A proporção de empresas que já colocaram 40% ou mais de seus experimentos de inteligência artificial em produção deve passar de 25% para 54% em até seis meses. Ao longo de 2025, o acesso a ferramentas de IA homologadas pelas companhias cresceu 50%, saindo de menos de 40% para cerca de 60% dos colaboradores.
Os dados são do relatório State of AI in the Enterprise 2026, da Deloitte, que ouviu 3.235 executivos de nível diretivo e C-level em 24 países. O mesmo levantamento mostra que apenas 34% das organizações afirmam estar de fato reimaginando o negócio com inteligência artificial, e não apenas capturando ganhos de eficiência.
O descompasso entre adoção tecnológica e redesenho operacional pode reduzir o retorno dos investimentos em IA. No Brasil, 56% das horas de trabalho hoje executadas poderiam ser automatizadas com tecnologias já disponíveis no mercado, percentual próximo dos 57% estimados para a América Latina, segundo o estudo Agents, robots, and us: How AI reshapes work and skills in Latin America, do McKinsey Global Institute. Quanto maior o potencial de automação, maior o risco de ineficiência ao aplicar IA sobre processos que continuam estruturados para execução exclusivamente humana. O mesmo estudo estima em US$ 135 bilhões o valor econômico anual que a automação pode gerar no Brasil até 2030, condicionado ao redesenho dos fluxos de trabalho e não à tecnologia isolada.
O tema foi um dos principais destaques do painel "O Novo Desafio da Liderança: Humanos e Inteligência Artificial Trabalhando Juntos", realizada durante o AI&Data Leaders 2026, em São Paulo, que reuniu especialistas do mercado para discutir como a inteligência artificial está redefinindo processos, modelos de gestão e tomada de decisão nas organizações.
Para Marco Fidos, Head de IA e Inovação da Keyrus no Brasil, a implementação da tecnologia precisa vir acompanhada de uma revisão sobre a forma como o trabalho é organizado.
"A IA altera uma premissa histórica da tecnologia corporativa: os sistemas deixam de apenas executar comandos e passam a participar dos fluxos de decisão e execução. Estamos falando de uma tecnologia que interage, aprende e responde de forma diferente a cada contexto. O desafio passa a ser definir quais atividades permanecem sob responsabilidade das pessoas, quais podem ser delegadas à IA e como essa interação será coordenada. Instalar a tecnologia sobre o processo antigo não entrega o resultado esperado", ressalta.
Papel dos gestores muda na nova fase da IA
Essa mudança também altera a expectativa sobre o papel dos gestores. Para Fidos, a liderança já não estará concentrada apenas no acompanhamento de tarefas e passa a envolver a capacidade de estruturar novas formas de trabalho. "O gestor não precisa ser apenas alguém que busca as melhores pessoas para executar uma tarefa, mas alguém capaz de desenhar melhores formas de trabalho, usando a inteligência artificial para ampliar a capacidade humana de análise, criação e tomada de decisão."
A adoção da IA exige modelos operacionais capazes de conectar dados, sistemas e equipes para apoiar decisões e execução em escala. Segundo o especialista, isso abre uma discussão que ainda não estava colocada. "Até aqui, líderes foram preparados para gerir pessoas, mas agora estamos entrando em uma fase em que será preciso também gerir agentes inteligentes, que passam a fazer parte dessa relação entre pessoas, processos e negócios. Isso exige uma nova forma de pensar a gestão: entender como as atividades serão distribuídas, quais decisões continuam dependendo do julgamento humano e como essa colaboração será construída dentro das organizações".
Essa lógica está na base do Human Orchestrated Model™ (HOM), modelo proprietário da Keyrus, que estrutura a operação em três pilares: a base da inteligência, o humano no comando e a gestão de performance.
Para o executivo da Keyrus, o desafio das lideranças será desenvolver a capacidade de coordenar diferentes formas de inteligência. "O líder da era da IA não é aquele que controla cada etapa do trabalho, mas aquele que consegue criar as condições para que pessoas e agentes inteligentes atuem juntos de forma eficiente. Já não perguntamos mais qual tecnologia usar, e sim como organizar a inteligência disponível para resolver problemas reais do negócio", conclui.
Imagem: divulgação.
