O manifesto da transformação por IA

As empresas que estão realmente inovando com IA fazem algo muito diferente das demais: concebem e desenvolvem capacidades de IA que transformam seus produtos, serviços, processos de negócio essenciais e sistemas organizacionais.

Essas empresas de ponta – muitas delas estudadas na segunda edição de nosso livro seminal, Rewired: How leading companies win with technology and AI – já estão obtendo resultados transformadores e criando vantagem competitiva. Essa vantagem, porém, não vem da tecnologia que utilizam, pois essas ferramentas estão disponíveis a todos, mas sim de como – e com que rapidez – elas aplicam a tecnologia para resolver problemas reais de negócios em escala.

Este manifesto da transformação pela IA resume como elas fazem isso. Captura os temas que definem empresas que já estão efetivamente transformando seus negócios por meio da tecnologia e da IA. E embora não haja dúvida de que a IA agêntica vem expandindo os limites do que é possível, esses temas são perenes, pois focam o que sempre será necessário para utilizar a tecnologia em proveito das metas do negócio.

Os temas são extraídos das seis capacidades que destacamos em Rewired – planejamento estratégico, talentos, modelo operacional, tecnologia, dados e adoção/escalabilidade – e revelam o que realmente faz a diferença, conforme constatamos ao longo de nosso trabalho em centenas de transformações tecnológicas e de IA em escala. Os temas podem ser utilizados como uma checklist das mudanças necessárias e ajudar a nortear a jornada de transformação da empresa para gerar valor.

• 1. A tecnologia, por si só, não cria vantagem; capacidades duradouras, sim. Quais são as primeiras empresas a extrair valor da IA? As mesmas que já vinham construindo capacidades para aproveitar qualquer tecnologia com máxima eficácia. Chamamos essas empresas de rewired. Quando as novas capacidades são construídas – o que, admitidamente, leva algum tempo – a tecnologia acelera a transformação dos negócios e a empresa pode superar seus concorrentes. Esse tipo de competência se torna uma vantagem competitiva.

  Você está construindo capacidades duradouras para a jornada – ou se contenta apenas com soluções pontuais?

• 2. A empresa deve focar os pontos de alavancagem econômica. Todo modelo de negócio tem alguns pontos importantes de alavancagem econômica que geram impacto desproporcional quando aprimorados com IA. Na mineração, por exemplo, o rendimento e a produtividade dos processos são um ponto crucial de alavancagem econômica, e foi justamente aí que a Freeport-McMoRan conseguiu um impacto transformador. No setor automotivo, o ponto crucial de alavancagem é a integração da cadeia de suprimentos, e foi aí que a Toyota utilizou IA de maneira revolucionária. A maioria das empresas tem longas listas de casos de uso. As mais bem-sucedidas concentram-se em transformar profundamente os negócios em algumas poucas áreas de grande importância estratégica, nas quais não poupam esforços para construir sistemas de IA.

  Você tem concentrado seus esforços de IA nos pontos de alavancagem econômica?

• 3. Se o valor criado não impulsiona o negócio, algo está fundamentalmente errado. Estudamos o impacto da IA em 20 empresas, de diversos setores, que se destacaram como líderes no uso da tecnologia. Em média, as transformações impulsionadas por IA geraram um aumento de 20% no EBITDA, atingiram o ponto de equilíbrio em um ou dois anos e entregaram $3 de EBITDA incremental para cada $1 investido. Essas empresas concentraram seus esforços em um a três domínios críticos do negócio e os reinventaram com apoio da IA – o que exigiu soluções criativas para problemas, uso coordenado de alavancas tecnológicas e não tecnológicas, foco obsessivo em clientes e usuários, e responsabilização clara pelos KPIs mais relevantes. Realizaram investimentos significativos de forma faseada, com validação ao longo do processo, e continuaram evoluindo para se manter à frente.

  Seu plano de transformação do negócio resultará em valor transformador – ou os ganhos serão apenas incrementais?

• 4. Desenvolver o conhecimento tecnológico e de IA dos líderes seniores deve ser prioridade máxima. Não conhecemos um único caso de sucesso em que os líderes seniores não estivessem no comando. Os líderes de TI devem apoiar a transformação, é claro, mas a condução do processo cabe aos líderes de negócios. Nas empresas de ponta, eles são os principais responsáveis pela agenda tecnológica – desde a definição de como a organização será reinventada por meio da tecnologia até o direcionamento da formulação de soluções e a garantia da geração de valor. Esses líderes, geralmente posicionados um a três níveis abaixo do CEO, combinam profunda expertise em seu domínio com tecnologia, dados e IA, o que os torna transformadores exímios. São eles que concebem, constroem e operam os sistemas de IA que impulsionam os aspectos mais relevantes do negócio.

