Do Tear à IA

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Boa noite a todos! Quero agradecer aos organizadores pelo convite e a cada um de vocês pela presença. Hoje vamos falar de um assunto que está mudando os negócios numa velocidade nunca vista: a inteligência artificial. E vamos falar do jeito que interessa a quem está aqui, na prática, dentro de uma confecção, de uma fábrica, de uma marca de moda.

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Levantem a mão... Agora levante a mão quem desbloqueou o celular com o rosto, usou o Waze ou o Google Maps, rolou o feed do Instagram, recebeu sugestão de série ou teve um e-mail de spam filtrado. Pois é: praticamente todo mundo aqui usou IA hoje, muitas vezes sem saber. A inteligência artificial já está no seu bolso. A pergunta desta noite é outra: ela já está no seu negócio?

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Eu sou o Patrick, desenvolvedor de software. Escrevo código há 23 anos: comecei no PHP, aos 14, e passei por C++, Delphi, Node.js, React Native, React, Python e C#.

Hoje meu foco é inteligência artificial: crio bots e agentes, integro IA em projetos grandes e desenvolvo com vibe coding. Entre os produtos em que trabalho estão JustJoy, Pangaré Digital, Meu Cuida Mais e Bom Fluxo. Quem quiser acompanhar, estou no Instagram como @patrickodev.

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Eu não vou transformar ninguém aqui em programador. Meu compromisso é outro: que vocês saiam entendendo o que é IA, enxergando onde ela entra no negócio de vocês e sabendo qual é o primeiro passo. Combinado?

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Nossa conversa tem oito paradas. Vamos do conceito à prática, e no final cada um sai com um desafio para fazer em casa.

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Esqueçam os robôs dos filmes. Na prática, inteligência artificial é um software que aprende com exemplos. Em vez de alguém escrever todas as regras, a gente mostra milhares de exemplos e a máquina descobre o padrão. Com isso ela reconhece uma imagem, prevê uma venda, sugere uma decisão, conversa com um cliente e até cria um texto ou uma estampa.

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Pensem em como vocês treinam uma costureira nova. Ninguém entrega um manual com todas as situações possíveis. Ela observa, faz, erra, é corrigida pela encarregada e, com o tempo, aprende. A IA aprende do mesmo jeito, só que vê milhões de exemplos em poucas horas.

Um exemplo do dia a dia: antigamente, o filtro de spam seguia regras, do tipo ‘se tiver a palavra grátis, é spam’. Hoje, a IA viu milhões de e-mails marcados como spam e aprendeu sozinha os sinais.

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Toda IA tem três ingredientes. Os dados são o fio: histórico de vendas, fotos, textos, medidas. O algoritmo é a máquina: a receita matemática que processa esses dados. O modelo é a peça pronta: o resultado do treino, que passa a responder a situações novas. E vale a regra que todo mundo aqui conhece: fio ruim, peça ruim.

Dados bagunçados geram uma IA que erra. Por isso, organizar os dados da empresa já é o primeiro passo rumo à IA.

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Funciona como bonecas russas: uma dentro da outra. O ChatGPT, o Gemini e o Claude, que popularizaram o assunto, estão na camada mais nova e mais visível, a da IA generativa. Mas a IA que prevê vendas ou detecta defeitos no tecido mora nas camadas de dentro, e está aí há bem mais tempo.

Toda IA disponível hoje é especializada: faz muito bem algumas tarefas. Uma IA ‘geral’, capaz de qualquer tarefa humana, ainda é tema de pesquisa e debate.

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Tudo isso é IA. As grandes empresas de tecnologia usam esses dados para vender mais e atender melhor. A diferença entre elas e uma confecção não está na tecnologia: está na decisão de usar os dados a favor do negócio. E hoje essa mesma tecnologia está ao alcance de qualquer empresa, muitas vezes de graça ou pelo preço de uma assinatura mensal.

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Em 1804, na França, Joseph-Marie Jacquard criou um tear que lia cartões perfurados. Cada furo dizia à máquina qual fio levantar, e a sequência de cartões formava o desenho do tecido. Na prática, era um programa. Décadas depois, o inglês Charles Babbage se inspirou nesses cartões para projetar a Máquina Analítica, avó do computador.

