Tecnologia & inteligencia artificial
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A IA é a nova eletricidade? Mas ainda não sabemos trocar a lâmpada

Por que a metáfora mais repetida do momento também é a mais mal compreendida pelas lideranças
Líder em Inovação e Acessibilidade, combina background em Engenharia Mecânica (Unicamp) com expertise em IA e Gestão de Inteligência. Sua atuação conecta tendências de futurismo à prática corporativa, oferecendo experiência e eficiência para organizações. Ex-líder de Transformação Digital na L'Oréal e de Programas de Acessibilidade na Accenture, hoje é Conselheiro, Influenciador e Professor na Fundação Dom Cabral. Especialista em comunicar tecnologia complexa de forma estratégica, ajuda empresas a navegarem no ESG com segurança, enquanto desenvolve soluções que garantem autonomia real para pessoas e times.

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Em 2016, o pesquisador Andrew Ng, cofundador do Coursera e ex-líder do Google Brain e do Baidu AI, lançou uma frase que se tornaria um clichê em palestras de inovação:”A IA é a nova eletricidade.”

A ideia ganhou força porque é sedutora. Mas a maioria das pessoas que a repete utiliza apenas a metade confortável da comparação: a promessa. Ignora a parte incômoda, que é justamente o que a eletrificação nos ensina sobre como tecnologias de propósito geral realmente se comportam: elas avançam devagar, depois rápido demais, e quase sempre de forma desigual.

Neste artigo, proponho olhar para alguns aprendizados da eletrificação que ajudam a compreender o momento atual da inteligência artificial. Assim como a eletricidade podia provocar choques quando utilizada sem preparo e conhecimento, a IA também pode.

O mito da adoção instantânea

Toda tecnologia de propósito geral tem uma curva de adoção mais lenta e desigual do que os discursos de lançamento costumam sugerir. Em 1900, apenas cerca de 3% dos lares americanos tinham eletricidade. Em 1920, esse número subiu para 35%. Em 1930, chegou a aproximadamente 70% nas áreas urbanas. Enquanto isso, as fazendas americanas continuavam praticamente no escuro: menos de 10% delas tinham acesso à rede elétrica.

Foi necessário um programa federal, o Rural Electrification Act de 1935, para que a eletrificação rural começasse a ganhar escala. Ainda assim, levou mais duas décadas para que a maior parte das propriedades rurais estivesse conectada.

Essa não é uma história antiga sem paralelos com o presente.

Hoje, cerca de 666 milhões de pessoas ainda vivem sem acesso à eletricidade. A maior parte está concentrada na África Subsaariana, responsável por aproximadamente 85% desse déficit global. A diferença é que a democratização da energia já não depende apenas de fios e torres: sistemas solares domésticos e microrredes respondem por mais da metade das novas conexões na região.

Quando a democratização finalmente acontece, muitas vezes ela muda de tecnologia no meio do caminho.

Ainda vivemos uma transição energética caracterizada por fontes mais distribuídas, custos menores e maior capacidade de geração em diferentes contextos. Voltarei a esse ponto adiante ao fazer um paralelo com a infraestrutura necessária para a inteligência artificial.

Com a IA, vejo o mesmo roteiro acontecendo, mas comprimido de décadas para poucos anos.

O relatório McKinsey State of AI 2025 mostra que 88% das organizações já utilizam IA em pelo menos uma função de negócio, um salto expressivo em relação aos 55% registrados em 2023. Mas o dado que realmente deveria chamar a atenção dos conselhos é outro: apenas 5,5% das empresas conseguem gerar impacto relevante no EBIT a partir dessas iniciativas.

Algo semelhante aconteceu com a eletricidade. Ela chegou primeiro às organizações antes de transformar a vida cotidiana das pessoas. No campo da IA, pesquisas recentes do CGI.br e da Folha/Datafolha mostram que entre 57% e 76% dos usuários de internet afirmam nunca utilizar ferramentas de geração de texto ou imagem. Muitos sequer conhecem essas possibilidades. A adoção tornou-se ampla e visível. O valor continua raro e concentrado.

É a versão digital da fazenda sem luz: a rede passa perto, mas ninguém conectou nada que realmente transforme a realidade.

Da lâmpada ao hábito: a verdadeira revolução não é técnica, é cultural

O primeiro uso da eletricidade doméstica foi relativamente simples: iluminação. Antes disso, era necessário abastecer lampiões com querosene, lidar com fumaça, odores e riscos constantes de incêndio. Então surgiu a lâmpada incandescente. À primeira vista, parecia apenas um ganho incremental: mais luz. Mas não foi isso que aconteceu.

A luz elétrica permitiu que as pessoas estendessem suas atividades para além do pôr do sol. Mudou hábitos, horários, formas de convívio, estudo, lazer e trabalho. O ganho não estava na lâmpada. Estava no comportamento que a lâmpada tornou possível. É exatamente nesse ponto que muitas empresas erram ao adotar IA hoje. Elas medem o ganho da ferramenta: “Economizamos X horas escrevendo e-mails.” Mas ignoram a mudança de comportamento que essa ferramenta deveria gerar.

A própria McKinsey aponta isso. Entre centenas de iniciativas analisadas, o fator mais associado à geração de valor não é o modelo utilizado, mas sim o redesenho dos fluxos de trabalho. Sem redesenho de processo, IA generativa é como usar uma lâmpada elétrica para continuar acendendo velas. A tecnologia está ali, mas sendo aplicada no lugar errado. A verdadeira oportunidade está em repensar processos, sistemas e formas de trabalho.

Poucos sabem trocar a lâmpada. E poucos sabem trocar o data center.

