Um investimento relativamente pequeno em licenças do ChatGPT pode devolver horas por semana para times inteiros quando a IA é aplicada a tarefas repetitivas, principalmente as que envolvem texto, atendimento e rotinas de operação. No caso relatado da Movile, a aposta foi usar a ferramenta como “copiloto” para reduzir burocracia, acelerar respostas e liberar o time para trabalho mais estratégico.
O que o investimento em IA mudou na rotina
No relato, Fabrício Bloisi, à época CEO da Movile, destinou mais de R$ 10 mil para licenças do ChatGPT, um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI, com o objetivo de economizar tempo da equipe e elevar a produtividade.
Na prática, a promessa desse tipo de ferramenta é simples, reduzir o esforço humano em tarefas de escrita, triagem, explicação e organização, sem “trocar” a estratégia da empresa. O ganho aparece quando a IA vira uma camada de velocidade sobre processos que já existem.
A Movile é um grupo de tecnologia sediado em São Paulo, com atuação em áreas como delivery, pagamentos, educação e entretenimento. Entre as marcas citadas estão iFood, Sympla, PlayKids e Wavy, além de uma operação com milhares de funcionários.
Onde o ChatGPT costuma gerar ganho real
O ChatGPT é um assistente que entende e produz linguagem natural, ou seja, ele “trabalha” bem quando a matéria-prima é texto e a saída esperada também é texto, como respostas, resumos, roteiros, checklists e instruções. O impacto mais comum em empresas vem da automação parcial de rotinas, com humano revisando e decidindo.
Casos de uso que costumam funcionar melhor
- Atendimento ao cliente: rascunhar respostas, padronizar tom, sugerir perguntas de diagnóstico e reduzir retrabalho.
- Suporte técnico: transformar logs e relatos confusos em um resumo claro, com passos de verificação e possíveis causas.
- Gestão de tarefas: converter reuniões e mensagens em lista de ações, responsáveis e prazos, sem depender de “memória” do time.
- Documentação interna: criar primeiras versões de FAQs, playbooks e comunicados, depois revisados por quem domina o assunto.
Exemplo prático em cenário real
Um time de suporte recebe 80 tickets por dia com dúvidas parecidas, como cobrança, prazo e acesso. Em vez de escrever do zero, o analista cola o contexto do ticket (sem dados sensíveis), pede ao ChatGPT um rascunho curto com linguagem simples e escolhe uma de três variações, “direta”, “didática” ou “empática”. O resultado típico é reduzir minutos por ticket, o que vira horas ao final da semana, sem perder consistência.
Regra de decisão para saber quando vale usar IA
- Use quando a tarefa for repetitiva, baseada em texto e com critérios claros de qualidade, como “responder com educação, citar política X, pedir dado Y”.
- Evite quando a tarefa exigir decisão irreversível, aconselhamento sensível ou acesso a dados confidenciais, a menos que exista governança, revisão e ferramenta adequada.
Mini modelo para entender o impacto no mercado
Uma forma simples de avaliar produtividade com IA é olhar para três forças, Tecnologia (qualidade do modelo), Talento (quem sabe fazer boas perguntas e revisar) e Tempo (quanto trabalho repetitivo existe). Quando as três se alinham, o ganho aparece rápido, quando uma falha, o projeto vira só “curiosidade” e não vira rotina.
Riscos, privacidade e regras de uso
Mesmo com benefícios claros, a adoção em escala traz desafios. O mais recorrente é a fronteira entre produtividade e risco, principalmente em relação a privacidade, uso de dados e responsabilidade por respostas erradas ou incompletas.
Principais cuidados que evitam dor de cabeça
- Dados sensíveis: não enviar informações pessoais, segredos comerciais ou conteúdo confidencial sem política e ferramenta apropriadas.
- Transparência interna: deixar claro onde a IA é permitida e quais tarefas exigem revisão obrigatória.
- Qualidade e rastreabilidade: tratar saídas como rascunho, exigir revisão humana e registrar prompts em processos críticos.
- Custo e complexidade: modelos exigem infraestrutura e governança, e o valor real vem de integração com processos, não só de “testar a ferramenta”.
O ChatGPT ganhou popularidade a partir de 2022, e se apoia em uma família de modelos do tipo GPT, usados para linguagem natural. A tendência de mercado é a IA ficar mais acessível e embutida em produtos, mas empresas que extraem vantagem de verdade são as que combinam ferramenta com processo, treinamento do time e regras claras de uso.
Em outras palavras, IA não substitui a operação, ela encurta o caminho. Quem define se isso vira produtividade sustentável é a gestão, com critérios, revisão e foco em tarefas que realmente consomem tempo.