Na estreia do Orchestra, Herman Bessler defende que o maior erro das empresas é tratar a inteligência artificial como um problema de TI.
Em entrevista à CNBC no dia 3 de julho, Herman Bessler, CEO do Templo, defende uma tese incômoda para a liderança de receita: o obstáculo à inteligência artificial não é a tecnologia, é a adoção. As ferramentas existem e funcionam. O que trava o resultado é a forma como as empresas organizam a mudança. Foi nesse contexto que o Templo apresentou o Orchestra.
O que o Templo apresentou na entrevista à CNBC?
O Templo apresentou o Orchestra, o sistema de inteligência artificial que a empresa descreve como um gêmeo digital corporativo. O produto mapeia, organiza e executa o trabalho de uma operação, com aprovação humana em cada etapa. A entrevista serviu de estreia pública do sistema para o mercado internacional.
Bessler define o Templo não como consultoria nem como startup de tecnologia, mas como um negócio de transformação. A empresa foi fundada em 2011 e trabalha com um princípio fixo: a tecnologia é meio, não fim. Ela existe para servir a estratégia do negócio, e não o contrário.
O método que sustenta o produto tem nome. Bessler chama de consultoria agêntica: agentes de IA entrevistam as equipes internas de uma empresa, mapeiam como o trabalho realmente acontece e transformam esse diagnóstico em uma estratégia de automação orquestrada. Em vez de um relatório de consultoria que envelhece na gaveta, o levantamento vira insumo direto para o sistema que vai executar. O diagnóstico e a execução deixam de ser etapas separadas.
Essa distinção organiza toda a conversa. A cada pergunta sobre modelos, agentes ou automação, a resposta retorna à mesma pergunta de gestão: qual problema de negócio isso resolve, e quem na empresa é dono da mudança. O Orchestra é a resposta prática do Templo a essa pergunta.
Qual o maior erro das empresas ao adotar IA?
O maior erro é tratar a adoção de inteligência artificial como um problema de tecnologia e delegá-la ao setor de TI ou à compra de ferramentas. Muitas empresas e conselhos sabem que precisam adotar IA, mas não sabem gerir a mudança. O resultado é dinheiro gasto sem retorno.
Os números externos confirmam o diagnóstico. Segundo pesquisa do MIT divulgada em 2025, cerca de 95% dos pilotos corporativos de IA generativa não geraram retorno financeiro mensurável. O problema raramente é o modelo. É a operação que não se reorganiza em torno dele.
Bessler descreve a mudança organizacional como um movimento, não uma ordem. Uma empresa não adota IA por decreto do comando. Ela adota quando cria os incentivos certos e engaja os primeiros a adotar, aquelas equipes dispostas a testar antes das outras. São esses grupos que produzem os primeiros resultados sustentáveis e convencem o resto da organização.
O padrão de falha é reconhecível. A empresa contrata a ferramenta, roda um piloto isolado, mede engajamento em vez de resultado de negócio e conclui que a IA não entrega. O que não entregou foi o desenho. A tecnologia ficou sozinha, sem incentivo que levasse as equipes a mudar a rotina de trabalho em torno dela.
A implicação para a liderança de receita é direta. A adoção de IA na área comercial não é uma decisão de compra de software. É uma decisão de desenho de operação, de incentivo e de gestão de pessoas. Delegá-la à área técnica é garantir o piloto que morre no slide.
O que é o Orchestra e como funciona?
O Orchestra é um sistema operacional de inteligência artificial que age de forma proativa: escolhe agentes e executa rotinas recorrentes sem depender de comandos manuais (prompts) a cada tarefa. Funciona como um gêmeo digital corporativo que aprende continuamente com os processos da empresa. O conceito de venda central é a autonomia governada.
Autonomia governada é o arranjo em que a IA propõe, o humano aprova e o grau de automação é ajustável como um dial. O sistema não substitui a decisão humana. Ele carrega o trabalho de preparação, organização e execução até o ponto em que a decisão precisa ser tomada.
