Entre a adoção da IA e o impacto no negócio, há uma mudança organizacional que ainda precisa acontecer
Autor: Daniel Avancini
Há um padrão se repetindo nas empresas. A inteligência artificial entrou no orçamento, ganhou espaço nas reuniões de diretoria, virou tema de conselho e se espalhou por diferentes áreas. Ainda assim, boa parte das organizações ainda olha para os resultados com uma sensação incômoda: a tecnologia avançou mais rápido que o impacto no negócio.
Esse desconforto precisa ser levado a sério, mas não como sinal de fracasso.
Um agente de IA precisa de contexto para trabalhar bem. Precisa saber quais dados consultar, quais regras seguir, até onde pode decidir sozinho e quando deve encaminhar uma decisão para aprovação humana. Precisa, sobretudo, de critérios claros de avaliação. Sem essa base, a empresa até pode ganhar velocidade, mas mantém – ou até acelera – a desorganização de antes. É como instalar uma máquina em uma linha de produção sem padrão de qualidade ou sem um responsável pelo produto final.
A mesma lógica aparece em outros segmentos. Um levantamento do MIT aponta que 95% das iniciativas de IA generativa ainda não geraram impacto mensurável em resultado financeiro. Já a S&P Global identificou que a parcela de empresas que abandonam a maioria das iniciativas de IA antes da produção saltou de 17% para 42% em um ano. Esses números contam a história de que esse não é um problema de acesso à tecnologia. É um problema de preparo para operá-la em escala.
Para CEOs e tomadores de decisão, a pergunta “qual ferramenta devemos contratar?” perdeu sentido. No lugar, surge uma questão mais pragmática: qual parte da operação está pronta para receber IA em produção? Em vez de procurar casos de uso isolados, a liderança passa a olhar para fluxos de alto volume, decisões recorrentes, custos relevantes e impactos financeiros claros. A IA deixa de ser avaliada pelo que demonstra em apresentações e passa a ser medida pelo que altera, de fato, na operação.
Essa mudança se sustenta em três bases bastante concretas. A primeira é o dado confiável. Agentes precisam trabalhar sobre informações organizadas, atualizadas e conectadas ao contexto do negócio.
A segunda é governança. Decisões relevantes exigem rastreabilidade, critérios de aprovação, controles e definição clara de responsabilidade. A terceira é o método. A IA precisa entrar em processos desenhados para produzir valor, não em experimentos desconectados da rotina. Sem isso, a tecnologia continua orbitando a operação, mas não a transforma.
Um exemplo ajuda a tornar a discussão concreta. Em uma grande empresa de energia, a análise de crédito era uma decisão crítica, ligada a risco financeiro, capital de giro e crescimento comercial. Parte do processo dependia de dados espalhados, conferências manuais e critérios difíceis de padronizar. Analistas experientes faziam bons julgamentos, mas gastavam tempo demais procurando informação, reconciliando histórico e repetindo verificações.
Ao reorganizar a base, com dados confiáveis, modelo preditivo, regras claras e rastreabilidade, a IA passou a atuar onde fazia mais sentido: nas decisões recorrentes. O resultado foi uma redução de mais de um dezena de milhões de reais por ano em risco financeiro potencial. O aprendizado desse caso é direto. A IA gerou valor porque encontrou um processo preparado para recebê-la. A máquina cuidou da escala. Os humanos ganharam mais espaço para interpretar exceções, avaliar ambiguidades e tomar decisões estratégicas.
A próxima etapa da IA corporativa será menos sobre experimentação isolada e mais sobre times híbridos: grupos compactos, formados por pessoas de negócio, tecnologia, dados e governança, trabalhando ao lado de agentes dentro dos fluxos reais da empresa.
Algumas companhias continuarão medindo IA por acesso, licenças e experimentos. Outras irão medi-la por impacto operacional, aprendizado acumulado e resultado financeiro. A diferença entre esses dois caminhos tende a crescer.
O gargalo é real. E é justamente por isso que pode ser resolvido. Ele não está na IA em si, mas na qualidade dos dados, na clareza dos processos, na maturidade da governança e na capacidade de execução das empresas. No fim, a tecnologia amplia decisões. Mas quando todos têm acesso à mesma tecnologia, o diferencial deixa de ser a ferramenta escolhida. Passa a ser a forma como ela é aplicada.
Daniel Avancini é cofundador e Chief Data & AI Officer (CDAIO) da Indicium AI.
