Antes de escalar IA, é preciso amadurecer a operação

A Inteligência Artificial já entrou na agenda das empresas. O ponto mais crítico agora é outro: poucos negócios estão preparados para transformar esse uso em ganho consistente, seguro e mensurável. Levantamentos recentes da McKinsey mostram que a IA já aparece de forma recorrente em grande parte das funções de negócio, mas a maioria das empresas ainda permanece entre experimentos, pilotos e iniciativas pontuais. A escala continua restrita, e os ganhos financeiros no nível da organização ainda não acompanham o ritmo do entusiasmo.

Esse desalinhamento revela uma fragilidade importante. Muitas empresas avançaram na compra de copilotos, plataformas e Automações, mas mantiveram a operação presa a fluxos pouco claros, responsabilidades difusas, silos, dados inconsistentes e métricas frágeis.

O setor de tecnologia tem oferecido exemplos recentes dessa diferença entre entusiasmo e realidade. No caso do Claude Code, da Anthropic, uma falha de empacotamento expôs acidentalmente parte relevante do código interno da ferramenta em um pacote público, ainda que a empresa tenha afirmado que dados de clientes e credenciais não foram comprometidos.

Poucas semanas depois, a própria Anthropic fez um pronunciamento sobre problemas de qualidade no Claude Code causados por mudanças de configuração, ajustes de produto e bugs que afetaram a experiência dos usuários.

Em outra escala, o RCA da CrowdStrike sobre a falha global de julho de 2024 mostrou como uma atualização de configuração de conteúdo, distribuída a ambientes altamente integrados, gerou impacto em cadeia em operações críticas ao redor do mundo.

Os casos são diferentes, mas apontam para a mesma questão: quanto mais autônomos, conectados e centrais os sistemas se tornam, maior precisa ser a maturidade dos processos que os sustentam. Supervisão, rastreabilidade, testes, critérios de liberação, gestão de risco e capacidade de resposta são essenciais.

Investimento em mais ferramentas não significa ter maturidade
Uma empresa não se torna mais madura porque comprou um copiloto ou colocou IA em uma etapa do processo. Maturidade aparece quando a operação deixa de depender de improviso e passa a funcionar com padrão, integração e Governança. Isso vale para qualquer frente de Transformação Digital, mas se torna mais sensível com IA.

A promessa de eficiência da IA depende da estrutura sobre a qual ela atua. Sem essa base, decisões pouco organizadas ganham aparência de sofisticação, processos mal desenhados passam a operar com mais velocidade e problemas antigos ficam mais difíceis de rastrear.

Esse padrão já aparece em muitas empresas. Há pilotos que não viram realidade. E existem Automações em silos em áreas específicas. Ou times usando ferramentas diferentes para resolver problemas semelhantes. Por fim, iniciativas que impressionam em demonstrações internas, mas não se conectam a indicadores de produtividade, qualidade, prazo, custo, experiência do cliente ou redução de risco.

O problema central está no modo como essas empresas operam. Muitas ainda trabalham em lógica reativa, movidas por exceções, urgências e retrabalho. Nesse ambiente, a IA entra como mais uma ferramenta superficial em uma base que ainda não foi suficientemente organizada.

O novo diferencial será conectar tecnologia aos objetivos de negócio
As empresas que começam a capturar valor real com IA têm um padrão em comum: elas tratam tecnologia e objetivos de negócio como uma mesma pauta. Antes de Automatizar, redesenham processos. Antes de escalar, definem Governança. Antes de medir produtividade, estabelecem quais indicadores importam para o negócio. Antes de ampliar autonomia, criam mecanismos de controle, revisão e aprendizado contínuo.

Essa capacidade de investir em tecnologia conectada ao negócio será um diferencial competitivo cada vez mais relevante. Não basta ter acesso às melhores ferramentas. O valor aparece quando a organização sabe onde aplicá-las, como integrá-las ao fluxo, quem responde por cada decisão, quais riscos precisam ser mitigados e como o aprendizado gerado por cada iniciativa melhora a operação como um todo.

Escalar IA exige maturidade para lidar com tecnologia, pessoas, Dados, processos e Governança ao mesmo tempo. Essa é a diferença entre experimentar uma ferramenta e construir uma operação preparada para crescer com ela.

Por Tiago Amor, CEO da Lecom.