Por Alynne Oya

Ferramentas de inteligência artificial estão em toda parte. Diariamente, surgem plataformas prometendo revolucionar a forma como trabalhamos — seja com agentes autônomos que “conversam” entre si em redes sociais digitais, como o Moltbook, ou assistentes capazes de executar tarefas complexas por WhatsApp, como o OpenClaw. A empolgação é compreensível. Afinal, quem não gostaria de delegar rotinas operacionais a um sistema que “pensa sozinho”? Mas há um ponto crítico que precisa ser reforçado, especialmente em ambientes corporativos: tudo que é novo, não está pronto.

Essa frase simples carrega uma verdade essencial. Um sistema recém-lançado, por mais sofisticado que pareça em sua demonstração, ainda não foi exposto à diversidade de situações do mundo real. Ele não enfrentou falhas imprevistas, não lidou com dados ambíguos, não foi testado sob pressão operacional contínua. Já soluções maduras — aquelas que já passaram por anos de uso, ajustes e correções — acumularam resiliência justamente porque erraram, aprenderam e evoluíram. A diferença não está na tecnologia em si, mas na experiência prática que ela carrega.

Esse entendimento é fundamental quando falamos de automação em contextos críticos, como logística, Supply Chain ou gestão de operações. Um erro de interpretação por parte de um agente de IA pode gerar retrabalho, prejuízo financeiro ou até comprometer a segurança de dados. O recente incidente no Moltbook, em que milhares de mensagens privadas e e-mails foram expostos em minutos, ilustra com clareza os riscos de adotar ferramentas autônomas sem estruturas robustas de governança.

Na prática, isso nos leva a uma escolha consciente: priorizar o brilho do novo ou a solidez do funcional? Para quem busca automação segura, confiável e auditável, plataformas como Zapier ainda representam o equilíbrio ideal entre inovação e controle. Elas permitem criar fluxos automatizados com maior transparência — sabemos exatamente o que entra, o que sai, onde os dados são processados e quem tem acesso a eles.

O movimento que estamos abraçando vai na contramão do hype: é o retorno ao pragmatismo. Menos promessa, mais solução real. A inteligência artificial só gera valor quando ajuda a decidir melhor, ganhar eficiência mensurável e resolver problemas concretos — não quando serve apenas como demonstração de capacidade técnica. Automatizar por automatizar é ruído. Automatizar com propósito, alinhado a objetivos estratégicos e com salvaguardas claras, é transformação sustentável.

Isso não significa fechar as portas para o novo. Significa testá-lo com critério: em ambientes isolados, com dados fictícios, com limites bem definidos. Observar seu comportamento ao longo do tempo. Validar sua robustez antes de integrá-lo a processos produtivos. E, acima de tudo, manter o julgamento humano no centro das decisões que envolvem ética, risco e responsabilidade. No fim das contas, a verdadeira vantagem competitiva não vem da velocidade com que se adota uma nova ferramenta, mas da maturidade com que se avalia seu impacto.

*Alynne Oya, Head de Inteligência Artificial da Luft Logistics