UpFlux estima retorno de R$ 1,6 milhão a cada R$ 22 milhões processados com IA em compras

A inteligência artificial começa a ser medida por um critério mais concreto dentro das empresas: quanto consegue gerar ou economizar na operação.

Segundo Alex Meincheim, CEO e cofundador da UpFlux, a aplicação de agentes de IA em compras corporativas pode gerar quase R$ 1,6 milhão em resultado operacional a cada R$ 22 milhões processados.

A estimativa foi apresentada pelo executivo durante entrevista ao Times Brasil, licenciado exclusivo CNBC, no Universo TOTVS 2026, em São Paulo.

O cálculo se refere às chamadas compras de curva C, que concentram grande quantidade de transações de menor valor individual.

IA entra em compras que recebem menos atenção

Compras de baixo valor costumam consumir tempo das equipes, mesmo quando cada negociação representa uma parcela pequena dos gastos totais.

Segundo Meincheim, agentes de IA podem assumir parte dessas operações e aumentar a capacidade de negociação em transações que normalmente não receberiam análise individual.

“A cada R$ 22 milhões processados com IA, é possível gerar quase R$ 1,6 milhão em resultado operacional”, afirmou.

Para o executivo, a redução de custos em compras aparece diretamente no resultado financeiro das empresas.

“Cada real economizado em compras aparece na última linha da companhia.”

Do uso individual para os processos da empresa

Meincheim também faz uma distinção entre o uso pessoal da inteligência artificial e sua aplicação dentro das operações.

Segundo ele, boa parte das empresas ainda utiliza IA para tarefas individuais, como escrever e-mails, resumir documentos ou preparar apresentações.

“Hoje, na maioria das empresas, a inteligência artificial ainda está muito no nível de CPF”, afirmou.

Para o executivo, o retorno empresarial aparece quando a tecnologia passa a atuar em processos diretamente ligados ao negócio.

“Para gerar resultados no nível de CNPJ, é preciso impactar os processos da companhia.”

Agentes passam do diagnóstico para a execução

A UpFlux trabalha com análise de processos e inteligência operacional.

Com o uso de agentes, a empresa busca avançar de sistemas que apenas identificam problemas para ferramentas capazes de executar determinadas ações dentro da operação.

Meincheim resumiu essa mudança como “diagnóstico, receita pronta e ação executada”.

Na prática, o objetivo é reduzir etapas em que o sistema aponta uma ineficiência e depende de uma equipe humana para transformar a recomendação em ação.

Humano continua responsável por decisão e critério

Na visão do executivo, a expansão da automação não elimina a participação humana.

“O papel do humano é fazer o que faz melhor: ter critérios de decisão e senso crítico para tomar as decisões necessárias”, afirmou.

A proposta é que tarefas repetitivas sejam assumidas pelos agentes, enquanto profissionais permanecem responsáveis por análise, exceções e decisões que exigem julgamento.

Caso de uso deve vir antes do modelo

Para empresas que estão iniciando projetos de inteligência artificial, Meincheim recomenda começar pelo problema de negócio.

Segundo ele, a escolha do modelo de linguagem não deveria ser a primeira decisão.

“A primeira recomendação é não começar pelo modelo de linguagem. A resposta está em ter um bom caso de uso, um problema relevante para aplicar a inteligência artificial e gerar resultados.”

A afirmação toca em uma discussão recorrente nas empresas: adotar IA não garante, por si só, redução de custos ou aumento de produtividade.

O retorno depende do processo escolhido, das regras de execução e da capacidade de medir o resultado antes e depois da implementação.