A inteligência artificial não vai transformar sua empresa enquanto sua empresa continuar trabalhando do mesmo jeito

A inteligência artificial não vai transformar sua empresa enquanto sua empresa continuar trabalhando do mesmo jeito

Por Diego Rondon | 30/09/2026

Por Diego Rondon

Uma das cenas mais comuns nas empresas atualmente é a apresentação de alguma novidade envolvendo inteligência artificial. Um executivo demonstra uma ferramenta, alguém mostra como automatizou determinada atividade, a equipe se impressiona com a velocidade da resposta e, durante alguns dias, o assunto domina as conversas. Pouco tempo depois, porém, a operação continua praticamente igual. As mesmas reuniões, os mesmos processos, os mesmos gargalos e as mesmas pessoas tentando resolver problemas que já existiam muito antes da chegada da tecnologia.

Essa situação ajuda a explicar uma contradição que começa a aparecer nas pesquisas sobre inteligência artificial. O uso cresce rapidamente, os profissionais relatam ganhos de produtividade e as empresas aumentam seus investimentos, mas o impacto financeiro ainda está longe de acompanhar esse entusiasmo. Na pesquisa global The State of AI 2026, da McKinsey, realizada com 1.719 participantes de 97 países, aproximadamente oito em cada dez entrevistados afirmaram que a IA melhorou sua produtividade individual. Entretanto, apenas 37% relataram contribuição positiva da tecnologia para o resultado operacional de suas organizações.

Existe uma distância considerável entre uma pessoa trabalhar mais rápido e uma empresa funcionar melhor. É justamente nessa distância que se encontra boa parte do desafio de implantação da inteligência artificial.

Durante muitos anos, as organizações aprenderam a incorporar tecnologia adicionando sistemas aos processos existentes. O financeiro recebeu um software, o comercial ganhou um CRM, Recursos Humanos passou a utilizar plataformas de recrutamento e praticamente todas as áreas desenvolveram suas próprias ferramentas. Em muitos casos, houve ganhos importantes. Em outros, apenas digitalizamos uma burocracia que continuou consumindo tempo, dinheiro e energia.

Com a inteligência artificial, repetir esse comportamento pode significar desperdiçar uma oportunidade muito maior.

Uma empresa que utiliza IA para produzir relatórios mais rapidamente, mas continua exigindo que esses relatórios atravessem cinco níveis de aprovação, melhorou uma atividade sem necessariamente melhorar o processo. Um time comercial que automatiza a preparação de propostas, mas mantém um fluxo de negociação excessivamente lento, talvez consiga produzir mais documentos sem fechar mais negócios. O recrutador que utiliza IA para analisar currículos, mas continua aguardando uma semana pela resposta do gestor, pode ganhar produtividade individual sem reduzir significativamente o tempo de contratação.

A tecnologia avança, enquanto a organização permanece presa à maneira como sempre trabalhou.

A implantação começa quando a empresa entende o próprio trabalho

Existe uma tendência de iniciar projetos de inteligência artificial pela escolha da ferramenta. A empresa conhece uma plataforma, assiste a uma demonstração convincente e começa a procurar atividades nas quais poderia utilizá-la. O problema dessa abordagem é que ela coloca a solução antes da compreensão do problema.

Prefiro começar pela operação.

Toda empresa possui atividades que consomem mais recursos do que deveriam. Existem informações espalhadas entre sistemas, decisões que dependem de pessoas sobrecarregadas, retrabalho, etapas de aprovação desnecessárias e tarefas que continuam sendo realizadas manualmente porque ninguém parou para discutir uma alternativa.

O primeiro trabalho de implantação deveria ser compreender essa realidade. Como determinada atividade começa, por quais pessoas passa, quais informações utiliza, quanto tempo consome e que resultado deveria produzir. Muitas vezes, esse exercício revela que parte do problema sequer depende de inteligência artificial. Um processo mal desenhado continuará mal desenhado se apenas receber uma camada adicional de tecnologia.