E Ada Lovelace, considerada a primeira programadora da história, escreveu essa frase comparando a máquina ao tear. Em 1890, Herman Hollerith usou cartões perfurados no censo dos Estados Unidos, e a empresa dele daria origem à IBM. Ou seja: a indústria de vocês programava máquinas mais de cem anos antes do primeiro computador.

A própria Revolução Industrial começou nas fiações e tecelagens inglesas. Vocês já estiveram na vanguarda da tecnologia, e podem estar de novo.

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A IA não nasceu ontem. Em 1950, Alan Turing perguntou se as máquinas poderiam pensar. Em 1956, numa conferência nos Estados Unidos, um grupo de cientistas batizou a área de inteligência artificial. Depois vieram décadas de altos e baixos, os chamados invernos da IA: promessas grandes demais para computadores fracos e poucos dados.

A virada veio a partir de 2012, com o deep learning, e explodiu em 2022 com o ChatGPT. Em 2024, a IA ganhou até dois prêmios Nobel, de Física e de Química. Agora vivemos a fase dos agentes: a IA deixa de só responder e passa a executar tarefas.

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Se a IA existe desde os anos 1950, por que só agora virou febre? Porque quatro ingredientes se juntaram ao mesmo tempo. É como uma fábrica que, de repente, ganha fio de sobra, máquinas novas, moldes melhores e uma loja aberta para o público. O ChatGPT foi a vitrine dessa loja: chegou a 100 milhões de usuários em cerca de dois meses, um recorde para a época.

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Vamos aos números. Em fevereiro de 2026, a OpenAI anunciou que o ChatGPT tinha 900 milhões de usuários por semana. Na indústria brasileira, o IBGE mostrou que o uso de IA mais que dobrou em dois anos: de 16,9% para 41,9% das empresas com 100 ou mais pessoas.

As áreas que mais usam são administração, vendas e desenvolvimento de produtos e processos. Uma pesquisa do Sebrae com a FGV e o Google mostrou que quanto maior a empresa, mais ela usa IA: 63% das médias e grandes, contra 46% das micro e pequenas. Ou seja, a IA está aumentando a distância entre grandes e pequenos.

A boa notícia é que as ferramentas são praticamente as mesmas para todos. E a McKinsey estima que a IA generativa pode somar de 150 a 275 bilhões de dólares ao lucro operacional de vestuário, moda e luxo em três a cinco anos.

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Nós somos gigantes. A cadeia têxtil e de confecção faturou 221 bilhões de reais em 2024, emprega 1,34 milhão de pessoas de forma direta e é a maior cadeia têxtil completa do Ocidente, do fio à peça pronta. Mas estamos sob pressão: em 2025 o setor importou 6,8 bilhões de dólares e exportou menos de um bilhão.

Boa parte da concorrência vem de plataformas digitais estrangeiras que usam dados e algoritmos em escala para lançar, testar e vender. Não vamos vencer copiando o modelo delas.

Vamos vencer usando as mesmas ferramentas a favor do que temos de melhor: qualidade, proximidade, produção local rápida e conhecimento do corpo e do gosto da brasileira.

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Essa ideia foi popularizada pelo professor Karim Lakhani, de Harvard, e os estudos confirmam. Numa pesquisa de Harvard com a consultoria BCG, 758 consultores usaram IA em tarefas reais: fizeram 12,2% mais tarefas, 25,1% mais rápido e com qualidade mais de 40% maior.

Mas atenção: em tarefas fora do alcance da IA, quem confiou cegamente nela errou mais. Em outro estudo, com mais de 5 mil atendentes de suporte, a IA aumentou a produtividade em 14% em média, e em 34% para os novatos. Ou seja: a IA funciona melhor como parceira de quem sabe o que está fazendo, e acelera muito quem está começando.

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Existem várias formas de classificar a IA. Para quem toca uma empresa, a mais útil é pelo trabalho que ela faz. Imaginem que vocês pudessem contratar sete talentos novos, que trabalham 24 horas, não tiram férias e custam uma fração de um salário. Cada um tem uma especialidade. Vamos conhecer um por um. Na prática eles trabalham juntos: um mesmo sistema pode analisar, prever e conversar.

