Notas de Campo: O Que Sysco, Cathay Pacific e The Hartford Disseram Sobre ROI de IA

Post 4 de 5 das minhas notas de campo do Cloud Next 2026. Este é o painel que quase não fui assistir. Três líderes corporativos, três indústrias, o inevitável apresentador com seus pontos de fala. Fui mesmo assim, porque as conversas que acontecem nesses painéis — quando líderes se dispõem a ser honestos diante de 500 pares — às vezes são a hora mais útil do congresso inteiro. Esta foi.

O formato era simples. O Google moderava. O apresentador abriu com uma pesquisa de 3.500 líderes em 24 países sobre o ROI de IA e passou a palavra aos panelistas. Laura, da Sysco, que desenha estratégia global de dados e workloads de IA para a distribuidora de alimentos. O líder de produto e engenharia da Cathay Pacific, responsável pelas experiências de IA conversacional voltadas a humanos na companhia aérea. Jeff, da The Hartford, que conduz Dados, IA e Operações em uma seguradora de 200 anos. Três indústrias que não poderiam ser mais diferentes: logística de alimentos, aviação, seguros.

O que os unia era o arco que cada um descreveu, quase com as mesmas palavras: 2024 foi o ano dos duzentos pilotos. 2025 foi o ano de mover alguns deles para produção. 2026 é o ano de realizar valor de negócio de verdade.

Já ouvi esse arco antes, em salas privadas. Não tinha ouvido dito em voz alta, num palco, por três empresas ao mesmo tempo.

O Que Cada Um Disse

Laura, na Sysco, falou de um mandato top-down de “AI-first” e de uma fundação em três pilares: modernização de dados, movimentação de dados em quase tempo real e analytics maduro o suficiente para virar alertas automatizados que disparam ação, não só gráficos. O caso de uso em que ela ancorou tudo não era glamoroso. Era automatizar o ritual de planejamento semanal de domingo que os district sales managers conduzem antes de cada semana — o tipo de trabalho que é alto volume, repetitivo e ligado diretamente ao P&L. Ela conduziu o painel pela conexão entre aquele workflow e a receita e o custo. O ponto fixou porque ela não estava vendendo uma jornada lunar. Estava vendendo uma tarde de domingo.

O líder da Cathay Pacific operava um chatbot que hoje atende mais de cinquenta mil conversas por mês, com cerca de metade desviada de atendentes humanos. O enquadramento era quase entediantemente claro: as duas alavancas de negócio são otimização de custo e contexto. Contexto, na definição deles, é se o cliente é um passageiro de primeira viagem ou um viajante frequente com uma conexão perdida às 2 da manhã. Mesmo modelo, contexto diferente, resultado diferente. Engajamento geracional foi citado como prioridade estratégica — passageiros mais jovens querem autosserviço, mais velhos querem um humano na linha, e o sistema precisa saber quem é quem sem perguntar.

Jeff, na The Hartford, enquadrou todo o esforço como evolutivo, não revolucionário. Lançaram uma AI Academy interna. Notas de engajamento na casa dos 90 e poucos. O detalhe que ficou comigo: rodaram disciplina corporativa de gestão de mudança antes de escalar a tecnologia. Uma seguradora de 200 anos tratando cultura como superfície de implantação, não como obstáculo.

A rodada de fechamento foi a parte que anotei palavra por palavra. Cada panelista deu um conselho. “Saia do seu dashboard — se você só olha para o passado, sua IA é incremental.” “Aproveite a viagem.” “Comece pelo cliente, volte para trás, descubra como criar valor.”

Três Padrões Que Vieram à Tona

Se você pega tudo que foi dito e tira a textura específica de cada indústria, três padrões aparecem por baixo das três companhias.

Mandato top-down é o que destrava projetos de IA. Nenhuma das três descreveu uma adoção bottom-up, de baixo para cima. Cada uma descreveu uma diretriz executiva clara que deu aos times permissão e pressão ao mesmo tempo. Os pilotos que morreram em 2024 foram os que não tiveram essa cobertura. Os pilotos que entraram em produção em 2025 a tinham.

Os casos de uso que funcionam ainda são tarefas de alto volume, repetitivas, ligadas a impacto claro de custo ou receita. O planejamento de domingo da Sysco. As conversas desviadas da Cathay Pacific. Os fluxos de sinistro e operação da The Hartford. Ninguém no palco falou de um agente autônomo reescrevendo o negócio. Falaram de tirar os minutos mais caros dos workflows mais caros, e mostraram a conta.

