Por Fabio Seixas, CEO e founder da Softo.
Investir em tecnologia é quase que uma obrigação das empresas que querem realmente crescer a longo prazo em um mundo digitalizado. Ainda assim, apesar dos crescentes investimentos em inteligência artificial, será que o impacto real nos negócios acontece como deveria? A edição 2025 do relatório The State of AI, da McKinsey, mostra que 88% das organizações já usam IA regularmente em pelo menos uma função de negócio. No caso da IA agêntica, 23% afirmam estar escalando ao menos um sistema, enquanto 39% ainda testam a tecnologia. Com base nisso, vejo que não se trata de maturidade tecnológica, porque as ferramentas estão disponíveis e acessíveis. O problema está no modelo de trabalho: a maior parte das empresas ainda opera com estruturas pensadas para um ritmo de mudança que não existe mais.
Isso ajuda a explicar por que tantas iniciativas de IA permanecem restritas a pilotos. O investimento acontece, as equipes experimentam novas ferramentas e os casos de uso se multiplicam, mas poucos chegam ao centro da operação. O desafio raramente está na tecnologia em si. Na maioria das vezes, está na dificuldade de adaptar processos, redefinir responsabilidades e criar mecanismos de decisão compatíveis com a velocidade que a IA permite. Quando a organização continua funcionando como antes, a tecnologia acaba reproduzindo as mesmas limitações existentes.
Durante décadas, o mercado de serviços profissionais se organizou em dois blocos. De um lado, a consultoria estratégica, que entrega diagnósticos e roadmaps, mas não executa. De outro, o fornecedor de desenvolvimento, que constrói o que foi especificado, mas não questiona a estratégia. Cada um resolve metade do problema, e a fronteira entre eles se tornou o ponto cego da transformação digital. Na prática, isso significa que quem desenha a estratégia raramente acompanha os ajustes exigidos pela implementação, enquanto quem executa nem sempre entende quais indicadores realmente importam para o negócio. Em projetos tradicionais, essa distância podia ser administrada porque os ciclos eram longos e as mudanças aconteciam de forma previsível. Com a IA, esse intervalo praticamente desapareceu. Cada teste produz novos dados, exige decisões rápidas e pode alterar a direção do projeto em poucos dias. Separar quem decide de quem aprende passou a reduzir a capacidade da empresa de evoluir.
Quando o projeto não gera resultado, cada lado aponta para o outro. Esse arranjo era tolerável quando o ciclo entre pensar e construir era longo e caro. Hoje, com a IA reduzindo drasticamente o tempo entre hipótese e protótipo, manter estratégia e execução separadas passou a ser o item mais caro do processo, não o mais seguro.
A velocidade de execução mudou a lógica de risco. Antes, errar custava caro porque desenvolver uma solução consumia meses de trabalho e investimentos elevados. Hoje, testar uma hipótese pode levar dias. O risco deixou de ser experimentar e passou a ser aprender devagar. Empresas que insistem em processos lentos perdem justamente a principal vantagem competitiva que a IA oferece: a capacidade de iterar rapidamente com base em evidências. O gargalo não está na ferramenta, mas na capacidade de transformar experimentos em operação. Quando testar fica barato, a separação entre quem pensa e quem constrói se torna um obstáculo estrutural. Empresas que tratam IA como projeto isolado tendem a acumular pilotos sem impacto, enquanto aquelas que integram estratégia e execução conseguem aprender mais rápido e ajustar o rumo com base em evidências reais.
O próprio conceito de sucesso precisa mudar. Modelos tradicionais contratam por hora de trabalho ou por entrega fechada, o que incentiva foco em atividade, não em resultado. Estruturas orientadas a impacto exigem definir métricas claras desde o início e alinhar remuneração ao valor gerado para o negócio. Isso aumenta o grau de responsabilidade de todos os envolvidos e reduz o espaço para ambiguidade.
A inteligência artificial não vai transformar empresas que continuam operando com estruturas pensadas para outro ritmo de mudança. Se a organização aprende rápido, ajusta com base em dados e assume responsabilidade pelo impacto, a IA acelera o que funciona. Se ela terceiriza a culpa e separa quem pensa de quem faz, a tecnologia só torna mais visível o que já estava desalinhado. No fim, a pergunta que define o futuro de qualquer iniciativa de IA é simples: quem está exposto ao resultado se isso não funcionar? Se a resposta for ninguém, o contrato já nasceu errado.