Em outros casos, a oportunidade aparece com enorme clareza. Atividades repetitivas podem ser automatizadas, informações antes inacessíveis podem ser organizadas, equipes podem receber apoio para analisar situações complexas e determinados serviços podem ganhar velocidade sem exigir crescimento proporcional da estrutura.

A diferença está em utilizar a tecnologia para transformar o funcionamento da operação, em vez de simplesmente acelerar uma etapa isolada.

Uma pesquisa publicada pela McKinsey em julho de 2026 encontrou uma associação importante entre essas duas situações. Entre as organizações pesquisadas que disponibilizavam ferramentas de IA aos profissionais, aquelas que também redesenhavam seus fluxos de trabalho apresentavam uma frequência muito maior de relatos de geração de valor empresarial do que aquelas que mantinham os processos inalterados. O levantamento não demonstra que redesenhar processos, isoladamente, causará determinado resultado financeiro, mas reforça a importância de tratar a implantação como mudança organizacional.

Esse talvez seja o ponto mais negligenciado da discussão atual. Estamos dedicando enorme atenção à capacidade das ferramentas e relativamente pouca atenção à capacidade das empresas de mudar.

O ganho de produtividade precisa aparecer em algum lugar

Imagine uma equipe de dez profissionais que utiliza inteligência artificial para reduzir em duas horas o tempo gasto diariamente em determinadas atividades. Em termos individuais, o ganho é evidente. A equipe passa a dispor de uma quantidade significativa de tempo que antes estava comprometida com tarefas operacionais.

Mas o que acontece depois?

Se ninguém reorganizar as prioridades, revisar metas ou alterar a distribuição do trabalho, essa capacidade adicional poderá se dissipar sem produzir um resultado empresarial proporcional. Os profissionais talvez consigam trabalhar com menos pressão, o que pode ser positivo, mas a empresa ainda precisará compreender se o investimento alcançou os objetivos que justificaram sua implantação.

Em outra organização, o mesmo ganho de tempo pode permitir atender mais clientes, melhorar a qualidade das entregas, reduzir atrasos ou direcionar profissionais experientes para atividades que antes não recebiam atenção suficiente.

A ferramenta pode ser exatamente a mesma. O resultado será diferente porque as decisões de gestão foram diferentes.

É por isso que uma implantação consistente precisa começar com alguma clareza sobre aquilo que se pretende melhorar. Se o objetivo é reduzir o tempo de atendimento, devemos acompanhar esse indicador e observar também a satisfação dos clientes. Se queremos acelerar desenvolvimento de software, precisamos avaliar velocidade, mas igualmente qualidade, segurança e retrabalho. Se a proposta é melhorar o recrutamento, interessa compreender o tempo de contratação, a experiência dos candidatos e a qualidade das admissões.

Contar quantos funcionários possuem acesso a uma ferramenta pode ajudar a medir adoção. Não deveria ser confundido com medir resultado.

Existe ainda uma questão financeira que ganhará importância conforme os projetos se tornarem mais sofisticados. Agentes capazes de executar atividades em diferentes sistemas podem gerar custos variáveis de processamento, integração e supervisão. A pesquisa global da McKinsey de 2026 identificou que um em cada cinco respondentes já relatava limitações de uso de IA em sua organização por causa dos custos operacionais.

A discussão econômica, portanto, precisa considerar o custo total da solução e o valor efetivamente produzido. Automatizar uma tarefa apenas porque isso se tornou tecnicamente possível pode ser uma decisão ruim se o processo automatizado continuar desnecessário ou se o custo da automação superar seu benefício.

O maior obstáculo pode estar na estrutura que construímos ao longo dos anos

Toda organização desenvolve uma maneira própria de funcionar. Existem responsabilidades estabelecidas, relações de poder, hábitos, indicadores e decisões que se repetem há tanto tempo que passaram a ser consideradas naturais.

