam-se ainda mais importantes.” — Raphael Bozza, VP de People do iFood.
No iFood, proficiência e uso intencional de IA já entraram na avaliação semestral de desempenho. Não como bônus — como critério. O papel do gestor mudou de cobrador de tarefas para arquiteto de valor: saber onde aplicar julgamento humano e onde escalar para a máquina. Errar esse cálculo tem custo real.
Criar o agente está ficando fácil. O difícil é outra coisa.
A barreira técnica caiu. Qualquer empresa com uma API decente e um funcionário curioso consegue colocar algo no ar em dias. O objetivo não deveria ser criar muitos agentes — deveria ser criar poucos que sobrevivam ao entusiasmo inicial. Para isso, cinco perguntas antes de começar: Que trabalho queremos melhorar? Que dados temos? Quem responde por isso? Como vamos medir valor? E o que vamos parar de fazer se funcionar?
O iFood é útil não como modelo a copiar, mas como lembrete de que tecnologia sem diagnóstico é só entusiasmo com prazo de validade. A pergunta não é se sua empresa vai adotar agentes de IA. É se, quando adotar, vai ter construído o suficiente para que eles funcionem. Essa resposta não vem da ferramenta. Vem de dentro.
Iona Szkurniké fundadora e CEO da Education Journey, plataforma de educação corporativa que usa Inteligência Artificial para uma experiência de aprendizagem personalizada. Com mestrado em Educação e Tecnologia pela Universidade de Stanford, Ionaintegrou o time de criação da primeira plataforma de educação online da universidade. Como executiva,Ionaatuou durante oito anos no mercado de SaaS de edtechs no Vale do Silício.Ionaé também cofundadora da Brazil at Silicon Valley, fellow da Fundação Lemann, mentora de mulheres e investidora-anjo.
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