A IA muda o negócio, não apenas a operação

A integração da inteligência artificial (IA) nas empresas está revelando uma verdade crucial: a mera adoção de ferramentas não é suficiente para impulsionar produtividade ou resultados significativos. O impacto real da IA depende de como ela é incorporada ao modelo de negócio, alinhando-se às especificidades de cada organização. Empresas possuem processos, desafios, equipes e objetivos únicos, exigindo uma abordagem personalizada para que a IA realmente altere a forma de produzir e de fazer negócios, em vez de apenas otimizar tarefas pontuais.

Historicamente, processos e decisões eram estruturados para um mundo onde a informação e a execução dependiam de sistemas e equipes bem definidos. A IA, contudo, revoluciona essa lógica ao permitir a análise massiva de dados, execução de tarefas complexas e até a tomada de decisões dentro de parâmetros pré-estabelecidos. Essa transformação exige mais do que simples adaptações: assim como a eletricidade reconfigurou as fábricas do século passado – onde o verdadeiro salto de produtividade ocorreu ao reorganizar a produção em torno da nova energia, e não apenas substituir motores –, a IA demanda um redesenho fundamental da estrutura organizacional. A questão central não é onde adicionar a IA, mas como a empresa se reorganizaria se fosse construída desde o início com as capacidades da inteligência artificial em mente.

O Desafio da Proliferação de Agentes e a Governança

Estamos entrando em uma fase crítica de adoção da IA, onde a proliferação de agentes inteligentes pode ser avassaladora. A Gartner projeta que, até 2028, uma empresa global da Fortune 500 poderá operar com mais de 150 mil agentes de IA, um salto dramático dos menos de 15 previstos para 2025. Essa expansão, se não for coordenada, pode levar ao que a Gartner denomina “AI agent sprawl”, um cenário de agentes inconsistentes, difícil de gerenciar e propenso a falhas de segurança e privacidade.

• Inconsistência de informações: Diferentes agentes podem acessar e fornecer dados divergentes.
• Risco de segurança: A proliferação descontrolada aumenta a exposição a vazamento e perda de dados.
• Shadow AI: O uso de ferramentas não homologadas, como 38% dos trabalhadores que compartilham informações confidenciais com IAs públicas (IBM), agrava os riscos.

Para mitigar esses riscos, a governança deve ser um pilar central desde o início da implementação da IA. Isso inclui definir quais ferramentas são permitidas, como os dados serão acessados, a avaliação de resultados e a responsabilização por cada aplicação. A criação de um Centro de Excelência em IA, por exemplo, pode oferecer uma estrutura segura para testar, validar e disseminar soluções, promovendo uma adoção mais autônoma e segura.

Capacitação e Redesenho Humano-Tecnológico

A descentralização das decisões sobre tecnologia, que a IA fomenta, capacita equipes a identificar problemas e experimentar soluções diretamente nos processos. Contudo, essa autonomia exige uma base sólida de conhecimento. A lacuna de competências é um dos maiores desafios, com 24% das empresas citando a insuficiência de habilidades no uso da IA como barreira, segundo a CompTIA. O Fórum Econômico Mundial, em seu relatório Future of Jobs 2025, aponta que 63% dos empregadores veem a falta de competências como um impedimento significativo, com 85% planejando investir em capacitação.

Portanto, o sucesso da IA transcende a tecnologia; ele reside na capacidade de construir uma organização preparada, com processos redesenhados para essa nova realidade, equipes capacitadas para tomar decisões informadas e uma governança robusta que direcione essa transformação. A verdadeira capacidade de uma empresa de colher os frutos da IA estará ligada à sua aptidão de evoluir cultural e estruturalmente, tornando a capacitação um componente essencial da infraestrutura tecnológica.

Com informações de Canaltech.