Quando uma tecnologia altera a distribuição do trabalho, inevitavelmente toca nessa estrutura.

Um gestor que sempre concentrou determinadas decisões pode resistir a um processo que amplia a autonomia da equipe. Uma área que construiu sua relevância em torno da produção de relatórios talvez precise redefinir sua contribuição quando parte desse trabalho passa a ser automatizada. Um executivo acostumado a medir produtividade pela quantidade de pessoas sob sua responsabilidade poderá encontrar dificuldade para administrar uma operação que cresce sem aumentar o quadro na mesma proporção.

Essas questões dificilmente serão resolvidas pelo departamento de tecnologia.

A implantação de IA exige participação efetiva da liderança porque envolve escolhas sobre como a empresa deseja funcionar. Em alguns momentos, será necessário rever responsabilidades. Em outros, mudar indicadores, desenvolver competências ou eliminar etapas que deixaram de fazer sentido.

A McKinsey publicou em setembro de 2026 uma análise sobre modelos operacionais de empresas que avançaram na utilização de IA. O estudo descreve uma evolução que começa com ferramentas individuais, passa pela automação de fluxos e chega ao redesenho de funções e processos. A conclusão central é que capturar valor depende de decisões intencionais sobre a maneira como a organização trabalha, e não da adoção de um modelo tecnológico único.

Esse é um aspecto particularmente relevante para empresas que estão crescendo. Uma organização pode utilizar inteligência artificial para aumentar sua capacidade operacional sem reproduzir automaticamente a estrutura que precisaria construir no passado. Mas isso exige disposição para reconsiderar como as áreas se relacionam, que atividades realmente precisam existir e quais decisões devem permanecer sob responsabilidade humana.

É uma discussão que começa em tecnologia e rapidamente chega à estratégia, à estrutura organizacional e ao desenvolvimento das pessoas.

As pessoas precisam compreender o que muda para elas

Uma implantação pode ser tecnicamente excelente e fracassar porque os profissionais não confiam na ferramenta, não compreendem como utilizá-la ou percebem a iniciativa exclusivamente como uma ameaça aos seus empregos.

Não adianta comunicar uma transformação dessa dimensão apenas por meio de um treinamento sobre funcionalidades.

As pessoas precisam compreender que atividades serão modificadas, quais responsabilidades continuarão sob seu controle, como deverão validar os resultados produzidos pela IA e que competências passarão a ser importantes. Também precisam saber quais informações podem utilizar, quais decisões exigem aprovação e o que fazer quando a ferramenta apresenta uma resposta incorreta.

Esse último ponto merece atenção especial. A capacidade de produzir uma resposta convincente não significa que a resposta esteja correta. Quanto mais uma organização automatiza, maior precisa ser sua disciplina para definir limites, mecanismos de verificação e responsabilidade pelas consequências.

Em determinadas atividades, a IA poderá executar praticamente todo o trabalho operacional, deixando a validação para um profissional. Em outras, será utilizada apenas para organizar informações e apoiar uma decisão que continuará inteiramente humana. A configuração dependerá da criticidade, da qualidade dos dados, dos riscos envolvidos e da maturidade da solução.

O treinamento, portanto, deveria ensinar as pessoas a trabalhar dentro de um novo processo, e não apenas a utilizar uma nova interface.

Existe também uma oportunidade importante de desenvolvimento. Profissionais que antes consumiam grande parte do tempo em tarefas repetitivas podem assumir atividades de maior complexidade, desde que a empresa esteja preparada para desenvolver essa capacidade. Sem planejamento, corremos o risco de eliminar determinadas tarefas e descobrir que ninguém pensou no que as pessoas deveriam fazer depois.

A implantação de inteligência artificial precisa ser acompanhada de uma reflexão séria sobre trabalho, carreira e liderança.

