Pontos-Chave
- Olhe além das demos polidas fazendo perguntas difíceis sobre o valor desde o primeiro dia, ancoragem de dados e a experiência do usuário médio — não apenas dos usuários avançados
- A confiança depende de citações e verificação de fontes — pergunte como os usuários saberão que as respostas da IA são precisas
- A pergunta mais reveladora: "O que nos faria cancelar em um ano?" revela a honestidade do fornecedor e as limitações do produto
Cada fornecedor de IA tem uma ótima demo. Os slides são polidos. Os casos de uso parecem transformadores. As projeções de ROI são convincentes.
Então você compra, e seis meses depois está tentando entender por que ninguém usa a ferramenta.
O problema geralmente não é a tecnologia. É que ninguém fez as perguntas certas antes de assinar. A demo mostrou o que a IA poderia fazer. Ninguém explorou se ela realmente funcionaria no seu ambiente, para as suas pessoas, com as suas restrições.
Aqui estão dez perguntas que valem a pena fazer antes de se comprometer. Não as perguntas que os fornecedores esperam — as que realmente preveem se você vai obter valor.
1. O que acontece no primeiro dia?
Não no dia 90 após a implementação completa. No primeiro dia.
Os funcionários podem começar a usar imediatamente, ou são necessárias semanas de configuração, integração e treinamento antes que alguém veja valor? Existe um primeiro caso de uso claro que funciona imediatamente, ou você está comprando potencial que pode nunca se realizar?
Quanto maior o tempo até o primeiro valor, maior o risco de a iniciativa perder impulso, os defensores seguirem em frente e a ferramenta virar software de prateleira.
O que você quer ouvir: Exemplos específicos do que os usuários podem fazer imediatamente, sem esperar configuração personalizada.
Sinal de alerta: "Depois que completarmos a fase de implementação e integrarmos com seus sistemas e treinarmos sua equipe, você poderá..."
2. Qual é a experiência do funcionário médio?
Não o seu usuário mais experiente em tecnologia. Não a pessoa que se voluntariou para o grupo de trabalho de IA.
O funcionário médio tem quinze minutos para experimentar algo novo e nenhum entusiasmo particular por tecnologia. O que ele vê quando abre esta ferramenta? Ele sabe o que fazer? Existe um ponto de partida óbvio, ou uma caixa de texto vazia e possibilidades infinitas?
O que você quer ouvir: Fluxos de trabalho pré-construídos, experiências guiadas, casos de uso específicos por função. "Um novo coordenador de RH pode fazer X, Y e Z imediatamente."
Sinal de alerta: "É muito flexível — os usuários podem personalizá-lo para fazer quase qualquer coisa." (Tradução: os usuários têm que descobrir sozinhos.)
3. Como os usuários sabem que podem confiar nas respostas?
Esta é a pergunta que separa ferramentas de IA que são usadas das que são abandonadas.
Quando a IA dá uma resposta, como um funcionário sabe que está correta? Ele pode ver de onde a informação veio? Pode clicar para verificar? O que acontece quando a IA não sabe algo — ela diz isso, ou inventa algo que parece plausível?
O mecanismo de citação: Preste muita atenção em como a ferramenta exibe as fontes. Uma nota de rodapé que linka para um documento geral não é suficiente. Você quer citações granulares — links diretos para o parágrafo específico ou seção da política que a IA usou. Esta é a diferença entre uma ferramenta que constrói confiança e uma que apenas sugere precisão.
O que você quer ouvir: Respostas ancoradas no seu conteúdo, com citações. Comportamento claro quando a informação não está disponível.
Sinal de alerta: "Nosso modelo é muito preciso." (Todo fornecedor diz isso. Não significa nada.)
4. Com quais sistemas isso se conecta?
IA isolada é IA que cria trabalho extra. Se os funcionários precisam copiar dados do seu CRM, colar na ferramenta de IA, e depois copiar a saída para outro lugar, a maioria deles simplesmente vai pular a etapa da IA.
Quais integrações existem hoje — não no roadmap, hoje? Quão profundas são? A IA pode extrair contexto dos seus sistemas existentes, ou apenas receber texto colado?
O que você quer ouvir: Integrações nativas com seu stack tecnológico real (não apenas "integramos com mais de 500 ferramentas", mas especificamente as que você usa). Capacidade de consultar entre sistemas.
Sinal de alerta: "Temos uma API aberta, então sua equipe pode construir qualquer integração que precisar." (Tradução: as integrações ainda não existem, e construí-las é problema seu.)
5. Quem controla o que a IA pode acessar?
Isso importa para segurança, conformidade e confiança básica.
Você pode controlar de quais fontes de conteúdo a IA extrai? Pode garantir que ela só responda a partir de materiais aprovados, não da internet inteira? Quem tem permissão para adicionar ou modificar essas fontes? Existe uma trilha de auditoria?
O que você quer ouvir: Controles administrativos granulares. Governança de conteúdo clara. Logs de auditoria. A capacidade de criar diferentes níveis de acesso para diferentes grupos de usuários.
Sinal de alerta: Respostas vagas sobre "segurança de nível empresarial" sem detalhes. Sem explicação clara de como o conteúdo é delimitado.
6. O que acontece com nossos dados?
Esta é a pergunta que envolve TI e Jurídico, e deveria.
Seus dados são usados para treinar o modelo de IA? Onde são armazenados? Quem pode acessá-los? O que acontece com eles se você cancelar? Você pode obter residência de dados nas regiões que precisa?