Nos primeiros anos da eletrificação, fazer uma instalação elétrica era um ofício raro. O eletricista possuía prestígio porque dominava algo considerado complexo, perigoso e incompreensível para a maioria da população. Hoje vivemos um momento semelhante com dados e infraestrutura de IA.

Poucas pessoas dentro das organizações sabem realmente:

  • coletar dados adequadamente;
  • fazer curadoria e limpeza de bases;
  • integrar modelos com segurança;
  • estruturar governança;
  • evitar vazamentos de informação;
  • lidar com alucinações de sistemas generativos.


O gargalo de talentos continua sendo um dos fatores mais citados pelas empresas que tentam escalar IA além da fase de piloto. E, assim como instalações elétricas precárias causavam choques, estamos começando a colher os choques provocados pelo baixo letramento em IA:

  • alucinações apresentadas como fatos;
  • desinformação amplificada por modelos generativos;
  • decisões automatizadas sem supervisão adequada;
  • retrabalho;
  • consumo excessivo de recursos computacionais;
  • gastos exponenciais com processamento e tokens.


O risco não está na tecnologia. Está na falta de preparo de quem a utiliza.

A história da eletricidade mostra que a solução nunca foi proibir a tecnologia. Foi criar normas, treinamento, padrões e uma cultura de uso responsável. Hoje tenho a impressão de que estamos deixando as “luzes acesas” o tempo todo. E, assim como a iluminação permanente afeta sono, ritmos biológicos e saúde mental, o uso contínuo e indiscriminado da IA também pode produzir impactos que estamos apenas começando a compreender.

De iluminação a motor: quando a eletricidade virou infraestrutura produtiva

O salto decisivo da eletrificação não aconteceu quando iluminamos casas. Aconteceu quando aprendemos a usar a eletricidade como motor. Quando as fábricas abandonaram o vapor e migraram para motores elétricos, toda a arquitetura industrial foi redesenhada. As linhas de produção deixaram de depender de grandes eixos centrais e passaram a ser organizadas em torno da eficiência. Esse foi o verdadeiro gatilho da produção em massa do século 20.

A IA está exatamente nesse ponto agora.

Ela está deixando de ser uma “lâmpada”, representada por copilotos e assistentes individuais, para se tornar um “motor”, capaz de redesenhar processos inteiros. O McKinsey registra esse movimento. Hoje, 23% das organizações afirmam estar escalando sistemas de IA agêntica em pelo menos uma função de negócio.

Ao mesmo tempo, empresas de desempenho superior têm quase três vezes mais probabilidade de ter redesenhado radicalmente seus processos com base em IA. Essa é a diferença entre comprar uma lâmpada mais cara e reconstruir a fábrica em torno do motor elétrico.

O próximo capítulo: computação quântica, robótica humanoide e o super-humano corporativo

Se a eletrificação industrial foi o segundo capítulo da eletricidade, o terceiro já está sendo escrito diante de nós: computação quântica, IA física e robótica humanoide (“phtsical AI”). O Goldman Sachs revisou recentemente sua projeção para o mercado global de robôs humanoides: de US$ 6 bilhões para US$ 38 bilhões até 2035, com aproximadamente 1,4 milhão de unidades em operação.

Isso não é ficção científica. É uma tese de investimento sustentada por capital real. O paralelo histórico continua válido.

Assim como o motor elétrico não substituiu o trabalhador, mas reorganizou a forma como ele produzia valor, a próxima geração de sistemas inteligentes também não deverá substituir completamente executivos, especialistas ou gestores. Ela irá recombinar radicalmente a divisão entre cognição humana e execução. Chamo isso de era do super-humano corporativo.

Não porque a máquina supera o ser humano, mas porque o ser humano ampliado por IA passa a operar em uma escala de decisão e execução que antes exigia equipes inteiras.

O que isso exige da liderança agora

A principal lição da eletricidade não é: “Adote rápido.” A verdadeira lição é: “Adote com maturidade de sistema.”

As organizações que capturaram valor da eletrificação não foram as primeiras a comprar uma lâmpada. Foram as que redesenharam suas fábricas em torno dos motores, treinaram eletricistas, criaram normas de segurança e transformaram hábitos de trabalho. Com a IA, o roteiro parece idêntico.

Por isso, deixo quatro “convites” para qualquer executivo em 2026:

1. Meça hábitos, não ferramentas

Se a empresa não redesenhou nenhum processo por causa da IA, ela apenas comprou uma nova lâmpada. Talvez seja hora de medir criatividade, colaboração, qualidade de decisão e inovação, não apenas produtividade.

2. Invista em letramento antes de investir em modelos

O choque não vem da tecnologia. Vem de quem a utiliza sem compreender seus limites. Antes de criar prompts, pergunte: “Qual problema estou tentando resolver?”

3. Trate dados e infraestrutura como o novo ofício de eletricista

Esse conhecimento continua escasso. E quem dominar essa competência primeiro capturará valor de forma desproporcional.

4. Prepare-se para os motores, não apenas para as lâmpadas

Se sua estratégia de IA ainda está focada apenas em produtividade individual, você ainda não chegou ao capítulo que realmente altera os resultados.

Da lâmpada ao motor

A eletricidade não transformou o mundo porque iluminou casas. Ela transformou o mundo porque, décadas depois da lâmpada, se tornou o motor invisível de toda a cadeia produtiva. A pergunta que deveria estar na mesa de qualquer conselho hoje não é: “A IA é a nova eletricidade?”

A pergunta é: “Sua empresa já passou da lâmpada para o motor ou continua tão encantada com a luz acesa que ainda não percebeu que permanece operando no escuro?”

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