A era da inteligência artificial generativa como prova de conceito chegou ao fim. O que antes era um campo de experimentação para ganhos marginais de produtividade tornou-se um custo operacional relevante, exigindo um retorno sobre o investimento que vai muito além de criar apresentações ou resumir documentos. Essa foi a principal conclusão de um painel no Rio Innovation Week 2026, que reuniu lideranças da Adobe, RecargaPay, AWS e da consultoria Marketeiro Confesso.

O consenso é que o acesso à tecnologia deixou de ser o gargalo. O desafio agora é mais complexo e estrutural: como redesenhar processos, preparar pessoas e ajustar a liderança para um cenário onde a IA não é mais uma ferramenta de apoio, mas um braço da operação. A discussão deixa o campo da futurologia e entra na seara da gestão de recursos, onde o custo de processamento de modelos já compete com o de contratação de pessoal.

Do experimento ao custo fixo

A provocação mais direta veio de Marcus Tonin, CEO do Marketeiro Confesso, ao afirmar que "os tokens estão mais caros do que novos colaboradores". A frase encapsula a nova realidade de muitas organizações, que já destinam orçamentos significativos ao consumo de APIs de IA, mas seguem com um uso que ele classifica como "recreativo". Para o executivo, a produtividade real não emerge da tecnologia em si, mas da reengenharia de processos que a incorpora na atividade-fim do negócio.

Essa transição transforma a IA de um projeto de inovação em um item no centro de custo. A análise deixa de ser sobre o potencial da ferramenta e passa a ser sobre sua eficiência operacional. Segundo Gustavo Victorica, cofundador da RecargaPay, a fintech não adota a tecnologia por tendência, mas para resolver problemas concretos, como reduzir atritos e otimizar a experiência do cliente. A IA, nesse modelo, é consequência da estratégia, não o ponto de partida.

O fator humano como ativo

À medida que os modelos de IA se tornam mais acessíveis, a vantagem competitiva se desloca da tecnologia para as pessoas. Mari Pinudo, Country Manager da Adobe, destacou que o diferencial estará na capacidade dos profissionais de formular melhores perguntas e interpretar os resultados, e não apenas na posse da ferramenta. O investimento, portanto, precisa ser tanto em tecnologia quanto em capacitação.

Essa nova dinâmica redefine o papel da liderança. Gerir equipes passa a significar a orquestração de um time híbrido, composto por pessoas e agentes de IA. Para Karina G. F. Lima, Head of Startups da AWS, a velocidade de aprendizagem organizacional será o fator decisivo. Em um ambiente onde a IA encurta drasticamente o ciclo entre ideia e implementação, as empresas que aprenderem e se adaptarem mais rápido construirão a vantagem competitiva duradoura.

A questão para os gestores deixou de ser se devem usar IA, mas como irão redesenhar suas operações para que a tecnologia gere valor real. A fase de testes acabou; a de execução operacional está apenas começando, e ela virá com uma fatura detalhada.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · TIInside