A Starbucks gasta cerca de US$ 400 milhões por ano (R$ 2,2 bilhões na cotação atual) com software, segundo o Yahoo Finance. Nesta semana, a Bloomberg informou que a gigante do café está desenvolvendo suas próprias alternativas assistidas por IA para substituir um sistema da Microsoft que monitora estoques e uma plataforma da IBM responsável pelo gerenciamento da manutenção. Algumas das novas ferramentas de IA poderão ser implantadas até o fim do próximo ano, caso os testes sejam concluídos com sucesso.
O mercado reagiu imediatamente. As ações da IBM caíram cerca de 3% nas negociações pré-mercado. A ServiceNow recuou 3,5%. A Salesforce perdeu 4%, segundo o Yahoo Finance. Nenhuma dessas empresas perdeu um contrato naquela manhã. O que elas perderam foi parte da narrativa que sustentou as avaliações das empresas de software corporativo durante as últimas duas décadas.
A narrativa era de que grandes empresas sempre comprariam software porque desenvolvê-lo por conta própria seria difícil.
Agora observe quem praticamente não se moveu: a Microsoft, um dos únicos dois fornecedores efetivamente citados na reportagem. Isso ocorre porque a Microsoft fornece o aplicativo de gerenciamento de estoque que a Starbucks está substituindo, mas também fornece a infraestrutura de nuvem Azure e de IA sobre a qual a Starbucks construirá a nova solução. A ferramenta Green Dot Assist, usada pelos baristas da Starbucks, já funciona com o Azure OpenAI.
A IBM, a ServiceNow e a Salesforce atuam na camada de aplicações, exatamente a camada que a Starbucks acabou de demonstrar que uma empresa do setor de cafés pode reconstruir internamente. ServiceNow e Salesforce sequer foram mencionadas nominalmente. O mercado vendeu exposição ao risco, e os fornecedores focados exclusivamente em aplicações são os mais expostos. Essa narrativa está mudando.
Por que este momento da Starbucks é diferente
Durante anos, as empresas permaneceram dependentes dos fornecedores por dois motivos. Desenvolver software do zero era lento e caro, e substituir um sistema que opera milhares de unidades era um risco elevado. Assim, as empresas pagavam por plataformas que atendiam talvez 70% das suas necessidades reais e, depois, contratavam consultorias para adaptar os 30% restantes.
O desenvolvimento assistido por IA muda essa equação. Segundo a MSN, o diretor de tecnologia da Starbucks, Anand Varadarajan, informou aos funcionários que existem oportunidades claras para reduzir os gastos com software. A empresa está revisando todos os contratos e serviços como parte de um programa mais amplo de redução de custos de US$ 2 bilhões (R$ 11 bilhões) conduzido pelo CEO Brian Niccol.
A lógica é simples. Se os engenheiros já precisam personalizar intensamente o produto de um fornecedor para torná-lo realmente útil, e agora a IA permite que esses mesmos engenheiros desenvolvam uma ferramenta sob medida em uma fração do tempo, por que continuar pagando a licença?
Esta não é apenas uma história sobre a Starbucks. É uma prévia da reavaliação entre desenvolver internamente ou comprar soluções prontas que está acontecendo neste momento nos orçamentos de tecnologia das empresas da Fortune 500.
“As empresas estão percebendo que a IA não é apenas um recurso. Ela está se tornando o principal sistema nervoso de suas operações”, diz Mati Greenspan, fundador e CEO da Quantum Economics.
“Esse movimento representa uma mudança estratégica na qual as empresas exigem maior controle e personalização de sua IA, trazendo tecnologias críticas de volta para dentro de casa para garantir uma vantagem competitiva exclusiva.” Vale destacar que essa avaliação foi produzida por sua assistente financeira baseada em IA, Korra AI.
A parte da história da Starbucks que todos estão ignorando
Há um aspecto que as reportagens atuais estão deixando de lado. A Starbucks não está abandonando completamente a Microsoft e a IBM. Ela continua utilizando softwares de terceiros, incluindo a infraestrutura de nuvem e IA da Microsoft. Além disso, no início deste ano, a empresa retirou de operação um sistema de contagem de estoque baseado em IA depois que ele passou a apresentar contagens imprecisas, fazendo com que as lojas voltassem à contagem manual.