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Vocês já têm uma mina de ouro guardada: o histórico de vendas, de produção, de devoluções. O problema é que ninguém tem tempo de garimpar. A IA analítica é o analista que faz isso por você.

Dá para pegar a planilha de vendas, sem os dados pessoais dos clientes, colocar num assistente de IA e perguntar: quais os dez modelos com melhor margem? Qual tamanho mais sobra? Em segundos vem a resposta. Entre as médias e grandes empresas brasileiras que usam IA, análise de dados é o uso número 1: 67% delas usam para isso.

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Estoque parado é dinheiro parado, e na moda o dinheiro parado ainda sai de moda. A IA preditiva ajuda a responder a pergunta que tira o sono de qualquer confeccionista: quanto produzir de cada coisa? Ela olha o histórico, a estação, o calendário, até as redes sociais, e dá uma estimativa. Não é mágica, é estatística turbinada. E vale de novo a regra do fio: quanto melhores os dados, melhor a previsão.

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Perguntem a qualquer encarregado de corte: cada centímetro de tecido conta. O encaixe de moldes é um quebra-cabeça que a máquina resolve melhor e mais rápido, testando milhares de combinações. O mesmo vale para a programação da produção. A IA prescritiva não manda em ninguém: ela recomenda, e quem decide é você. Mas você decide com muito mais informação.

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Essa é a IA que virou febre, porque ela cria. Uma descrição de produto que levava 20 minutos sai em 20 segundos. Dez ideias de estampa para o verão, em um minuto. A Zalando, gigante europeia de moda online, diz que reduziu o prazo das campanhas de até oito semanas para quatro dias, e os custos em 90%, com imagens feitas por IA.

Mas atenção: a IA generativa é o ponto de partida, não o ponto final. Quem dá o toque da marca, revisa e aprova é gente.

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No Brasil, isso tem nome e sobrenome: WhatsApp. Ele está instalado em 99% dos smartphones do país e na tela inicial de 65% deles. Quantos pedidos vocês perdem porque a mensagem chegou às 23h e só foi respondida no dia seguinte? A IA conversacional resolve isso.

E na moda íntima existe um bônus: muita cliente tem vergonha de perguntar sobre tamanho de sutiã para uma vendedora. Para a IA, ela pergunta sem constrangimento.

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Pensem no custo de um defeito que só aparece depois do tingimento, ou pior, na casa da cliente. A visão computacional pega o problema na origem.

O exemplo mais impressionante é justamente com malha de elastano, a base da moda fitness e de muita lingerie: câmeras dentro do tear, IA olhando cada centímetro e a máquina parando sozinha quando o mesmo defeito se repete. Na fábrica turca que adotou o sistema, os defeitos nesse tipo de malha caíram quase 70%.

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Essa é a fronteira de 2025 e 2026: a IA que executa. A consultoria Gartner prevê que, até 2028, pelo menos 15% das decisões do dia a dia nas empresas serão tomadas por agentes de IA, contra zero em 2024.

Mas a mesma Gartner faz um alerta: mais de 40% dos projetos de agentes devem ser cancelados até o fim de 2027, por custo alto, valor pouco claro ou falta de controle. A lição é a da Liz Lingerie: começar por uma tarefa repetitiva e bem definida, medir o resultado e manter uma pessoa por perto para os casos difíceis.

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Se vocês fotografarem um único slide hoje, que seja este. Olhem para a coluna da esquerda e marquem mentalmente as dores que vocês têm. A coluna da direita é o primeiro passo de cada uma.

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Vamos juntar tudo. Do lápis da estilista à troca no pós-venda, existe uma IA para cada etapa. Ninguém precisa usar todas. Cada um precisa escolher por onde começar, e normalmente o melhor começo é onde dói mais.

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Na lingerie, o maior inimigo da venda online é a dúvida de tamanho. A americana ThirdLove construiu a marca em cima disso: criou um questionário de ajuste de sutiã, o Fit Finder, usado por mais de 17,6 milhões de mulheres. Os mais de 100 milhões de dados coletados orientaram o desenvolvimento de produtos, como os tamanhos de meio bojo.

Em 70% das vezes, o questionário recomendava um tamanho diferente do que a cliente costumava comprar. Ou seja: muitas clientes compravam o tamanho errado sem saber, e foram os dados que mostraram isso.

