A IA muda o negócio, não apenas a operação

À medida que o uso de inteligência artificial avança nas empresas, uma constatação começa a ganhar força: incorporar ferramentas à rotina não garante, por si só, produtividade, eficiência ou resultados.

Instruir equipes a utilizar novos recursos, disponibilizar agentes ou automatizar tarefas pode gerar ganhos pontuais, mas o impacto real depende da forma como a tecnologia é incorporada ao negócio e de sua aderência às particularidades de cada organização. Cada empresa tem processos, desafios, pessoas, dados e objetivos próprios – e, por isso, precisa encontrar sua própria forma de trabalhar com IA. Alterar a forma como se produz, portanto, exige repensar a própria forma de fazer negócios.

Até pouco tempo atrás, processos, responsabilidades e formas de decisão haviam sido construídos para um mundo em que informação, análise e execução dependiam de equipes, sistemas e etapas bem definidas. A IA altera essa lógica: ela pode analisar grandes volumes de informação, executar tarefas, interagir com diferentes sistemas e, cada vez mais, tomar decisões dentro de determinados limites.

E, quando uma tecnologia muda a forma como o trabalho pode ser realizado, adaptar algumas etapas do processo dificilmente captura todo o seu potencial, e a mudança precisa alcançar a própria maneira como a organização funciona.

É uma transformação que lembra o que aconteceu com a eletricidade nas fábricas, como aponta um artigo recente de Zag Engler, publicado no portal CIO. A substituição dos motores a vapor por motores elétricos trouxe ganhos limitados enquanto a estrutura produtiva permanecia organizada segundo a lógica anterior. O salto de produtividade aconteceu quando as fábricas passaram a ser reorganizadas em torno das possibilidades oferecidas pela eletricidade.

Com a IA, estamos diante de uma questão semelhante: o que precisaria ser redesenhado em uma empresa se ela partisse das capacidades da inteligência artificial desde o início?

Em vez de perguntar onde uma ferramenta pode ser adicionada, passamos a olhar para as tarefas, identificar gargalos, rever responsabilidades, redistribuir decisões e repensar a relação entre pessoas e tecnologia. E existe uma razão concreta para fazer essa discussão agora: estamos entrando em uma etapa importante da curva de adoção e aprendizagem da tecnologia.

Segundo a consultoria Gartner, até 2028 uma empresa global média da Fortune 500 poderá ter mais de 150 mil agentes de IA em uso, frente a menos de 15 em 2025. Em poucos anos, a inteligência artificial pode deixar de estar concentrada em alguns projetos específicos e passar a ocupar milhares de pontos da operação.

Adotar, organizar e integrar: a importância da governança de IA

Quando diferentes áreas começam a adotar ferramentas de IA de maneira independente, cada uma encontra soluções para suas próprias necessidades. Esse movimento pode gerar ganhos rápidos, mas também cria um ambiente difícil de coordenar, com agentes que acessam informações diferentes, ferramentas que produzem respostas inconsistentes e processos que passam a depender de soluções que ninguém acompanha de forma centralizada.

A Gartner chama atenção justamente para esse fenômeno, conhecido como AI agent sprawl. A proliferação descontrolada de agentes pode aumentar a exposição a problemas como desinformação, compartilhamento excessivo de informações e perda de dados.

Existe ainda a chamada shadow AI, que corresponde à utilização de ferramentas não homologadas ou sem autorização das equipes responsáveis para resolver demandas do trabalho. Segundo informações da IBM, 38% dos trabalhadores afirmam compartilhar informações confidenciais com ferramentas públicas de IA, por exemplo, o que amplia os desafios relacionados à segurança, privacidade e conformidade.

Por isso, a governança precisa fazer parte do desenho da implementação desde o começo. A organização deve definir quais ferramentas podem ser utilizadas, quais dados podem ser acessados, como os resultados serão avaliados e quem responde por cada aplicação. Também precisa haver clareza sobre o propósito que orienta esse movimento e sobre os resultados que se espera alcançar.

Um Centro de Excelência em IA, por exemplo, pode funcionar como uma estrutura de apoio para testar, validar, homologar e disseminar soluções. A proposta é criar condições para que as equipes experimentem com segurança e transformem aprendizados em aplicações concretas. Essa estrutura também ajuda a criar as condições para uma adoção mais autônoma da tecnologia dentro da operação.

Criar conhecimento para gerar autonomia

Durante muito tempo, decisões sobre tecnologia ficaram concentradas nos níveis mais altos da organização. A liderança identifica uma oportunidade, aprova uma iniciativa e a implementação percorre diferentes áreas até chegar à operação.

A IA abre espaço para uma dinâmica mais distribuída. As pessoas que estão próximas dos processos conseguem identificar problemas, testar aplicações e perceber rapidamente onde uma solução funciona ou precisa ser ajustada. Para isso de fato acontecer, a autonomia precisa vir acompanhada de repertório.

Isso porque uma pessoa dificilmente consegue decidir como aplicar IA se não conhece suas possibilidades, seus limites e os problemas que precisa resolver. Da mesma forma, uma empresa pode disponibilizar dezenas de ferramentas e ainda assim ter baixa capacidade de utilização se suas equipes não desenvolverem as competências necessárias.

O estudo Workforce and Learning Trends 2026, da CompTIA, aponta justamente essa lacuna. Entre os desafios da adoção de IA estão competências insuficientes no uso da tecnologia (24%), nas áreas de atuação principais (24%) e em integração (21%). Além disso, conforme o Future of Jobs Report 2025, do Fórum Econômico Mundial, 63% dos empregadores consideram esse fator uma barreira significativa para a transformação dos negócios; em resposta, 85% planejam capacitar sua força de trabalho, 

Esse cenário coloca a capacitação no centro da transformação. Desenvolver pessoas se torna parte da infraestrutura necessária para implementar a tecnologia em escala. A partir daqui, a discussão sobre IA ganha outra dimensão. O desafio envolve, então, a capacidade de cada organização de redesenhar processos, preparar suas equipes e estabelecer mecanismos de governança coerentes com a forma como pretende utilizar a tecnologia.

A tecnologia, inevitavelmente, continuará avançando. Agentes ganharão autonomia, modelos ficarão mais sofisticados e novas aplicações surgirão em intervalos cada vez menores. A questão central será como transformar essa evolução em capacidade real para o negócio. No fim, implementar IA com sucesso dependerá da capacidade de se construir uma organização preparada para trabalhar com ela, com processos desenhados para a nova realidade, pessoas capazes de tomar decisões e uma governança que dê direção a essa transformação.

Confira também por que o método de adotar IA nas empreaas passou a ser mais importante que a ferramenta.