Tem uma inquietação que vem me acompanhando nos últimos meses. Ela aparece em conversas com executivos, em conselhos, em palestras, em bastidores. Todo mundo fala de inteligência artificial com entusiasmo. Quase todo mundo está investindo. Mas poucos conseguem responder com clareza o que isso significa, de fato, para o futuro do negócio.
Os números ajudam a explicar esse incômodo: 79% dos executivos dizem esperar receita relevante vinda de IA nos próximos anos; 24% sabem explicar de onde essa receita vai vir. Essa distância entre expectativa e clareza é perigosa. Porque eu já vi esse filme em outros ciclos tecnológicos. O entusiasmo vem antes da estratégia. E a conta chega depois.
Recentemente, no fim de uma palestra no interior de São Paulo, um executivo se aproximou e me fez uma pergunta: “Camila, no fim das contas, IA não é só uma forma mais sofisticada de reduzir custos?”
Reduzir custos é consequência. Não é estratégia. Quando a inteligência artificial entra na empresa apenas como eficiência operacional, ela entra pequena demais para o tamanho da disrupção que carrega.
Tecnologias que realmente mudam mercados não se limitam a otimizar o que já existe. Elas obrigam empresas a se repensarem.
Foi assim com a internet.
Com o mobile.
Com o cloud.
A diferença agora é a velocidade.
Apostar pequeno deixou de ser prudência. Virou risco.
Empresas organizadas como AI-first já projetam ganhos de até 70% em produtividade. Não porque acertam sempre. E sim, porque aprendem mais rápido.
A Netflix não vale o que vale por ter um bom catálogo. Ela vale porque os algoritmos estão no centro das decisões do negócio. Decidem o que produzir. Para quem recomendar. Como precificar. Quando insistir. Quando desistir.
Talvez o exemplo mais didático que eu tenha citado naquela palestra no interior de São Paulo não tenha vindo de uma big tech. Veio de uma empresa pequena. Uma empresa fictícia, mas totalmente plausível.
Uma companhia regional, com cerca de 20 vendedores, atuação B2B, fora dos grandes centros. Essa empresa começou a adotar IA de forma simples, porém estratégica. Usou modelos para priorizar leads, prever recompra, sugerir abordagens comerciais e organizar pipeline. Resultado: ciclo de vendas mais curto. Conversão maior. Mais receita com a mesma equipe.
Ela não virou uma empresa de tecnologia. No entanto, virou uma empresa mais inteligente sobre como se gera valor.
Esse exemplo me acompanha porque ele desmonta um mito perigoso: IA não é privilégio de escala, é decisão de desenho. E é aqui que entra um ponto fundamental: produtividade é só o combustível. Ela sustenta margem, não sustenta liderança.
O jogo real é reinvenção de receita. Não por acaso, 70% dos executivos afirmam que pretendem usar os ganhos operacionais gerados por IA para crescer. Criar novos produtos. Novos serviços. Novos modelos de negócio. Não só proteger o que já existe.
Essa mudança também transforma a arquitetura das empresas. Sai a ideia de um modelo único. Entram portfólios híbridos. Modelos grandes, modelos menores, dados próprios, governança estratégica.
Empresas que operam assim já observam, em média, 24% mais produtividade, até 55% mais margem e velocidade de execução duas vezes maior. E o impacto não para aí. Ele chega na estrutura organizacional. Funções se encurtam. Tarefas nascem AI-first. O papel humano se concentra onde sempre foi insubstituível.
Julgamento.
Contexto.
Criatividade.
Responsabilidade.
Até o fim da década, agentes estarão em todas as áreas centrais das empresas. Mais importante do que dominar ferramentas será adotar um mindset de redesenho contínuo.
O que fica claro é que a inteligência artificial já deixou de ser uma camada adicional nos negócios. Ela está se tornando o próprio desenho da empresa. E quem entende isso cedo ganha tempo, aprendizado e vantagem.
Fonte: Estadão | As Últimas Notícias do Brasil e do Mundo
