Durante muito tempo, uma indústria de médio porte do setor plástico seguia sua rotina com certo conforto: produção ativa, vendas consistentes e planilhas por todos os lados. A gestão olhava para dashboards de BI e acreditava estar no controle. Mas havia algo que ninguém conseguia explicar: por que o estoque de matéria-prima seguia crescendo sem necessidade real?

Essa dúvida virou dor. E essa dor levou o CEO a buscar uma solução fora da caixa: contratar um squad de dados e IA para entender melhor o problema.

O escopo inicial era simples: descobrir por que a empresa comprava tanto sem uma demanda proporcional. Em poucas semanas, o time mapeou os fluxos de informação, cruzou históricos de venda, analisou padrões de compra e aplicou modelos preditivos. O que surgiu foi surpreendente: a empresa não tinha problema de produção — tinha um problema de decisão.

Os dados estavam lá o tempo todo, mas nunca tinham sido conectados de forma útil. Com o trabalho do squad, a empresa passou a prever a demanda com muito mais precisão, ajustou processos internos e reduziu o custo com estoque em quase 30%.

O mais interessante? O projeto, que começou como uma iniciativa pontual, virou um contrato contínuo. Hoje, o mesmo squad atua de forma recorrente, ajudando a melhorar processos, analisar mercados, desenvolver novos produtos e sustentar decisões estratégicas com base em dados reais.

Nas palavras do CEO:

“Antes achávamos que trabalhávamos nossos dados com BI, depois pensamos em usar a IA, agora temos processos e base clara para decisões que antes eram meras suposições.”

Esse movimento está se espalhando por empresas de médio porte que perceberam que não precisam virar empresas de tecnologia para usar dados de forma inteligente. Basta começar pequeno, com um problema real, e evoluir a partir dos resultados.

A pergunta que fica é: sua empresa ainda decide com base no que acha ou no que sabe?