Você certamente já teve aquela sensação de ter vivido algo, mesmo sem se lembrar onde ou quando. É o famoso Déjà Vu, um fenômeno neurológico que acontece durante a codificação de uma nova experiência em nosso cérebro, quando ele registra algumas pistas de semelhança com memórias antigas e acabamos confundindo novidade com familiaridade. Na gestão da tecnologia nas organizações observamos esse efeito quando a inovação parece nova, mas os problemas permanecem. O filme parece diferente, mas o roteiro é o mesmo.
Na era da transformação digital, já vimos o filme: foram promessas de revolução, porém, com falhas de alinhamento estratégico, uma cultura que não acompanhou a velocidade da mudança, e ausência de governança para uma gestão de mudança efetiva. Agora a nova protagonista é a IA, com um roteiro que parece estar se repetindo. Se você está liderando ou participando de iniciativas de transformação de IA na sua organização, as estatísticas devem deixá-lo preocupado.
A pressão para comprovar ganhos rápidos de produtividade iniciou uma corrida bem perigosa pela implementação nas empresas. Segundo dados da edição de 2025 da “Pesquisa de CEOs” da IBM, apenas um quarto das iniciativas de IA alcançaram o ROI esperado nos últimos três anos, e somente 16% conseguiram escalar. A McKinsey também apresentou dados pouco promissores sobre o gap entre ambição e execução em um estudo recente (“Superagency in the Workplace: Empowering People to Unlock AI’s Full Potential”): 92% das empresas planejam aumentar o investimento em IA nos próximos três anos, mas apenas 1% dos líderes consideram suas empresas “maduras” (ou seja, que a IA está totalmente integrada aos fluxos de trabalho e gerando resultados financeiros significativos).
Enquanto a transformação digital nos ensinou a digitalizar processos e focar no cliente, a IA exige que repensemos a própria natureza do trabalho. A IA não altera apenas o “como” do trabalho. Ela ameaça o “quem”. E para navegarmos nessa nova onda e aprendermos as lições do passado para não repetir os mesmos erros agora, podemos pensar em três paralelos essenciais entre essas duas eras, começando pela estratégia, analisando a dinâmica entre humanos e tecnologia, e estabelecendo uma espinha dorsal de qualquer mudança: a governança.
Em primeiro lugar, se você ainda não fez isto, precisa eliminar do mapa corporativo a “Ilha da Inovação”. Quem se lembra de quando a transformação digital se resumia a desenvolver um aplicativo ou criar um “laboratório de inovação” isolado do resto da empresa, que executava testes e iniciativas que não estavam integradas à estratégia corporativa? Não faz tanto tempo assim. O filme parece diferente, mas o roteiro é o mesmo.
Na era da IA, temos visto que a maioria dos esforços atuais estão em casos de uso fragmentados e pontuais, criados com o objetivo principal de aumentar a eficiência de colaboradores individuais. Assim como na transformação digital, a IA não pode ser tratada apenas como uma ferramenta isolada, mas deve estar no centro da estratégia. É preciso ter clareza de visão, com métricas e definição de resultados esperados, e realocar recursos para as áreas críticas, estalebecendo prioridades claras de “must-win battles”. Caso contrário, os recursos serão distribuídos de maneira escassa para uma série de projetos desintegrados, gerando resultados igualmente escassos.
Além disto, as questões paradoxais e complexas entre tecnologia e humanos nunca deixarão de existir. Na transformação digital, o foco era treinar humanos para usarem novas ferramentas. O filme parece diferente, mas o roteiro é o mesmo. Com a IA, não estamos apenas usando a tecnologia, estamos construindo um novo mundo de colaboração híbrida entre humanos e agentes de IA. Do lado da tecnologia, a velocidade da mudança é vertiginosa, trazendo enormes gaps de infraestrutura. Somado a isto, temos barreiras importantes de regulamentação e ética.
Do lado humano, essa velocidade gera lacunas de conhecimento e o medo compreensível da substituição. Porém, temos observado que (pelo menos por enquanto) a prática não é sobre eliminação total, mas sobre uma transição ocupacional. Ou seja, como os agentes de IA ainda não têm todas as respostas e não possuem julgamento crítico, o valor humano muda de foco, e os cargos precisarão ser reformulados com novas habilidades, exigindo um equilíbrio onde a fluência tecnológica se encontra com fortes habilidades sociais, emocionais e cognitivas.
De acordo com o estudo já citado da McKinsey, para cada US$1 gasto em tecnologia, US$ 5 deveriam ser investidos nas pessoas. E é preciso investir não apenas em capacitar pessoas e desmistificar a IA na organização, mas também em gerenciar os medos de substituição para conquistar a confiança dos colaboradores para adoção. Voltamos ao primeiro ponto sobre a estratégia e, para além da sua definição, ela deve ser comunicada com transparência desde o primeiro dia, para que as pessoas entendam por que a IA é importante, como ela se conecta às prioridades de negócios e como ela impacta suas funções específicas.
Finalmente, devemos sair do modo “Business as Usual” para viver o “Business as Change”. A transformação digital já nos ensinou que a mudança cultural é o maior desafio e, com a IA, isso é elevado à enésima potência. O filme parece diferente, mas o roteiro é o mesmo. Para quem sequer tentou fazer isto na era da transformação digital, o modelo de lançar um programa de gestão de mudança e depois retornar ao “business as usual” acabou. A transformação não é mais um evento necessário em um período específico, ela é contínua. Sim, o novo normal é o “business as change”, onde a mudança é ampliada e o objetivo agora é construir a capacidade organizacional de mudar, se recuperar e se adaptar continuamente.
E se, em vez de aceitar esse déjà vu como “parte do pacote” de toda nova onda tecnológica, a gente praticasse o oposto? Você sabia que existe um termo para isto? É o “vujà de”, a sensação de ver algo conhecido como se fosse a primeira vez. É uma espécie de “estranhamento” produtivo, quando olhamos para o óbvio com olhos novos. E talvez seja exatamente isso que está faltando na transformação de IA. Porque os erros que estamos repetindo não parecem vir da falta de modelos, ferramentas ou “hype”. Eles vêm da nossa pressa em tratar o novo com as velhas lentes, em continuar fazendo piloto sem estratégia, automatizar sem redesenhar os fluxos de trabalho, empurrar tecnologia sem ganhar confiança da equipe.
O filme parece diferente, e o roteiro precisa ser novo. Esta história pode ser o começo de uma transformação que, desta vez, não pareça uma reprise.
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