Na prática, o Orchestra entrega um resumo diário da operação, ata e briefing de reuniões, triagem de e-mail e atualização automática de registros no CRM, na agenda e no Drive. A gestão pode ser feita por WhatsApp, inclusive por áudio. O sistema melhora sozinho à medida que observa as rotinas.
Dois traços separam o produto do restante do mercado. O primeiro é a proatividade: o sistema age sem que alguém precise pedir. O segundo é o escopo: em vez de ser mais uma camada no conjunto de ferramentas de vendas, o Orchestra unifica o trabalho dessas camadas e roda sobre os sistemas que a empresa já usa, sem troca de CRM.
Qual a diferença entre Orchestra e Classplay?
Orchestra e Classplay são produtos distintos e coexistentes dentro do ecossistema do Templo. O Classplay é a plataforma de inteligência artificial corporativa, com governança e mais de 250 agentes inteligentes disponíveis. O Orchestra é a camada de orquestração que opera sobre esse acervo, escolhendo e coordenando agentes de forma automática.
A diferença está no modo de acionamento. No Classplay, uma pessoa escolhe o agente e dispara a tarefa. No Orchestra, o sistema decide qual agente usar e quando, a partir das rotinas que observa na operação. Um é o repertório de capacidades; o outro é o maestro que rege esse repertório.
Para a empresa cliente, isso significa que o Orchestra não pede que ela abandone o que já tem. Ele adiciona uma camada de execução autônoma sobre a base instalada. A evolução é de coordenação, não de troca de plataforma.
Como medir se a IA está dando resultado?
O resultado da IA se mede por experimento, comparando um grupo de controle com um grupo de teste para validar uma hipótese específica. Bessler é categórico: a IA não é mágica. Ganho de escala, personalização ou redução de custo são hipóteses a testar, não promessas a aceitar.
O método é o de qualquer decisão de negócio séria. A empresa isola a variável, mede os dois grupos e compara. Sem grupo de controle, não há como separar o efeito da IA do ruído do mercado. Com ele, o ganho vira número defensável diante do conselho.
Na operação comercial, as variáveis a medir são conhecidas: tempo até o primeiro contato, taxa de conversão por etapa, horas gastas em tarefas administrativas, volume de follow-up cumprido. O experimento pega uma dessas variáveis, aplica a IA em um grupo e mantém o outro no processo atual. A diferença entre os dois é o valor real, não a impressão de valor.
Quando a aplicação é bem desenhada, os resultados tangíveis costumam aparecer entre os primeiros seis e doze meses. Esse horizonte importa para a liderança de receita, porque estabelece uma expectativa realista. IA aplicada à operação comercial não entrega no primeiro mês, mas também não exige anos de espera para provar valor.
Onde o Brasil pode competir na corrida da IA?
O Brasil compete como exportador de inteligência artificial setorial, não como criador de grandes modelos de linguagem. Bessler divide o mercado em duas frentes e é franco sobre onde o país não tem vantagem.
Na primeira frente, a dos grandes modelos de linguagem (LLM), sistemas como ChatGPT e Gemini, o Brasil atua como consumidor. Não compensa financeiramente construir modelos de fundação locais quando os globais já existem e escalam. Disputar essa camada é queimar capital.
Na segunda frente está a oportunidade real. O país pode exportar IA em setores nos quais já reúne pesquisa de ponta e vantagem competitiva a custo reduzido: tecnologias financeiras, agronegócio e saúde. São áreas em que o dado brasileiro, o problema brasileiro e a competência local valem mais do que a corrida por modelos genéricos.
Essa leitura reposiciona a ambição nacional. Em vez de perseguir a fronteira dos modelos, o Brasil constrói sobre eles, aplicando IA a problemas concretos de indústrias em que já é forte. O Templo se coloca nessa aposta: a empresa já presta suporte em cinco a seis países da América Latina e é cofundadora do Instituto Brasileiro de Ciência de Dados, o BIOS, na Unicamp.
O que a IA muda no futuro do trabalho?
A IA muda a velocidade da substituição e da criação de postos de trabalho, e é o descompasso entre as duas que gera tensão. Bessler reformula a pergunta comum. Em vez de perguntar se a IA destrói mais empregos do que cria, ele propõe comparar a rapidez com que empregos desaparecem e a rapidez com que surgem.
