Construir uma IA madura exige três coisas: dados organizados, governança clara e a coragem de investir em base antes de querer o brilho da automação
Autor: Paulo Carvalho
O iFood bateu um recorde impressionante em março: 7,7 milhões de pedidos em um único dia. E o que sustentou esse volume não foi só a operação de entrega bem organizada. Foi um modelo de inteligência artificial proprietário, chamado Large Commerce Model, que a empresa vinha construindo silenciosamente.
Tem uma frase do vice-presidente de IA do iFood, Paul van der Boor, que me chamou a atenção. Ele disse que, em doze meses, a empresa deixou de usar IA como ferramenta isolada para transformá-la no “modo de operar”. É uma mudança de patamar que muita empresa ainda não enxergou.
Na rotina de operações, a gente vê dois tipos de abordagem. Tem quem compra uma ferramenta de IA pronta, pluga num canto do atendimento e acha que resolveu. E tem quem olha para o processo inteiro, entende que os dados são o combustível, e decide construir sobre uma base que tem controle.
O iFood fez a segunda escolha. E a decisão por um modelo proprietário veio apoiada em três pilares que, para quem trabalha com operação, fazem todo sentido. Primeiro: escala e velocidade. Quando você opera milhões de transações por dia, modelos genéricos simplesmente não acompanham. Segundo: foco em gerar valor real para o negócio, não só implementar tecnologia por inovação. Terceiro: dados como peça central.
Esse último ponto é essencial. O Large Commerce Model do iFood foi treinado com um conjunto massivo de interações reais entre usuários, anonimizadas, incluindo cliques, buscas e cancelamentos. É o comportamento real, não um dataset genérico. E é isso que permite personalizar a tela inicial, ajustar notificações, e alimentar o agente de IA Ailo com contexto de verdade.
Porque um modelo de linguagem pode ser muito poderoso. Mas se ele não conhece a jornada real do seu cliente, se não entende o padrão de cancelamento ou o que leva alguém a abandonar um pedido, ele vai tomar decisão com metade da informação.
O que o iFood nos ensina, e isso vale para qualquer negócio que depende de atendimento ou experiência digital, é que IA madura não se compra. Ela se constrói sobre a operação. E construir exige três coisas: dados organizados, governança clara e a coragem de investir em base antes de querer o brilho da automação.
Vejo diariamente esse movimento acontecendo com clientes que estão em outro patamar de maturidade. Eles não perguntam só “qual bot a gente compra?”. Eles perguntam “como a gente estrutura os dados de conversa para que um modelo possa aprender com eles?”. “Qual a política de retenção que a gente precisa ter antes de treinar um agente?”. “Quem valida as respostas automáticas antes de irem para o cliente?”.
São perguntas de operação, não de tecnologia. E é aí que mora a diferença entre quem escala e quem fica no piloto.
O iFood chegou a um nível de exigência que fez a empresa reforçar a infraestrutura inteira. E o resultado não foi só o recorde de pedidos, mas a consistência para sustentá-lo. Mais de 12 milhões de transações influenciadas pelo modelo em um único mês.
A lição que fica é simples, mas exige execução disciplinada: IA só funciona em escala quando ela é tratada como parte integrante do processo, não como um acessório. E para isso, os dados precisam ser seus, o contexto precisa ser seu, e a operação precisa estar desenhada para aprender com o que acontece nela.
Não é o caminho mais curto. É o caminho que funciona.
Paulo Carvalho é diretor de operações da Digisac, da Ikatec.