  Os líderes de negócios estão devidamente capacitados em tecnologia e IA?

• 5. Toda transformação tecnológica e de IA é uma transformação de pessoas. Empresas de ponta aumentam as competências e a densidade de seus talentos em tecnologia seguindo o que chamamos de “regra 3×70”: mais de 70% dos talentos devem ser internos; mais de 70% deles devem ser engenheiros “executores”, capazes de criar soluções de alta qualidade baseadas em software; e mais de 70% devem ter um nível de habilidade acima da média (proficientes ou especialistas). Essa abordagem resulta em equipes menores, porém altamente qualificadas, com desempenho superior ao de grandes exércitos de profissionais menos qualificados. Do lado do negócio, os líderes assumem plena responsabilidade por seus domínios, respondem pelas soluções, prestam contas dos resultados alcançados e lideram equipes ágeis multifuncionais. Na maioria das organizações de excelência essa transição já ocorreu, elevando a densidade de talentos e tornando as responsabilidades mais claras.

  À medida que os agentes de IA assumem uma parcela crescente das tarefas de coordenação, execução e decisões de rotina, o valor das contribuições humanas aumenta. Engenheiros dedicam menos tempo a tarefas mecânicas de codificação e mais tempo ao desenho da arquitetura, fluxos de trabalho, restrições e controles de qualidade, enquanto os líderes de negócios – responsáveis finais pelas soluções – se concentram menos no gerenciamento de tarefas e mais na definição de objetivos, métricas de sucesso e trade-offs. O resultado é uma organização com menos pessoas executando tarefas de maior impacto, com responsabilidades mais claras e ciclos de aprendizado mais rápidos.

  Você já avançou o suficiente na transformação das pessoas?

• 6. A velocidade é a vantagem organizacional que define o jogo. As empresas competem em uma corrida de inovação na qual todas têm acesso às mesmas tecnologias. Vencem aquelas cujo modelo operacional permite realocar recursos mais rapidamente para as oportunidades importantes, capacitar as equipes a agir com mais autonomia e reduzir a “latência” entre insight e decisão – e entre decisão e ação. Velocidade implica incorporar engenheiros de IA e outros talentos funcionais diretamente ao negócio, maximizar a reutilização de tecnologia e dados por meio de plataformas, e conduzir a empresa com foco em resultados claros, vinculando investimentos a resultados, não a projetos. Isso tudo reduz drasticamente os tempos de ciclo e, sem essa redução, nenhuma empresa conseguirá efetivamente inovar em escala com tecnologia e IA, pois tais organizações simplesmente serão lentas demais.

  O que você está fazendo para aumentar a “taxa metabólica” da sua organização?

• 7. Plataformas tecnológicas são ativos estratégicos; invista nelas como tal. As plataformas determinam a velocidade de execução, reduzem os custos unitários por meio da reutilização, colocam tecnologia e dados nas mãos de quem precisa e viabilizam a escalabilidade responsável da IA. Também fornecem recursos tecnológicos e dados padronizados, seguros, compartilháveis e acessíveis às equipes. Empresas de ponta gerenciam estrategicamente suas plataformas, com equipes dedicadas, roadmaps claros, orçamentos definidos, níveis de serviço almejados e usuários cujas necessidades determinam a evolução da plataforma. Para liderar uma empresa moderna hoje, todo executivo sênior, além de dominar lucros e perdas, precisa entender a arquitetura das plataformas tecnológicas, a liberdade que elas proporcionam e como promovem a diferenciação competitiva.

  As plataformas são vistas e discutidas como ativos estratégicos?

• 8. Os dados precisam ser fáceis de utilizar – e enriquecidos para gerar vantagem competitiva. Como observou David Baker, um dos vencedores do Prêmio Nobel de Química de 2024, ao refletir sobre avanços tecnológicos recentes: “Para ser útil, a IA precisa de enormes quantidades de dados de alta qualidade”. Sem bons dados, a IA não pode avançar. Na maioria das organizações, porém, os dados continuam sendo um gargalo e é por isso que a escalabilidade da IA deve começar pela transformação dos dados em produtos: fáceis de encontrar, acessar e consumir pelas diferentes aplicações de IA. Isso requer investimento na criação de produtos de dados. Com o tempo, o foco deve migrar para o enriquecimento dos dados e o aprofundamento da sua qualidade, contexto e singularidade, de tal modo que a IA possa contribuir continuamente para melhorar o desempenho. Em organizações rewired, os dados são um ativo estratégico da empresa para impulsionar os resultados.