Quando a substituição corre à frente da criação, aparece o desemprego friccional, o intervalo temporário em que trabalhadores deslocados ainda não migraram para as novas funções. É um problema de transição, não de destino, e pede resposta de política pública: capacitação em massa e mecanismos como a renda básica universal.
Há um efeito estrutural mais silencioso. A IA substitui com rapidez o trabalho de nível júnior, justamente o degrau em que os profissionais aprendem na prática. Se esse degrau desaparece, a formação de profissionais seniores no futuro fica comprometida. A empresa que automatiza o começo da carreira precisa repensar como forma quem vai liderar depois.
A recomendação de preparo inverte a intuição. O caminho não é apenas aprender tecnologia, mas desenvolver as competências que a IA não replica: análise crítica, capacidade empreendedora, criatividade e colaboração. O diferencial humano se desloca para o que é mais humano.
Por que a liderança de receita deve conduzir a adoção?
A liderança de receita deve conduzir a adoção porque a mudança depende de incentivo e engajamento de pessoas, não de compra de ferramenta. E incentivo é território de quem lidera a operação, não da área técnica. Estudos de mercado reforçam o ponto: o patrocínio executivo é um dos fatores mais associados a retorno real em projetos de IA.
O argumento fecha o círculo aberto no início da entrevista. Se o abismo é de adoção, quem detém a alavanca da adoção é quem controla metas, incentivos e desenho de time. Na área comercial, esse é o diretor de receita, o diretor comercial ou o CEO da operação.
Há também uma razão de sequência. Quando a liderança de receita conduz a adoção, ela define quais equipes começam, quais metas mudam e como o resultado será medido. Quando a área técnica conduz, a escolha recai sobre o que é fácil de instalar, não sobre o que move o número. A ordem de quem lidera determina o que a empresa mede primeiro, e o que ela mede primeiro determina se o projeto sobrevive ao segundo trimestre.
O Orchestra foi construído para essa lógica. Ele assume o trabalho de organizar o trabalho, o CRM desatualizado, o follow-up perdido, o contexto preso no WhatsApp, as horas gastas em ata e cobrança, para que a equipe comercial concentre o tempo no que gera receita. A promessa, na formulação do Templo, é curta: o time vende; o Orchestra carrega o resto.
Perguntas frequentes
Quando os resultados da IA começam a aparecer?
Quando a aplicação é bem desenhada e medida por experimento, os resultados tangíveis costumam surgir entre seis e doze meses. O prazo depende de haver hipótese clara, grupo de controle e uma operação disposta a mudar rotina.
O Orchestra substitui o CRM ou as ferramentas atuais da empresa?
Não. O Orchestra roda sobre os sistemas que a empresa já usa, incluindo o CRM, sem exigir troca de plataforma. Ele adiciona uma camada de execução e organização automática sobre a base instalada.
É preciso saber usar IA para operar o Orchestra?
Não é preciso dominar prompts nem programação. O sistema age de forma proativa e é gerido por interfaces simples, inclusive WhatsApp e áudio. A curva de aprendizado recai sobre o sistema, que se ajusta às rotinas da operação.
O que é autonomia governada?
É o modelo em que a IA propõe e executa tarefas, mas cada decisão relevante passa por aprovação humana, com o grau de automação ajustável. Equilibra ganho de escala e controle, sem tirar a pessoa do circuito de decisão.
Qual a meta do Templo com a inteligência artificial?
O Templo trabalha com a meta de impactar um milhão de pessoas até 2030. Para isso, expande a operação na América Latina e busca captação de investimento no cenário internacional, onde o ecossistema para empresas de IA é mais robusto.
Para aprofundar
A entrevista completa de Herman Bessler à CNBC trata em detalhe do papel do Brasil na corrida da IA, do futuro do trabalho e da estreia do Orchestra. A versão na íntegra está disponível no canal do Templo no YouTube, para quem quer entender o argumento completo por trás do lançamento.
