Por Daniel Castello, CEO Brasil da Verzel, especialista em inteligência artificial aplicada a negócios
A corrida pela inteligência artificial levou empresas de todos os setores a anunciar investimentos, lançar projetos-piloto e incorporar novas ferramentas ao cotidiano dos negócios. Esse movimento é natural diante do potencial da tecnologia, mas também cria uma falsa percepção de avanço, como se a simples adoção de soluções de IA fosse suficiente para tornar uma organização mais inovadora. Na prática, maturidade não se mede pelo número de iniciativas em andamento, mas pela capacidade de transformar a forma como a empresa pensa, toma decisões e organiza seu funcionamento. A diferença entre organizações que apenas utilizam inteligência artificial e aquelas que realmente se tornam IA-First, mentalidade estratégica que coloca a Inteligência Artificial no centro das operações, está menos na tecnologia escolhida e muito mais nas perguntas que passam a fazer sobre seus próprios processos.
Essa mudança de perspectiva exige abandonar uma lógica limitada à pergunta "onde podemos usar IA?" para adotar uma reflexão mais estratégica: quais processos, estruturas e rotinas existem apenas porque, até pouco tempo atrás, não havia inteligência disponível em escala? Quando a inteligência artificial deixa de ser vista como um recurso complementar e passa a orientar a revisão da própria operação, abre-se espaço para redesenhar fluxos de trabalho, acelerar análises, qualificar decisões e ampliar a capacidade de adaptação da organização. Não por acaso, um levantamento da McKinsey mostra que as empresas que obtêm maior retorno financeiro com IA são justamente aquelas que promovem mudanças organizacionais e reformulam seus workflows, em vez de simplesmente implantar novas ferramentas.
Essa transformação também impõe uma revisão profunda do papel da liderança. Durante décadas, a gestão empresarial foi estruturada sobre mecanismos de controle, aprovações sucessivas e concentração da tomada de decisão, um modelo que fazia sentido em um contexto em que a informação era escassa e o conhecimento estava distribuído de forma desigual. Em um ambiente impulsionado por inteligência artificial, porém, essa lógica perde força, já que a velocidade das mudanças exige líderes menos preocupados em controlar cada etapa e mais comprometidos em criar contexto, estabelecer direcionamentos claros e desenvolver equipes capazes de aprender continuamente. O CEO assume o papel de arquiteto das condições que permitem à tecnologia gerar valor de forma consistente.
Segundo o relatório "Superagency in the Workplace" da McKinsey de 2025, embora praticamente todas as empresas estejam investindo em inteligência artificial, apenas 1% considera ter alcançado maturidade em sua adoção, sendo que o principal obstáculo para escalar a tecnologia não está nos colaboradores, mas na própria liderança, que ainda conduz essa transformação em um ritmo inferior ao exigido pelo mercado. O cenário é reforçado pelo Microsoft Work Trend Index 2025, realizado com 31 mil profissionais de 31 países, segundo o qual 82% dos líderes afirmam que usarão trabalho digital, incluindo agentes de IA, para expandir a capacidade de suas equipes nos próximos 12 a 18 meses. Ao mesmo tempo, 53% afirmam que a produtividade precisa melhorar, enquanto 80% dos funcionários e executivos relatam não ter tempo nem energia suficientes para atender às expectativas crescentes.
Empresas que avançam rumo ao modelo IA-First tendem a substituir estruturas excessivamente burocráticas por ambientes em que a responsabilidade ganha mais espaço do que a autorização, permitindo que as equipes experimentem novas soluções, compartilhem conhecimento e utilizem dados para orientar decisões sem depender constantemente de validações hierárquicas. Mais do que ampliar autonomia, essa mudança fortalece a circulação do conhecimento dentro da organização e reduz a dependência de informações concentradas em poucas pessoas ou departamentos.
Outro ponto frequentemente negligenciado é que o trabalho costuma mudar antes mesmo do organograma acompanhar essa evolução. Muitas empresas tentam encaixar a inteligência artificial em estruturas concebidas para outra realidade, preservando processos, funções e fluxos praticamente intactos. O problema é que a IA modifica a própria natureza de diversas atividades, fazendo com que determinadas tarefas deixem de existir, outras passem a exigir competências diferentes e novas responsabilidades surjam naturalmente. Insistir em adaptar a tecnologia ao modelo antigo pode limitar justamente o potencial transformador que ela oferece.
Também é preciso evitar um equívoco bastante comum que é tratar a inteligência artificial apenas como uma ferramenta de eficiência operacional. Automatizar tarefas, reduzir custos e acelerar entregas são benefícios importantes, mas representam apenas a camada mais visível da transformação. Quando a IA é utilizada exclusivamente para executar mais rapidamente aquilo que a empresa já fazia, ela melhora indicadores de produtividade, mas dificilmente altera sua capacidade de inovar ou de competir em mercados cada vez mais dinâmicos.
O verdadeiro potencial da inteligência artificial aparece quando ela passa a ampliar a capacidade de aprendizagem da organização. É nesse momento que a tecnologia deixa de apenas responder perguntas e começa a ajudar a formular questões que antes sequer eram percebidas, como identificar clientes que estão sendo perdidos silenciosamente, compreender por que determinadas decisões se repetem sem critérios claros, revelar dependências excessivas do conhecimento individual ou expor falhas que foram sendo naturalizadas ao longo do tempo. Sob essa perspectiva, a IA se torna uma ferramenta de inteligência organizacional, capaz de produzir conhecimento que orienta mudanças estruturais.
Por isso, tornar-se uma empresa IA-First não deve ser entendido como um projeto conduzido exclusivamente pela área de tecnologia, nem como uma iniciativa limitada à implementação de plataformas mais modernas. Trata-se de uma transformação que alcança a arquitetura da organização, modifica a forma como o conhecimento circula, redefine o processo de tomada de decisão e fortalece a capacidade de adaptação diante de um ambiente de negócios cada vez mais complexo. A eficiência operacional pode ser apenas o primeiro resultado dessa jornada, mas o ganho realmente estratégico surge quando a inteligência artificial passa a ampliar continuamente a capacidade da empresa de aprender, evoluir e construir vantagens competitivas sustentáveis.
Imagem: https://pt.vecteezy.com/foto/20665895-lideranca-palavra-madeira-quadra-em-mesa-para-o-negocio-conceito