Esse fracasso é importante e torna a iniciativa atual mais confiável, não menos. A Starbucks aprendeu da maneira mais difícil aquilo que se chama de “esvaziamento pela IA”. Aplicar uma camada de IA sobre um processo problemático não corrige o processo. Apenas amplia seus problemas enquanto a capacidade operacional subjacente continua se deteriorando.
A nova estratégia prioriza primeiro o fluxo de trabalho. Corrige a forma como estoques e manutenção realmente funcionam, depois desenvolve o sistema em torno desse processo corrigido e, somente então, utiliza a IA para acelerar o desenvolvimento.
Aaron Levie, CEO da Box, resumiu isso em uma publicação no LinkedIn. “Os melhores casos de uso da IA costumam ser aqueles que transformam fundamentalmente o trabalho realizado, em vez de apenas substituir um processo existente e executá-lo de forma mais eficiente. As empresas estão encontrando suas próprias versões dessa transformação, porque ela varia conforme o setor, mas esses continuam sendo os usos mais empolgantes e com maior potencial da IA”, afirmou.
Essa sequência faz toda a diferença. Primeiro, consolidar os dados. Depois, redesenhar os processos. Só então aplicar IA.
As empresas que ignoram essa etapa intermediária acabam investindo em ferramentas caras que apenas automatizam decisões equivocadas com maior rapidez. Essa é uma prática importante para garantir que o processo esteja sendo realmente reestruturado.
O que acontece a seguir impulsionado pela história da Starbucks
Espere quatro efeitos em cadeia, e os líderes empresariais devem acompanhar atentamente esses movimentos. Primeiro, os fornecedores reagirão nas áreas mais difíceis de reproduzir: profundidade das integrações, governança, segurança e décadas de conhecimento acumulado sobre seus setores. Observe Microsoft, IBM e Salesforce reposicionando-se de vendedores de aplicações para fornecedores de infraestrutura e confiança.
Segundo, mais empresas seguirão o exemplo da Starbucks em relação aos seus sistemas mais caros e menos apreciados. Ferramentas internas não precisam substituir imediatamente os softwares comerciais. Elas começam como substituições direcionadas justamente onde a solução do fornecedor atende pior às necessidades e onde os custos de licenciamento são mais elevados.
Terceiro, surgirá uma nova economia de serviços em torno dessa transição. Alguém precisará mapear os processos, consolidar os dados e projetar os sistemas que essas empresas passarão a possuir. Os vencedores serão os profissionais que compreenderem que a tecnologia é a parte mais simples. Redesenhar a forma como um negócio realmente funciona é a parte mais difícil, e depende profundamente do trabalho humano. Julgamento, contexto e gestão da mudança não são fornecidos por um assistente de programação.
Quarto, e em um horizonte mais distante, o próprio conceito de escrever prompts começará a perder importância. Quando agentes de IA estiverem conectados a sistemas consolidados e tiverem acesso a dados históricos e pessoais suficientes, deixarão de esperar instruções. Eles passarão a concluir automaticamente tarefas repetitivas, executá-las e antecipar necessidades ao identificar padrões entre milhões de usuários semelhantes. Esse futuro chegará, independentemente de estarmos preparados para ele. A única questão é quem controlará os dados utilizados por esses agentes. Empresas e pessoas que controlarem seus próprios sistemas terão essa capacidade de antecipação sob seus próprios termos. Todos os demais serão previstos pela plataforma de outra pessoa.
A lição que vem de Seattle não é que a IA tornou barato escrever software. A verdadeira lição é que a IA tornou novamente possível que as empresas tenham controle direto sobre suas operações, desde que estejam dispostas a realizar primeiro o trabalho menos atraente de reorganizar seus processos. A Starbucks acaba de mostrar como isso pode ser feito em uma despesa anual de US$ 400 milhões (R$ 2,2 bilhões).
Publicado originalmente em Forbes EUA