Aqui no Brasil, a Liz Lingerie já usa um agente de IA no WhatsApp do pós-venda, e a Intimissimi tem uma assistente virtual que tira dúvidas de tamanho 24 horas por dia.

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O Brasil é o segundo país com mais academias do mundo, atrás só dos Estados Unidos. A moda fitness vive de novidade: cores, recortes e estampas mudam na velocidade do feed. A IA ajuda em três frentes. Ouvir: monitorar tendências e comentários das clientes. Criar: estampas, moodboards e conteúdo em escala.

Produzir com menos risco: previsão de demanda, pré-venda e lotes menores. Um exemplo carioca: a WonderSize, marca de performance esportiva plus size, se apresenta como ‘AI First’.

Em oito anos, montou uma base com medidas e imagens de corpos reais e usa IA para criar modelagens e até para vender croquis em pré-venda, criados junto com as próprias clientes.

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Reparem que não são só gigantes. A Smartex nasceu como startup, e a ThirdLove era uma marca nova quando apostou nos dados. O que elas têm em comum é ter escolhido um problema concreto e atacado com IA.

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E aqui no Brasil também tem gente fazendo, inclusive no nosso segmento. O ponto não é o tamanho da empresa: é a decisão de começar.

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Enquanto a IA escreve, eu pergunto para vocês: quanto tempo a equipe de vocês leva para fazer isso hoje? E quanto custa esse tempo?

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Por que a resposta saiu boa? Porque o pedido foi bem feito. Na costura, a peça só fica boa se o molde for bom. Com a IA é igual: o prompt é o molde da resposta. E lembrem: a primeira resposta é um rascunho. Converse com ela. Peça ‘mais curto’, ‘mais divertido’, ‘agora em espanhol’.

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Vamos derrubar alguns mitos. O primeiro é o do preço: dá para começar hoje, de graça. O segundo é o do medo: a IA muda tarefas, e quem aprende a usá-la fica mais valioso. O terceiro é o da confiança cega: a IA erra, e por isso ela é a estagiária, não a gerente.

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Isso não é para dar medo, é para dar segurança. Com cinco cuidados simples, a sua empresa usa IA com tranquilidade: proteger os dados, revisar, ser transparente, olhar para todos os corpos e manter uma pessoa no comando.

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Ninguém precisa de um grande projeto para começar. Primeiro, encontre a dor: responder WhatsApp, cadastrar produtos, decidir a produção? Segundo, escolha um assistente de IA e use todo santo dia, em tarefas reais. Terceiro, arrume a casa: as mesmas planilhas, com os mesmos nomes de modelo, cor e tamanho.

Quarto, faça um piloto com meta, do tipo ‘responder no WhatsApp em menos de 5 minutos’. Quinto, escolha uma pessoa da equipe para ser a campeã de IA e leve o que deu certo para a próxima área.

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Noventa dias. É o tempo de uma coleção cápsula. No fim desse prazo, vocês vão saber, com números, se a IA funciona para vocês e onde investir em seguida.

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As ferramentas mudam todo mês. O que importa é o tipo de solução. Testem as versões gratuitas antes de assinar, e escolham a que a equipe de vocês vai realmente usar todo dia.

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Agora eu quero fazer um convite. Não um convite para pensar no assunto: um convite para fazer. Sete dias, uma tarefa por dia, no máximo 20 minutos cada uma. Quem topar o desafio, posta o resultado no Instagram e me marca no @patrickodev. Eu vou acompanhar e compartilhar os melhores.

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Essas cinco perguntas valem mais do que qualquer ferramenta. Respondam com sinceridade e vocês vão descobrir por onde começar. E um último pensamento: há mais de 200 anos, um tear com cartões perfurados mudou o mundo. Hoje, a próxima revolução cabe no celular de vocês. O fio está nas suas mãos.

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Quero agradecer aos organizadores pelo convite e a cada um de vocês pela atenção e pela presença. Se esta conversa acendeu uma ideia, não deixem ela esfriar. Me chamem no Instagram, @patrickodev, ou no WhatsApp, (22) 99754-9353. Vou adorar saber qual foi a primeira dor que vocês resolveram com inteligência artificial. Muito obrigado!