A próxima divisão competitiva deverá separar organizações que redesenharam processos, competências e mecanismos de controle daquelas que apenas adicionaram ferramentas à estrutura existente
Autor: Evandro Lopes
A inteligência artificial entrou nas empresas antes que muitas delas estivessem preparadas para rever a própria estrutura. Licenças foram adquiridas, copilotos distribuídos e projetos-piloto anunciados, enquanto processos decisórios, responsabilidades e critérios de qualidade permaneceram praticamente os mesmos. Como resultado, parte do mercado passou a tratar a utilização de novas ferramentas como evidência de transformação organizacional.
O AI Index Report 2026, da Universidade de Stanford, dimensiona essa distância. Em 2025, 88% das organizações pesquisadas já utilizavam inteligência artificial e 70% aplicavam IA generativa em pelo menos uma função empresarial. A adoção de agentes, porém, permanecia abaixo de 10% em quase todas as funções analisadas. Os números demonstram que a tecnologia se disseminou, embora ainda encontre dificuldades para assumir tarefas que envolvem autonomia, integração e responsabilidades claramente definidas.
O cenário brasileiro também revela uma adoção crescente. Segundo a pesquisa TIC Empresas 2025, do Cetic.br, a proporção de empresas com dez ou mais integrantes que utilizavam IA passou de 13% para 17% entre 2024 e 2025. Entre as grandes organizações, o índice avançou de 38% para 50%. O próprio levantamento observa que esse crescimento ainda representa, em muitos casos, uma adaptação de atividades existentes, e não uma mudança estrutural na forma de operar.
Um exemplo concreto dessa diferença pode ser observado no setor financeiro. Em 2025, o Itaú lançou um agente de IA generativa capaz de esclarecer dúvidas, recomendar produtos e apoiar transações de investimentos. Antes de disponibilizá-lo inicialmente a 10 mil clientes, o banco submeteu a ferramenta a testes com mais de 2 mil colaboradores e equipes multidisciplinares, além de manter a possibilidade de encaminhamento para um especialista humano. Nesse caso, a adoção não se limitou à instalação de um chatbot: exigiu curadoria de informações, regras de segurança, testes, supervisão e definição dos momentos em que a decisão deveria continuar com uma pessoa.
Na prática, é justamente essa estrutura que separa automação de transformação. Para que um agente consulte dados, execute atividades ou encaminhe decisões, a empresa precisa definir quais informações ele pode acessar, quais ações está autorizado a realizar, quando deve interromper a tarefa e quem responde por seus resultados. Sem essas regras, cada departamento tende a criar seus próprios comandos, ferramentas e critérios de validação, aumentando a velocidade das operações sem necessariamente melhorar sua coerência.
A transformação também depende da preparação das equipes. O Future of Jobs Report 2025, do World Economic Forum, estima que 39% das competências centrais exigidas no trabalho serão modificadas até 2030, enquanto 63% dos empregadores consideram a lacuna de competências a principal barreira à transformação dos negócios. Isso exige treinamentos que avancem além do uso operacional das plataformas e preparem profissionais para avaliar respostas, reconhecer limitações e assumir responsabilidade pelas decisões apoiadas por IA.
A próxima divisão competitiva deverá separar organizações que redesenharam processos, competências e mecanismos de controle daquelas que apenas adicionaram ferramentas à estrutura existente. Quando os agentes passarem a operar em escala, o acesso ao software terá importância menor do que a maturidade da empresa que lhes concede autonomia.
Empresas com processos claros, dados confiáveis e responsabilidades definidas poderão utilizar a IA para ampliar produtividade, discernimento e capacidade de resposta. Nas demais, a tecnologia poderá apenas acelerar falhas que já existiam. A transformação começa quando a organização deixa de adaptar a IA ao passado e passa a rever sua própria maneira de trabalhar.
Evandro Lopes é CEO da SLcomm.
