Inovação & estratégia
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Enquanto sua empresa decide sobre IA, seus funcionários já decidiram

O artigo mostra por que a pergunta mais importante já não é qual solução de IA adotar, mas quem está definindo os limites, os objetivos e as regras de uso dessa tecnologia dentro da organização.
Especialista em Estratégia pela Harvard Business School, com MBA em Gestão Estratégica de Negócios pela Universidade Presbiteriana Mackenzie e graduação em Sistemas de Informação. Possui mais de 15 anos de experiência em liderança de Estratégia, Operações e Transformação Digital nos setores de Tecnologia, Varejo, Consultoria e Indústria. É Diretor de Delivery na Cognitivo AI, onde lidera portfólios multissetoriais de projetos de Ciência de Dados e Inteligência Artificial.

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O PPT que você recebeu esta manhã com o fechamento do mês anterior foi feito por uma IA que agora tem seus números, suas margens e tudo que você não colocaria num e-mail. Seus funcionários já têm contas particulares no ChatGPT, alguns assinaram o plano Pro do Claude com o próprio cartão de crédito. Já existe uma dúzia de agentes no seu departamento processando planilhas e gerando Dashboards com números confusos e sem lastro. Por que a sua empresa, assim como tantas outras, ainda não assumiu o controle?

A resposta é simples: as pessoas parecem mais eficientes.

O mercado está se dividindo em duas categorias. As empresas que utilizam IA de forma estruturada e com estratégia e as que permitem o uso da IA para fazer as mesmas coisas um pouco mais rápido e com menos pessoas. Apenas uma está construindo vantagem competitiva. A outra está ganhando eficiência enquanto perde controle.

Ter acesso à IA e saber usá-la são coisas totalmente diferentes.

Uma empresa que desenvolve um modelo preditivo para o plano mestre de produção vai tomar decisões ruins se os dados de estoque divergem no ERP e os pedidos do CRM não conversam com a logística. O modelo não vai identificar o problema, vai automatizá-lo. Isso vale para crédito, churn, vendas, produção, onde quer que a IA oriente uma decisão real.

A pergunta não é qual ferramenta de IA comprar. É se a sua organização está pronta para usar qualquer uma delas.

Como a IA entrou na sua organização?

A maioria dos líderes acredita que a adoção de IA na sua empresa começa quando eles decidem. Não começa. Ela já começou, nos celulares e navegadores dos funcionários, meses ou anos antes de qualquer iniciativa formal.

A adoção de IA nas organizações segue um caminho previsível. Entender este caminho é importante para estar no controle.

Fase 1 – A exploração individual

Tudo começa abaixo do radar. Um analista descobre que o ChatGPT escreve melhor que ele em metade do tempo. Conta para o colega. O colega testa. Em semanas, metade do time está usando.

O resultado imediato é produtividade real. E-mails mais rápidos, apresentações melhores, análises que antes levavam horas, passam a ser feitas em minutos. O funcionário descobre que pode entregar mais com menos esforço. Esse ganho é individual, não documentado e invisível para a empresa. A organização não captura o valor, o colaborador captura para si.

Enquanto a produtividade individual sobe, o risco corporativo cresce sem ninguém ver.

Quando um time inteiro descobre que pode fazer mais com menos, alguém inevitavelmente faz a próxima pergunta: e se a gente automatizasse tudo?

Fase 2 – A euforia dos agentes

O analista que passou semanas explorando LLMs chega num momento de virada, percebe que dá para conectar a IA a sistemas reais e criar fluxos automáticos. O primeiro agente funciona. O segundo também. O analista percebe que o maior ganho não é velocidade, é liberação. Trabalho que antes consumia 2h (coletar dados, organizar, formatar, distribuir) passa a acontecer sem ele estar presente. A sensação é de que tudo pode ser automatizado.

O agente que funcionou em ambiente controlado começa a falhar no mundo real. A IA muda de versão, a API quebra, o dado de entrada vem diferente, o prompt que funcionava ontem entrega algo errado hoje.

E enquanto os times debatem qual o melhor agente, alguém que nunca escreveu uma linha de código decide ir além, criar o próprio sistema.

Fase 3 – O desenvolvedor acidental

Por décadas, construir software exigiu saber programar. A IA mudou o jogo. O analista de marketing descreve o que quer em português e o Claude escreve o código. O gerente comercial monta um dashboard sem nunca ter aberto um editor de código. O que um engenheiro de software demorava semanas pra fazer, um não-desenvolvedor com IA faz em horas.

O analista de RH que criou um sistema para triagem de currículos com o ChatGPT resolveu um problema real. Mas não escreveu um teste, não documentou nada, não pensou em segurança. Quando o volume dobrar ou o contexto mudar, o sistema vai falhar e ninguém vai saber por quê.

Em algum momento, alguém na organização percebe que tem dezenas de soluções rodando que ninguém mapeou, ninguém documenta e ninguém consegue manter.

Essa jornada não é exceção. É a regra. E cada fase não gerenciada gera exposição estratégica.

Reconhecer a situação

Cada fase da jornada que você acabou de ler deixa um rastro. Esse rastro tem custo e aparece no resultado, às vezes como linha no balanço, às vezes como vantagem competitiva que foi embora e às vezes como um passivo jurídico.

A produtividade subiu e as entregas aumentaram. O que ninguém está vendo, dezenas de soluções rodando sem documentação, orçamento fragmentado, riscos técnicos acumulando. Isso é o que eu costumo chamar de Caos Produtivo.

O caos produtivo é o único tipo de caos que recebe aplauso antes de apresentar a conta.

Bancos globais que permitiram o desenvolvimento não supervisionado de modelos de IA enfrentaram o mesmo problema. Quando os modelos geraram recomendações incorretas em momentos de volatilidade, a instituição não conseguia explicar a origem da decisão.

O problema não foi ter usado a IA. Foi não ter percebido que ela exigia decisões que nunca foram tomadas. As organizações que chegam ao outro lado fizeram uma coisa diferente, decidiram antes de precisar.

O que os melhores fazem?

As organizações que conseguiram ter retornos mensuráveis com a IA não começaram com a tecnologia. Elas começaram com uma pergunta: onde a IA muda nossa forma de competir? A resposta para essa pergunta define o que comprar, onde implementar e como governar. Quem começa pela ferramenta está escalando riscos.

Empresas de tecnologia que permitiram o uso de IA para gerar código não mudaram seu modelo operacional, apenas deram mais tempo livre para o desenvolvedor. Já as que implementaram agentes em todo o ciclo de desenvolvimento, mudaram a velocidade e a escala com que entregam produto.

As melhores organizações entenderam que o uso descentralizado da IA pode gerar ganhos individuais no curto prazo, mas raramente aparece no resultado final.

Neste momento, deixo uma reflexão ao leitor: sua organização está permitindo a adoção da IA ou está no controle dela?

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