Nem toda empresa precisa construir essa capacidade sozinha

Há organizações que já possuem equipes técnicas maduras, bons dados e profissionais preparados para liderar a transformação. Outras estão começando e sequer conseguem definir quais problemas deveriam priorizar.

Isso não deveria impedir o avanço.

Uma consultoria especializada pode ajudar a mapear oportunidades, selecionar tecnologias, estruturar a implantação e transferir conhecimento para a equipe. Em determinadas situações, fará sentido contratar um executivo ou especialista para assumir essa responsabilidade de maneira permanente. Em outras, o melhor caminho será combinar profissionais internos com apoio externo durante as etapas mais complexas.

A escolha depende da estratégia, do porte da empresa e da natureza dos projetos.

O cuidado fundamental está em contratar competência real. O mercado de inteligência artificial cresceu rapidamente e, junto com profissionais extraordinários, surgiram ofertas que prometem transformações completas a partir de ferramentas relativamente simples. Uma demonstração impressionante pode ser produzida em poucas horas; colocar uma solução em funcionamento contínuo, integrada aos sistemas da empresa, protegendo informações e entregando resultados consistentes é um desafio bastante diferente.

Antes de escolher um parceiro, vale compreender que problemas semelhantes ele já resolveu, como mede resultados, quais riscos considera e quem será responsável por sustentar a operação depois da implantação.

Uma boa consultoria deveria deixar a empresa mais capaz do que a encontrou. Se toda a inteligência sobre o projeto permanece com o fornecedor e ninguém internamente compreende o que foi construído, a organização pode acabar substituindo uma limitação operacional por uma dependência tecnológica.

A vantagem estará na capacidade de aprender e transformar

Tenho a impressão de que estamos entrando em um período no qual possuir acesso à inteligência artificial deixará rapidamente de representar qualquer diferencial relevante. As ferramentas estão se tornando mais acessíveis, novas soluções surgem continuamente e competências que hoje parecem extraordinárias podem se tornar comuns em pouco tempo.

A diferença entre empresas estará naquilo que conseguem fazer com esse acesso.

Algumas utilizarão IA para melhorar atividades isoladas. Outras conseguirão reorganizar processos inteiros, desenvolver novas competências e construir operações capazes de produzir mais valor. A primeira abordagem pode gerar ganhos importantes; a segunda exige mudanças mais profundas, mas também abre possibilidades que não existiam quando a organização foi desenhada.

Não acredito que toda empresa precise transformar imediatamente sua operação inteira. Seria imprudente. Projetos precisam ser priorizados, resultados devem ser medidos e determinados riscos exigem cautela. O que considero cada vez mais difícil de justificar é continuar tratando a implantação como um assunto periférico, restrito a algumas ferramentas que os funcionários utilizam por iniciativa própria.

A liderança precisa compreender onde a tecnologia pode produzir impacto, decidir quais capacidades deseja desenvolver e criar condições para que as mudanças aconteçam. Isso envolve investimento, especialistas, revisão de processos e, principalmente, disposição para abandonar práticas que fizeram sentido durante anos, mas talvez já não sejam a melhor maneira de trabalhar.

A inteligência artificial pode ajudar uma empresa a crescer, melhorar margens, atender melhor seus clientes e ampliar a capacidade de seus profissionais. Nenhum desses resultados, entretanto, aparece automaticamente quando uma licença é contratada ou um agente entra em funcionamento.

O verdadeiro trabalho começa quando a organização decide o que fará de diferente com a capacidade que acabou de adquirir.

Empresas sempre precisaram aprender a operar novas tecnologias. Agora precisam enfrentar uma questão mais profunda: quanto da maneira como trabalham ainda faz sentido diante da tecnologia que passou a estar disponível?

A resposta não virá de uma apresentação sobre o futuro. Virá das decisões que cada empresa estiver disposta a tomar sobre o próprio funcionamento.