Estas não são apenas caixas de conformidade para marcar. Elas determinam se você realmente pode usar a ferramenta para conteúdo empresarial sensível.
O que você quer ouvir: "Seus dados nunca são usados para treinamento. Aqui está nosso relatório SOC 2. Aqui é onde os dados são armazenados. Aqui está nosso acordo de processamento de dados."
Sinal de alerta: Respostas evasivas. "Levamos a privacidade muito a sério" sem detalhes. Relutância em fornecer documentação.
7. Como realmente funciona a precificação?
Não o número da manchete. A matemática real.
Se você paga por usuário: o que acontece quando você quer expandir? Como você lida com usuários que mal usam versus usuários intensivos? Qual é o seu custo efetivo por usuário ativo se a adoção for de 50%? 30%?
Se você paga por uso: existe um limite? Quais alertas existem? Você pode definir orçamentos por equipe ou departamento? O que acontece se você atingir seu limite no meio do mês?
O que você quer ouvir: Preços claros e simples que você pode modelar. Controles que previnem surpresas. Um caminho para escalar que não exige uma nova batalha de compras toda vez.
Sinal de alerta: Preços que exigem uma planilha para entender. "Entre em contato para preços empresariais" sem números publicados.
8. Como é realmente a adoção em outras empresas?
Não o caso de estudo selecionado a dedo. Números reais.
Qual porcentagem de usuários licenciados está ativa após 6 meses? O que significa "ativo" — fazer login uma vez, ou usar regularmente? Quais são os casos de uso mais comuns na prática, não na teoria? Com o que as empresas têm dificuldade?
Os fornecedores vão resistir a esta pergunta. Insista mesmo assim.
O que você quer ouvir: Números honestos, mesmo que não sejam perfeitos. Exemplos específicos do que funcionou e do que não funcionou. Reconhecimento de que a adoção requer esforço.
Sinal de alerta: Mostrar apenas os casos de estudo de maior sucesso. Incapacidade de fornecer dados de uso. "A situação de cada cliente é diferente" como forma de evitar a pergunta.
9. Do que sua equipe precisa para manter isso?
Ferramentas de IA não são configure-e-esqueça. Alguém precisa manter o conteúdo atualizado. Alguém precisa gerenciar o acesso dos usuários. Alguém precisa monitorar o que está funcionando e o que não está.
Qual é o esforço operacional contínuo? Você precisa de pessoal dedicado, ou isso pode ser gerenciado como parte das funções existentes? O que acontece quando algo quebra?
O que você quer ouvir: Avaliação realista dos requisitos administrativos. Documentação clara. Suporte que é realmente responsivo. Capacidades de autoatendimento que reduzem a necessidade de envolvimento contínuo do fornecedor.
Sinal de alerta: "É totalmente automatizado, você não precisa fazer nada." (Isso nunca é verdade.) Níveis de suporte que exigem upgrades caros para obter ajuda real.
10. O que nos faria cancelar em um ano?
Esta é a pergunta que os fornecedores nunca esperam, e as respostas são reveladoras.
Por que os clientes vão embora? Do que eles reclamam? Qual funcionalidade as pessoas esperam que vocês não têm? Onde o produto fica aquém?
Todo produto tem fraquezas. Um fornecedor que não consegue articular as suas ou não conhece seu produto ou não está sendo honesto com você.
O que você quer ouvir: Autoavaliação honesta. "Não somos a melhor escolha para o caso de uso X." "Os clientes às vezes têm dificuldade com Y." "Estamos investindo em Z porque sabemos que é uma lacuna."
Sinal de alerta: "Não temos realmente clientes que cancelam." "Nosso NPS é muito alto." Respostas que soam como material de marketing em vez de conversa honesta.
A pergunta por trás das perguntas
Tudo isso se resume a uma coisa: isso vai realmente funcionar, para nossas pessoas, no nosso ambiente, dadas as nossas restrições?
Demos mostram cenários idealizados. Equipes de vendas mostram os melhores casos. Seu trabalho é testar sob pressão se a realidade vai corresponder. Isso significa fazer perguntas desconfortáveis. Ir além de respostas polidas. Conversar com referências que não foram selecionadas a dedo. Fazer pilotos com céticos, não apenas com entusiastas.
Os fornecedores que sobrevivem a esse escrutínio geralmente são os que vale a pena comprar. Os que desviam, hesitam ou ficam defensivos estão dizendo algo importante sobre como será o relacionamento depois de assinar.
O Checklist
- O que os usuários podem fazer no primeiro dia?
- Como é a experiência do funcionário médio?
- Como os usuários verificam que as respostas são precisas?
- Com quais sistemas isso se integra hoje?
- Quais controles existem para acesso ao conteúdo e governança?
- O que acontece com nossos dados?
- Como funciona a precificação com taxas de adoção realistas?
- Como é realmente a adoção em empresas similares?
- Qual esforço contínuo isso requer da nossa equipe?
- O que nos faria cancelar em um ano?
Imprima isso. Leve para sua próxima reunião com o fornecedor. Veja o que acontece.
Na JoySuite, construímos o produto em torno dessas perguntas. Valor desde o primeiro dia com fluxos de trabalho pré-construídos. Respostas ancoradas no seu conteúdo com citações. Integrações com os sistemas que você já usa. Usuários ilimitados para que você não precise racionar o acesso. E ficamos felizes em responder a pergunta dez — é só perguntar.
