Por Carlos Ferraiuolo, CPO da Sankhya
Estima-se que, até 2030, a IA represente um mercado de mais de um trilhão de dólares globalmente, impactando cerca de 14% do PIB mundial. Os números impressionam e as projeções são otimistas, mas a maior parte das empresas ainda não saiu das primeiras etapas da adoção prática.
Hoje, mais de 70% das organizações ainda engatinham em experimentos que não se tornam produtos de fato para entregar resultados concretos. Testes isolados, protótipos e iniciativas sem sustentação mostram que, entre a intenção e a execução, existe uma lacuna crítica. Apenas uma minoria consegue, de fato, escalar a IA de forma sustentável e gerar valor consistente no dia a dia dos negócios.
Segundo uma pesquisa da McKinsey, mais de 70% das atividades em áreas administrativas podem ser automatizadas por IA generativa. Isso evidencia uma demanda crescente por essa tecnologia. As empresas buscam soluções que impulsionem a receita e aumentem a produtividade, mas ainda enfrentam desafios que precisam ser superados. A tecnologia, apesar de mais acessível, ainda é percebida como complexa e cara. Também faltam times com experiência real em IA aplicada. Uma parte das organizações continua ancorada em modelos tradicionais de gestão, dependentes de intervenção humana constante para manter processos funcionando e com conhecimento distribuído em silos. Um projeto de IA requer uma abordagem mais colaborativa e mais multi-funcional que vai de encontro àquelas práticas tradicionais.
Além disso, na maioria dos casos, a criação de soluções ainda é baseada no modelo Entrada, Processamento e Saída, as quais são o que chamamos de modelo passivo. Processos que começam com a entrada de dados feita por um usuário, segue para processamento técnico baseado em uma lista de requisitos pré-definida e terminam com alguém validando e interpretando os resultados apresentados. Um ciclo que exige atualizações frequentes, revisões humanas contínuas e ajustes manuais a cada mudança do contexto de negócios, tornando o modelo caro, lento e difícil de escalar, como já sabemos.
As novas organizações que usam IA
Enquanto isso, o mercado avança para um novo paradigma: soluções ativas baseadas em IA. Sistemas que percebem alterações no ambiente ou contexto, interpretam dados em tempo real, tomam decisões baseadas em aprendizado contínuo, executam ações automaticamente e melhoram a cada interação, sem precisar de reconfiguração constante.
Neste modelo, as empresas não precisam necessariamente de intervenção humana para cada ajuste em sua cadeia de valor. A inteligência se distribui. Os fluxos se tornam vivos, adaptativos. O custo de evolução eventualmente cai e a velocidade de resposta aumenta exponencialmente.
E isso muda tudo. Veremos organizações operadas por times mínimos surgirem, com modelos de negócios inteiros viabilizados com estruturas enxutas e capacidade de escalar como nunca, o que certamente promoverá uma mudança de habilidades nos profissionais que trabalham com um Copiloto IA.
O desafio, portanto, não é mais tecnológico. É estratégico.
A transformação que realmente importa não acontece apenas ao integrar algoritmos, mas ao redesenhar processos, revisar papéis e permitir que seres humanos e sistemas baseados em Inteligência Artificial trabalhem de forma complementar, contínua e autônoma.
Entre o hype e a realidade, vence quem conseguir fazer essa transição de forma rápida e consistente. Não basta adotar IA. É preciso repensar como o trabalho acontece, como os processos se adaptam e como as decisões são tomadas.
O futuro pertence a quem conseguir transformar complexidade em fluidez e aprendizado em rotina. E esse futuro já começou. IA não é hype, é realidade.
Matéria publicada em Ti Inside
