Existe uma explicação recorrente para a morte de startups, a ideia de que o produto não convenceu o mercado. Ela não está errada, mas conta só parte da história. A CB Insights analisou 431 startups que encerraram as atividades desde 2023, todas com produtos no mercado e capital de risco levantado. Em 70% dos casos, a causa principal foi ficar sem caixa. Juntas, essas empresas haviam captado US$ 17,5 bilhões e gastaram o dinheiro mais rápido do que conseguiram repor. Em outros 19%, a empresa vendia, mas o custo de operar consumia tudo o que entrava.

Nos dois casos, o problema não estava na vitrine, mas sim nos bastidores. Como as causas se acumulam numa mesma empresa, os percentuais se sobrepõem, e é aí que mora o detalhe decisivo. Ficar sem caixa é a causa final da morte, não a raiz do problema. O dinheiro acaba porque a operação não se sustenta, e sustentar a operação é trabalho de gestão. Quem cresce depressa toma centenas de decisões por semana, e boa parte delas depende de alguém perceber a tempo que um cliente atrasou, que o caixa apertou ou que uma aprovação ficou parada. Quando a percepção falha, o custo aparece semanas depois, já como rombo.

É nesse ponto que a inteligência artificial se torna assunto de gestão. Mas convém separar dois conceitos que o mercado costuma tratar como sinônimos. Automação executa tarefas isoladas, seguindo um fluxo predefinido. Orquestração interpreta o contexto, decide com base em regras de negócio e em inteligência artificial; ela conduz o processo do início ao fim e chama uma pessoa apenas quando a decisão exige julgamento humano.

A diferença fica clara num exemplo simples, o de um título vencido. A automação tradicional dispara o mesmo e-mail de cobrança para qualquer cliente. Um fluxo orquestrado olha o histórico de pagamento, o valor em aberto e o peso do relacionamento antes de decidir. Às vezes resolve sozinho. Em outras, aciona o time comercial já com o contexto montado, sem que ninguém precise garimpar informação em três telas diferentes.

Esse raciocínio funciona como um ciclo de três atos. Perceber, decidir e agir. O sistema lê sinais de diferentes áreas, cruza regras de negócio com inteligência artificial e executa a tarefa ou escala o caso. Para que o ciclo funcione, o ERP precisa registrar não só os dados da operação, mas também o resultado de cada decisão automatizada. Esse histórico é o que permite aprender com o que deu certo e corrigir o que não deu.

Aqui entra o ponto que considero decisivo para empresas em fase de crescimento. Nenhuma camada de IA funciona sem uma base de dados governada por trás. A tecnologia se organiza em três níveis, que são a fonte de dados confiável, a orquestração que interpreta e age e as pessoas que definem estratégia e prioridades. Pular direto para a automação sem a primeira camada só acelera o problema. Um processo desorganizado, quando automatizado, passa a errar em escala.

Em projeção de agosto de 2025, o Gartner estimou que até 40% das aplicações empresariais teriam agentes de IA dedicados a tarefas específicas até o fim deste ano, contra menos de 5% no ano anterior. Em relatório de junho de 2025, a mesma consultoria estimou que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027. As razões listadas são custo crescente, retorno pouco claro e controle de risco fraco.

Em nenhuma delas aparece falha técnica do modelo, ou seja, o gargalo raramente está na tecnologia. Está na governança. Por isso, defendo que toda decisão crítica seja sempre revisada por uma pessoa, que exista trilha de auditoria completa e que o gestor tenha visibilidade em tempo real sobre o que o sistema está fazendo. Autonomia sem rastreabilidade é só outro jeito de perder o controle, com a diferença de que agora ele escapa mais rápido.

A lição que os 431 fechamentos deixam é incômoda, mas útil. O produto até pode ser a doença, mas o caixa é sempre a sentença, e gestão é o que define quanto tempo a empresa tem para se curar. Quem cresce rápido demais e percebe tarde demais não chega nem a descobrir se o produto vingaria. Hoje já dá para colocar inteligência artificial trabalhando nesse ponto, desde que com controle e com gente no comando das decisões que importam. A pergunta que cada fundador deveria se fazer antes de investir em IA é simples: “meus dados são confiáveis o bastante para que uma máquina decida com base neles?”.