Cultura e gestão de mudança é onde a maioria dos rollouts trava — não a tecnologia. Todos os panelistas voltaram a esse ponto. Jeff foi o mais explícito, mas Laura e o líder da Cathay disseram a mesma coisa, do seu próprio jeito. A tecnologia funciona. O problema de implantação é humano. Os times que construíram treinamento, academias internas e patrocínio executivo visível avançaram. Os times que compraram ferramentas sem fazer o trabalho com pessoas, não.

O Que Era Novo, E O Que Não Era

Preciso ser honesto. Nenhum desses três padrões é novo. Mandato top-down como mecanismo de destravamento, trabalho repetitivo de alto volume como a cunha certa, gestão de mudança como o gargalo real — essas são as lições de toda transformação corporativa desde o ERP. Quem viveu migração para nuvem, rollouts de ERP ou a primeira onda de plataformas analíticas já ouviu tudo isso antes.

O que era novo — e o que tornou o painel digno da hora — era a disposição de admitir publicamente que a narrativa de “todo mundo está colocando agentes em produção” não bate com o que está acontecendo de fato dentro das grandes organizações. Três empresas nomeadas levantaram diante de quinhentos pares e disseram a parte silenciosa em voz alta: piloto não é produção. A migração da experimentação para resultados tangíveis é a curva de maturidade real, e ela leva anos.

Esse tipo de honestidade é raro. Também é o sinal mais útil que um comprador ou operador consegue tirar de um congresso desses.

Minha Adição: A Disciplina Que Aprenderam Na Dor

Aqui está a parte que conecta esse painel ao trabalho que fazemos.

O arco que cada uma dessas três empresas percorreu — de duzentos pilotos, para alguns em produção, para valor de negócio real — é o mesmo arco pelo qual a Victorino conduz nossos clientes deliberadamente. Chamamos de alfa → revisão → produção. Os nomes não têm mágica. A disciplina tem.

Em alfa, um workflow de IA roda em paralelo ao processo existente. As saídas são inspecionadas. Nada é automatizado. O ponto é descobrir se o sistema funciona de fato com inputs reais, no ambiente real, com os edge cases reais. A maioria dos pilotos morre aqui, e tudo bem. O custo de morrer em alfa é pequeno.

Em revisão, o workflow roda em produção, mas toda saída passa por revisão humana antes de virar ação. Esse é o andar que a maioria das empresas pula. Vão direto de “a demo funcionou” para “vamos automatizar o loop”, e três meses depois descobrem que 6% das saídas estavam erradas de um jeito que os humanos nunca pegaram, porque os humanos pararam de olhar. A fase de revisão é onde a conta real de custo-benefício se calibra. Também é onde a gestão de mudança acontece — os humanos veem o comportamento do sistema por ciclos suficientes para confiar ou desconfiar com base em evidência real, não num pitch de fornecedor.

Em produção, o workflow é automatizado de ponta a ponta e os humanos passam a monitorar exceções, não a revisar cada saída. É aqui que o ROI aparece no P&L. Também é a fase que a maioria das empresas trata como linha de partida. É a linha de chegada.

O que Sysco, Cathay Pacific e The Hartford descreveram no palco é o mesmo arco de três estágios, vivido na natureza, sem ninguém chamar pelo nome. Aprenderam na dor. O enquadramento honesto, em 2026, é que não existe atalho. Os times que vencem são os que tratam alfa → revisão → produção como disciplina, não como papelada.

Saí da sala pensando que a coisa mais útil que eu poderia fazer não era prever o próximo breakthrough. Era ajudar mais clientes a percorrer o arco de propósito, em vez de tropeçar nele depois de duzentos pilotos e uma revisão de orçamento.

É o que esse trabalho sempre foi. O Cloud Next 2026 só facilitou apontar para ele.

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Fontes

• Google Cloud. “Google Cloud Next 2026.” Abril de 2026.
• Google Cloud Blog. “Google Cloud Next.” Abril de 2026.
• Notas pessoais do autor, presencial em Las Vegas.

A Victorino ajuda empresas a mover IA do piloto à produção com a disciplina que operadores maduros aprendem na dor: contato@victorino.com.br | www.victorino.com.br