Inovação & estratégia, Tecnologia & inteligencia artificial
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Empresas preparadas para a próxima década não usam IA. Elas se reorganizam ao redor dela.

A inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta de apoio para se tornar uma infraestrutura capaz de reorganizar decisões, processos e modelos de trabalho. Em um cenário marcado pelo avanço dos agentes inteligentes, o desafio das lideranças já não é implementar tecnologia, mas redesenhar a forma como humanos e máquinas colaboram para gerar valor.
Executivo, advisor e especialista em vendas consultivas B2B, +20 anos de experiência nos mercados de tecnologia da informação, computação em nuvem, cibersegurança, inteligência artificial e transformação digital. Ao longo de sua trajetória, liderou iniciativas de crescimento, go-to-market, desenvolvimento de negócios, vendas complexas. É Engenheiro Eletricista pela UNESP, pós-graduado em Administração de Empresas pela FGV EAESP e possui especialização em Inteligência Artificial e Estratégia de Negócios pelo MIT Sloan School of Management. Atua como membro de comitês estratégicos e conselhos consultivos, além de mentor, palestrante e professor de MBA, contribuindo para o desenvolvimento de lideranças e para a formação de organizações mais inovadoras, competitivas e preparadas para os desafios da nova economia.

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A ansiedade em torno da tecnologia não desapareceu. Ela apenas mudou de natureza. Hoje, o desconforto já não nasce apenas do medo de “ficar para trás”, mas da percepção de que o trabalho está sendo reconfigurado em tempo real, enquanto as novas regras ainda estão em formação. O AI Index 2026, de Stanford, ajuda a traduzir esse clima: 59% das pessoas se dizem otimistas em relação aos benefícios da IA, mas 52% também afirmam sentir nervosismo diante dela. Em outras palavras, entusiasmo e insegurança passaram a conviver no mesmo ambiente — dentro das empresas, nas equipes e na cabeça das lideranças.

Nos últimos 12 meses, três movimentos aceleraram essa tensão. O primeiro foi a transição da IA assistiva para a IA agentica: sistemas capazes não apenas de apoiar tarefas pontuais, mas de pesquisar, planejar, executar etapas encadeadas e interagir com ferramentas e ambientes digitais. O segundo foi a convergência das plataformas: dados, modelos, automação, busca, arquivos, conectores e execução começaram a deixar de funcionar como peças soltas para formar ambientes mais integrados. O terceiro foi o avanço de protocolos e fundações abertas, em uma tentativa de reduzir a fragmentação entre modelos, aplicações e ferramentas. Não por acaso, 82% dos líderes ouvidos pela Microsoft afirmam que 2025 foi um ano decisivo para repensar estratégia e operações, enquanto 81% esperam agentes integrados à estratégia de IA da empresa nos próximos 12 a 18 meses.

Esse é o centro da transformação: a convergência já não é apenas tecnológica; ela é organizacional. O que começa a se unificar agora não são só sistemas, mas etapas do trabalho que antes viviam separadas. Buscar informação, consolidar dados, gerar hipóteses, produzir entregáveis, validar inconsistências, revisar exceções e executar ações passam a caber em um mesmo fluxo. A empresa que entende isso deixa de perguntar “onde posso usar IA?” e passa a fazer uma pergunta mais ambiciosa, e mais estratégica: “quais fluxos críticos precisam ser redesenhados do zero?”. A McKinsey vem insistindo nesse ponto ao mostrar que o valor da IA agêntica depende justamente da reconstrução dos fluxos de trabalho, com dados, arquitetura, governança e papéis humanos repensados em conjunto.

É nesse contexto que a autodisrupção ganha um sentido mais maduro. Ela não é uma corrida para testar toda novidade, nem um culto à reinvenção permanente. Autodisrupção, agora, é a capacidade de abandonar rapidamente processos que perderam validade, mesmo quando ainda parecem funcionar. É trocar eficiência local por eficácia sistêmica. É entender que o ganho relevante não virá de usar IA para escrever e-mails um pouco mais rápido, mas de reorganizar a forma como marketing, vendas, RH, finanças, operações e tecnologia tomam decisões e distribuem a execução entre pessoas e agentes. Quando isso não acontece, a IA melhora tarefas isoladas, mas não altera o desempenho da organização. Quando acontece, a inteligência deixa de ser apoio e passa a funcionar como infraestrutura.

Essa mudança ajuda a explicar por que a ansiedade cresce justamente nas empresas mais avançadas. A BCG identificou que, nas organizações que estão redesenhando fluxos de trabalho com IA, 46% dos profissionais se dizem mais preocupados com segurança no emprego, contra 34% nas empresas menos maduras. Ao mesmo tempo, apenas 13% afirmam ver agentes profundamente integrados ao seu fluxo diário, e só um terço diz ter recebido treinamento adequado. O que esses números mostram é simples: o medo aumenta quando a transformação deixa de ser discurso e começa a mexer, de fato, em papel, escopo e identidade profissional. O erro de muitas lideranças é tratar esse desconforto como resistência cultural, quando, na prática, ele costuma nascer da falta de tradução, formação e direção.

Por isso, inteligência coletiva deixa de ser um valor abstrato e passa a ser um modelo operacional. Na era agêntica, ninguém escala sozinho: nem o profissional isolado, nem a área que compra uma ferramenta sem redesenhar processos, nem o CEO que delega o tema exclusivamente à tecnologia. Os casos mais promissores apontam para outra lógica: times pequenos, multidisciplinares, com contexto compartilhado, métricas claras e supervisão humana bem definida. A Anthropic observou que as implementações mais eficazes de agentes não surgiram, em geral, de estruturas excessivamente complexas, mas de padrões simples e combináveis. A Microsoft, por sua vez, projeta a ascensão do agent boss: o profissional capaz de delegar, supervisionar e combinar agentes especializados para ampliar impacto. O novo diferencial competitivo não será apenas saber usar IA, mas saber coordená-la em rede.

Para a liderança, isso pede uma agenda menos performática e mais disciplinada. O primeiro passo é mapear dois ou três fluxos ponta a ponta em que a lentidão, o retrabalho ou a perda de contexto estejam realmente destruindo valor. O segundo é separar, com clareza, onde a autonomia dos agentes pode acelerar resultados e onde o julgamento humano continua inegociável. O terceiro é formar gestores capazes de atuar como orquestradores, e não apenas como cobradores de adoção. O quarto é medir o que de fato importa: impacto em produtividade, qualidade, velocidade de decisão e satisfação do cliente interno ou externo, não volume de prompts nem número de licenças contratadas. Esse pragmatismo importa porque o retorno existe, mas tende a aparecer quando a empresa concentra energia em poucos casos de alto impacto e integra a IA a processos mais sofisticados e conectados, em vez de espalhar pilotos sem dono.

No fundo, a abundância tecnológica não elimina a ansiedade; ela muda a pergunta. Antes, o receio era ser substituído por uma máquina. Agora, o risco maior é continuar operando com um desenho de trabalho que já se tornou obsoleto. A resposta não está em resistir à tecnologia, nem em celebrá-la de forma ingênua. Está em construir uma organização capaz de aprender mais rápido do que o mercado muda, distribuir melhor a inteligência entre humanos e agentes e transformar medo difuso em capacidade coletiva. A autodisrupção, nesse contexto, deixa de ser um ato individual de coragem e passa a ser uma competência institucional. E é isso que vai separar empresas apenas digitalizadas daquelas realmente preparadas para a próxima década.

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