Onde está a fragilidade real do negócio
A maior fragilidade não é a IA falhar, é a empresa não saber onde está seu elo mais fraco nem como medir o que a IA entrega.
70 executivos responderam a seguinte questão: “onde está a fragilidade do negócio?” e desmontou rapidamente a resposta óbvia. A fragilidade real apareceu em três camadas: as pessoas (e o medo de serem substituídas), a incapacidade de mensurar ROI, e o hábito de usar IA para resolver problemas do mesmo jeito que se resolvia sem ela.
Pesquisa do MIT (The GenAI Divide, 2025) aponta que 95% das implementações de GenAI não geram retorno mensurável.
Fragilidades mapeadas:
- A fragilidade está nas pessoas e nas novas habilidades exigidas
- Usar IA para resolver problemas do jeito antigo (automatizar o relatório de sempre, em vez de repensar se o relatório ainda precisa existir)
- Falta de guardrails e governança — “até onde eu posso ir?”
- O CEO ausente da transformação
A pergunta certa não é “como adotar IA?” mas “qual o nosso elo mais fraco e se estamos medindo o lugar certo?”
A maior fragilidade da IA
A maior fragilidade da IA hoje não é técnica, é a incapacidade de mensurar resultado. Todo mundo quer IA; quase ninguém sabe medir o impacto.
O problema não é a IA não dar resultado, é não saber medir o ROI. Na pesquisa da Wharton (2025) indicou que 70% das iniciativas dão resultado, mas as empresas não conseguem mensurá-lo, porque tratam IA como um produto qualquer.
Na salada de percentuais: 90% (WEF), 95% (MIT), 88% (cio.com), 50% (Gartner), 70% (Wharton), o número que de fato separa quem ganha de quem perde não é o de fracasso. É o de quem tem régua para medir.
Antes de perguntar se a IA funciona, pergunte se você sabe medir. Sem régua definida na largada, todo projeto de IA é um “fracasso” esperando estatística.
Letramento antes de implementação
Investir em IA sem investir em letramento é jogar dinheiro fora. A ordem certa inverteu: primeiro letrar, depois contratar.
A fase 1 foi “vamos implementar IA”. Agora, a minoria mais madura faz o contrário: letra e capacita primeiro, para então entrar em quick wins.
“Antigamente, a gente contratava tecnologia, depois dava o treinamento. Hoje, o potencial está no contrário.”
A McKinsey (State of AI) trata o upskilling como imperativo de mudança, captura de valor concentra-se em quem investe em capacitação antes da escala.
A curva de entrada recomendada:
- Letramento e repertório → engenharia de prompt
- Ferramentas guiadas por departamento
- Chatbots, agentes e automações
- LLMs próprios e sistemas cognitivos
Letramento não é o que vem depois da IA. É o que torna a IA viável. Inverter essa ordem é o que separa o quick win do dinheiro jogado fora.
Human-in-the-loop e o “humano sobrecarregado”
O consenso é que o humano decide sempre em ética, estratégia e reputação. O problema novo é que ele não dá conta de supervisionar tantas IAs.
Há um consenso de que decisões que envolvem ética, estratégia, reputação e pessoas não se delegam.
“Qualquer decisão que impacte em ética, estratégia, humano ou reputação, a gente não deve delegar para uma IA. O fator humano, no final do dia, é o decisor.”
“Executivos não estão aguentando a quantidade de IAs que precisam supervisionar, em vez de human in the loop, viram overwhelmed human in the loop.”
Análises da Gartner sobre IA agêntica alertam que a supervisão humana se torna o novo gargalo operacional à medida que múltiplos agentes passam a exigir aprovação simultânea.
O que NÃO se delega:
- Decisões de alto impacto e alta complexidade
- Julgamento com viés e reputação em jogo
- Pareceres técnicos especializados
Manter o humano no circuito virou o fácil. O difícil é não transformá-lo em gargalo. A próxima fronteira de gestão é decidir quais decisões merecem revisão humana.
Quando a IA vira agente: quem responde
Com a IA agêntica agindo de forma autônoma, surge um vácuo de responsabilidade, e ele já está cobrando contas reais.
A discussão sobre IA agêntica (que executa tarefas de naturezas diferentes, não só responde prompts) trouxe um caso real: numa empresa de crédito, uma IA alucinou e criou uma linha de crédito inexistente numa negociação e o cliente aceitou. Quem corrige?
A Gartner projeta que uma parcela significativa das implementações de IA agêntica será abandonada até 2027 por custos mal calculados e ausência de guardrails de responsabilidade.
A autonomia da IA não distribui só tarefas, distribui responsabilidade que ninguém assinou. Antes de dar autonomia ao agente, defina quem responde quando ele errar.
Cultura, pessoas e a transformação cognitiva
Nada funciona sem pessoas. A IA não elimina o humano, ela amplifica quem quer se desenvolver e expõe quem não se adapta.
O fator humano é muito relevante “sem RH não há IA”. Para os executivos a IA não eliminou pessoas em massa: cerca de 10-20% que não se adaptaram saíram, mas os 80% restantes tiveram performance ampliada, migrando de tarefas repetitivas para trabalho intelectual.
“Enquanto a tocada da IA for 100% focada em cortar pessoas, elas não vão ajudar, pelo contrário, vão atrapalhar, porque não querem ser cortadas.”
A Deloitte (Global Human Capital Trends) aponta que cerca de 41% do tempo de trabalho é gasto em tarefas de baixo valor. Espaço que a IA pode liberar para trabalho de maior nobreza, se a cultura permitir.
A IA não decide quem fica, a adaptação decide. Quem usa a ferramenta para subir de nível fica; quem a trata como ameaça se exclui sozinho.
Governança, Shadow AI e o paradoxo do compliance
Não existe letramento sem governança. E o compliance que barra tudo por reflexo pode estar protegendo a empresa do que é novo, não do que é nocivo.
O paradoxo do compliance: empresas de tecnologia com regras mais rígidas e menos fundamentadas que o Conselho Federal de Medicina.
Barrar por reflexo é proteger-se do novo; dissecar e classificar é proteger-se do nocivo.
O WEF (Global Risks Report) lista desinformação e uso adversarial de IA entre os principais riscos globais de curto prazo, incluindo o envenenamento deliberado de bases que as IAs consomem.
Frentes de governança citadas:
- Shadow AI: uso não orquestrado e sem critério
- Acuracidade e alucinação em pareceres
- Direitos autorais no conteúdo gerado
- Guardrails por classe de risco
Governança não é o freio da IA, é o que torna a velocidade segura. Um compliance que só sabe dizer “não” protege a empresa de inovar, não de errar.
Fonte: https://executive.lab.jun.edition.7the.com.br
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