Em um cenário de incerteza técnica real, passou a hora de tratar a Inteligência Artificial (IA) apenas como um gerador de prompts ou como assistentes isolados e desconectados. Segundo levantamento recente do Gartner, 75% dos líderes de empresas de tecnologia admitem não confiar plenamente na qualidade dos dados que alimentam seus sistemas de Inteligência Artificial. Ou seja, o mercado mudou, o deslumbramento acabou e a pressão atual é por Retorno sobre o Investimento (ROI).
O comportamento que se observa entre executivos das principais empresas é unânime: todas as companhias estão sob forte pressão para transformar automação e IA em retorno real sobre o investimento. De acordo com dados globais da IBM, estima-se que grandes organizações chegam a perder, em média, R$25 milhões anualmente devido a falhas na qualidade e no saneamento de dados.
Essa mudança de mercado deixou de ser uma tendência de futuro e passou a ser uma questão de competitividade, adaptação e sobrevivência atual. O ponto crítico não é mais "se" a IA fará parte da operação, mas "como" fazer isso de forma estruturada, sem queimar caixa.
"Olhando como líder da frente de entrega de projetos, parto de uma premissa que precisa ser inegociável, o ROI tem que ser consequência clara da estratégia, não uma aposta. A análise é extremamente clara quanto a isso, já que quem tratar inovação sem conexão com o negócio, margem, eficiência operacional e capacidade real de execução vai perder relevância no mercado", afirma Caio Braga, COO da Profectum.
A partir desse debate, consolidam-se três realidades operacionais que separam o deslumbramento tecnológico do resultado prático. O primeiro é que sem dados limpos e precisos, a IA alucina e o prejuízo escala. “A infraestrutura técnica não pode cometer erros, já que pode custar caro no ecossistema corporativo, transformando dado sujo em sinônimo de prejuízo escalado. Governança nativa e tratamento rigoroso de dados são o único escudo capaz de garantir decisões precisas, segurança operacional e ROI auditável. Se a base é fraca, a automação apenas acelera o erro”, diz o executivo.
O segundo é o que o contexto de negócio vem antes da tecnologia. “O erro mais comum do mercado não é apenas automatizar, é automatizar o fluxo errado e desconectar a tecnologia da estratégia macro da companhia. O saving real acontece quando a empresa elimina a fricção operacional, simplifica a jornada e cria contexto de negócio antes de escalar a complexidade tecnológica. A tecnologia deve servir ao processo, nunca o contrário”, aponta Braga.
E por último, as discussões se baseiam na IA como o sistema nervoso central da operação. “O consenso é que o mercado não suporta mais iniciativas isoladas, picotadas e sem orquestração do todo. A IA precisa atuar como o centro pensante da operação, mas necessariamente sustentada por uma arquitetura de negócio sólida, lógica operacional firme e governança real. É a transição definitiva da automação de tarefas simples para a automação de fluxos de valor de ponta a ponta”, avalia o COO da Profectum.
A linha que divide a maturidade digitalExiste uma diferença clara de musculatura entre as corporações. Aquelas que apresentam maior evolução em eficiência, crescimento, EBITDA e geração de valor possuem um padrão comum: uma estratégia muito bem delimitada para os próximos 3 a 5 anos.
Além de estabelecer metas financeiras, elas apresentam um direcionamento executivo forte, arquitetura de negócios estruturada, governança consolidada, cultura organizacional madura e clareza sobre o papel exato da tecnologia dentro da companhia.
"A tecnologia, sozinha, não resolve nada. A correta aplicação da IA nasce primeiro na cultura, no letramento, na adaptação organizacional e no entendimento estratégico. Nasce na capacidade da liderança de preparar as pessoas e estruturar a governança para que o ambiente absorva a transformação de forma organizada. Depois disso, a tecnologia entra para potencializar", explica Caio Braga.
Enquanto parte do mercado ainda aplica tecnologia de forma isolada e desestruturada, as empresas maduras já entenderam o jogo. A Inteligência Artificial precisa nascer de uma visão top-down, conectada umbilicalmente à estratégia da companhia para proteger a margem, aumentar a eficiência, melhorar a tomada de decisão e garantir a sustentabilidade. “Sem isso, existem apenas ganhos pontuais e barulhentos, mas dificilmente sustentáveis. O mercado inteiro busca o “como”, e já provou que o “como” nasce primeiro na estratégia. A tecnologia vem depois”, finaliza o COO de Profectum.
Imagem: divulgação.
