Ganhar velocidade, reduzir tarefas repetitivas e ampliar a capacidade de equipes enxutas são motivos que aproximam as startups da inteligência artificial. No Brasil, esse movimento acompanha uma expansão da tecnologia nos negócios. A pesquisa TIC Empresas 2025, divulgada em junho de 2026 pelo Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação (Cetic.br), do NIC.br, mostrou que a adoção de IA entre as pequenas empresas, com 10 a 49 pessoas ocupadas, passou de 10% em 2024 para 15% em 2025. Embora esse recorte não seja específico de startups, ele indica que a tecnologia ganha espaço em estruturas menores. Para transformar essa presença em resultados, porém, é preciso superar o uso improvisado e conectar as iniciativas à rotina da operação.

Um dos erros que dificultam esse avanço é deixar o uso da IA sem regras claras. Na tentativa de preservar a agilidade, a startup pode permitir que cada profissional escolha suas ferramentas, utilize contas pessoais e compartilhe informações sem critérios definidos. O resultado é uma rotina em que os líderes desconhecem quais dados circulam nessas plataformas e quanto a operação custa. No outro extremo, proibir indiscriminadamente pode bloquear aplicações úteis e oportunidades de aprendizado.

O primeiro passo é estabelecer quais ferramentas podem ser utilizadas, quais informações podem ser inseridas e quem acompanha os acessos e as despesas. Essas definições ajudam a dar segurança ao uso cotidiano e a reduzir a exposição de informações sensíveis.

Outro obstáculo aparece quando os fundadores tratam a adoção como responsabilidade exclusiva do time de tecnologia. Sem participação de quem define prioridades e orçamento, testes podem se prolongar sem chegar à rotina do negócio. Mesmo quando marketing, desenvolvimento ou atendimento conseguem avançar, os benefícios tendem a ficar restritos à equipe que tomou a iniciativa. Para ampliar os resultados, a liderança precisa conectar essas experiências, identificar aplicações relevantes em outras áreas e estabelecer formas de medir o retorno. Tempo economizado, redução de retrabalho e custos por tarefa ajudam a avaliar se o entusiasmo está se convertendo em melhorias concretas.

A dependência de um único fornecedor também merece atenção. Escolher uma ferramenta apenas pelo desempenho do momento pode criar dificuldades se os preços subirem, o serviço ficar indisponível ou outro modelo passar a atender melhor determinada tarefa. Quando os processos estão muito presos a uma plataforma, a substituição exige adaptações que consomem tempo e recursos. Por isso, além de comparar funcionalidades, é importante avaliar a facilidade de integração e de troca. Conforme a complexidade da operação, uma estrutura que permita utilizar diferentes modelos e direcionar tarefas de acordo com qualidade e custo pode reduzir essa dependência.

Para evitar que esses erros acompanhem o crescimento da startup, o plano de adoção deve começar pelo mapeamento de quem usa IA, em quais ferramentas e com quais dados. A partir desse diagnóstico, é possível organizar regras, responsabilidades e custos, avançar para o uso seguro das informações do negócio e, depois, automatizar processos com acompanhamento e critérios de avaliação. A prioridade é construir uma base que permita compartilhar os ganhos entre as equipes. Uma área avançada pode abrir o caminho, mas a transformação depende de como o restante da startup incorpora esse aprendizado.

*Anderson Arcenio é CEO da Next Squad, empresa especializada na construção e evolução de soluções digitais para startups e empresas em diferentes estágios de crescimento.