Por Pedro Signorelli, um dos maiores especialistas do Brasil em gestão, com ênfase em OKRs.
Grande parte das discussões sobre inteligência artificial no universo das startups gira em torno do aumento de produtividade. A cada dia, surgem novas soluções com a promessa de acelerar processos, automatizar rotinas e abrir caminhos para novos produtos. De fato, nunca foi tão rápido validar ideias ou colocar funcionalidades no ar. O ponto de atenção é que, junto com essa agilidade, cresce também um fenômeno silencioso: a multiplicação de iniciativas sem um objetivo bem definido.
Antes, tirar um projeto do papel era um processo mais lento e criterioso, envolvia etapas bem definidas e algum nível de maturação. Hoje, esse caminho foi encurtado drasticamente. Em poucos dias, ideias ganham forma, soluções são conectadas e novas entregas chegam ao mercado quase instantaneamente. O esperado seria um ganho direto de eficiência estratégica. Mas o que tem acontecido em muitas empresas é bem diferente: a redução do esforço inicial acabou estimulando a abertura simultânea de múltiplas iniciativas, muitas vezes sem o devido critério.
Essa dinâmica rapidamente se reflete na operação. A lista de demandas cresce sem controle, o senso de prioridade se torna instável e os times passam a alternar atenção entre diferentes frentes. Individualmente, os projetos parecem fazer sentido, mas, no conjunto, não têm coerência. O resultado é um ambiente em que tudo compete por atenção ao mesmo tempo, e, justamente por isso, poucas coisas avançam com profundidade.
Esse cenário cria um novo desafio de gestão. A tecnologia acelerou a execução, mas não resolveu uma questão clássica: escolher o que não fazer. Porque estratégia, no fim das contas, é sobre abrir mão. E quanto maior o volume de ferramentas e possibilidades, mais difícil se torna manter esse filtro ativo.
Nas startups, esse efeito tende a ser ainda mais intenso. A experimentação é parte essencial da inovação, mas sem critérios claros, pode virar dispersão. Em vez de seguir um plano estruturado, as equipes passam a reagir ao que surge: uma ideia de produto, uma nova tecnologia, uma tendência de mercado — e, rapidamente, mais um projeto entra na fila.
Com o tempo, surge a sensação de muito esforço com pouco avanço estrutural. Novas funcionalidades são lançadas, testes são feitos, soluções inovadoras aparecem, mas os resultados mais consistentes demoram. Não é uma questão de capacidade ou empenho, e sim de excesso de movimento sem direção.
A inteligência artificial ampliou ainda mais essa dinâmica ao reduzir drasticamente o custo de experimentar. Isso é positivo, desde que venha acompanhado de mais rigor na priorização. Quanto mais fácil for começar algo novo, mais criteriosa precisa ser a decisão de continuar ou parar.
As empresas que conseguem transformar a IA em diferencial competitivo costumam ter algo em comum: clareza sobre o que realmente importa. Em vez de dispersar energia, concentram esforços em poucos objetivos estratégicos e utilizam a tecnologia para acelerar entregas específicas. Assim, a IA deixa de gerar volume e passa a gerar impacto.
No fim, o maior desafio não está na tecnologia, mas na gestão. A era da IA trouxe velocidade, acesso e possibilidades quase infinitas. Justamente por isso, a capacidade de manter o foco se tornou ainda mais valiosa porque, em um cenário onde tudo é possível, vencer não é sobre fazer mais, mas sobre escolher melhor o que merece ser feito.
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