  Suas equipes conseguem acessar com facilidade os dados da empresa – ou ainda precisam disputar entre si para obtê-los?

• 9. Desenhe com vistas à adoção e construa para escalar. Os sistemas de IA criam valor somente quando são adotados e escalados. Embora isso pareça óbvio, constitui um dos maiores desafios enfrentados pelas empresas. A adoção frequentemente falha porque os processos adjacentes (a montante e a jusante) permanecem inalterados. Por exemplo, uma solução de IA pode prever falhas de equipamentos com dias de antecedência, mas, se a manutenção ainda seguir um cronograma baseado no calendário, nada acontecerá.

  A escalabilidade é um desafio distinto, porém igualmente complexo. Expandir soluções de IA de forma rápida e econômica em diferentes mercados, fábricas, segmentos de clientes ou linhas de produtos exige arquiteturas de solução modulares e uma interação bem coordenada entre as equipes centrais e as unidades receptoras. Esses fatores – incluindo os investimentos necessários e os custos operacionais – devem ser considerados antecipadamente, não ajustados posteriormente.

  Sua organização é capaz de adotar e escalar a IA repetidamente – ou ainda depende de iniciativas arrojadas, porém pontuais?

• 10. Sem confiança, não há licença para operar com IA. Quando um sistema de IA falha, põe em risco a confiança de clientes, reguladores, funcionários, parceiros e da sociedade em geral. A confiança digital cresce quando os stakeholders têm certeza de que a organização protegerá os dados dos consumidores, implementará práticas eficazes de segurança cibernética, oferecerá produtos e serviços confiáveis com tecnologia de IA e será transparente no uso da IA e dos dados. Os desafios só tendem a aumentar com a expansão das tecnologias agênticas, cujos sistemas exigem testes mais demorados e automatização mais sofisticada dos mecanismos de controle de riscos. Este é um espaço em incessante evolução e, muitas vezes, o entusiasmo pela IA agêntica pode ser maior do que o potencial da empresa de gerenciar os riscos mais complexos associados à tecnologia.

  Seus atuais projetos de IA resistiriam a um exame rigoroso dos clientes, dos reguladores e da opinião pública?

• 11. A engenharia agêntica é a próxima capacidade crítica que a empresa precisa dominar. Os modelos de fundação já são capazes de realizar tarefas de forma autônoma e contínua por longos períodos, possibilitando a criação de fluxos de trabalho agênticos cada vez mais complexos. Isso é particularmente evidente no desenvolvimento de software, onde os ganhos de produtividade têm sido excepcionais. As empresas de ponta estão aprendendo rapidamente a dominar a engenharia agêntica – utilizando dados não estruturados, ampliando plataformas de IA com funcionalidades agênticas, automatizando controles e mecanismos de proteção, e buscando codificar soluções bem-sucedidas em um conjunto de padrões reutilizáveis. Temos visto isso acontecer em empresas rewired, que absorvem novas tecnologias mais rapidamente por já terem construído as capacidades subjacentes necessárias.

  Os fluxos de trabalho agênticos serão sua próxima vantagem em engenharia – ou um obstáculo adicional a ser superado?

• 12. (Re)aprenda como se o seu negócio dependesse disso. Uma das razões pelas quais adoramos trabalhar nessa área é o fato de ela estar em constante transformação. Com a aceleração da inovação, a vida útil das habilidades adquiridas é cada vez mais curta. As organizações que aprendem, desaprendem e reaprendem com mais rapidez têm a vantagem. Promover jornadas de aprendizado para a equipe de liderança é a ação mais importante de um CEO para acelerar a transformação dos negócios com IA. Como observamos inúmeras vezes, essas jornadas são essenciais para a alta gestão alcançar o ponto de convicção, no qual as oportunidades estratégicas e o caminho da transformação se tornam claros. Quando esse ponto é atingido, todo líder sênior compreenderá o seu papel e a transformação ganhará tração real.

  O líder que o momento atual exige tem de estar comprometido com o aprendizado contínuo; você, pessoalmente, está investindo o suficiente nisso?

Um conjunto completo de capacidades reconfiguradas é o pilar fundamental de toda transformação tecnológica e de IA bem-sucedida. As empresas devem acelerar seu desenvolvimento, mas não podem deixar de lado o trabalho fundamental. À medida que essas capacidades se reforçam mutuamente, o valor gerado se torna exponencial – e a distância competitiva aumenta. É assim que as organizações de ponta superam reiteradamente seus concorrentes.