A adoção da inteligência artificial dentro das organizações corporativas enfrenta um dilema estrutural que vai muito além das limitações técnicas. Enquanto o mercado discute a implementação de infraestrutura e governança, a lacuna entre o potencial da tecnologia e a sua aplicação real nas tarefas diárias continua a crescer. Segundo Guilherme Brasil, CTO da Starian, a escala da IA nas empresas depende fundamentalmente de um comportamento ativo por parte de quem ocupa cargos de gestão, transformando a ferramenta em parte integrante do fluxo de trabalho diário.

O cenário de subutilização é corroborado por dados globais. O relatório Future of Professionals Report 2026, da Thomson Reuters, ouviu 1.816 profissionais em 62 países e revelou que, embora 74% dos trabalhadores utilizem ferramentas de IA semanalmente, 91% admitem que suas organizações não extraem todo o valor disponível. Esse abismo, frequentemente chamado de 'value gap', indica que a tecnologia está presente, mas não é integrada de forma estratégica ou eficiente nos processos produtivos das companhias.

O abismo entre estratégia e operação

O fenômeno da 'Shadow AI' — quando funcionários utilizam ferramentas de IA não aprovadas pela empresa por conta própria — é um sintoma claro de que a governança corporativa está perdendo a corrida para a necessidade operacional. Quando a empresa demora a oferecer soluções, o colaborador busca atalhos. A leitura editorial aqui é que o problema não reside na falta de interesse da base, mas na desconexão entre a visão da liderança e a realidade do operacional.

Historicamente, empresas tentam resolver a adoção de novas tecnologias via diretrizes de cima para baixo. No entanto, a IA possui uma natureza distinta: ela exige experimentação contínua. Se o líder não entende como a ferramenta interage com dados específicos ou fluxos de trabalho, ele falha em remover os obstáculos que surgem durante o uso real, como restrições de segurança ou incompatibilidade de sistemas.

O papel do líder como usuário

Para superar as barreiras de adoção, a experiência prática torna-se um requisito de gestão. O CTO da Starian aponta que, ao utilizar a IA em suas próprias atividades, o gestor consegue identificar entraves que nunca apareceriam em relatórios ou reuniões de status. O líder que executa a tarefa consegue sentir a fricção do sistema, o que permite uma atuação muito mais assertiva para ajustar as políticas de segurança e liberar o potencial da equipe.

Essa dinâmica altera o incentivo dentro das organizações. O gestor deixa de ser um fiscal de conformidade e passa a ser um facilitador que remove bloqueios. A tese é que a liderança só consegue validar a eficácia de uma ferramenta se ela mesma for testada na prática, evitando que decisões sejam tomadas baseadas em conceitos abstratos que não se traduzem em ganhos de produtividade no dia a dia.

Treinamentos e a falha da generalização

Outro ponto de atenção é a eficácia dos programas de treinamento. Muitas empresas falham ao oferecer cursos generalistas que explicam a tecnologia de forma teórica e distante do contexto de cada departamento. A especialização do treinamento, com foco nas dores específicas daquela equipe, é o que garante a adesão. Sem essa proximidade, a tecnologia é vista apenas como um ruído adicional no cotidiano dos profissionais.

As empresas que conseguem escalar a IA são aquelas que tratam a tecnologia como uma competência multidisciplinar. O treinamento precisa ser desenhado por quem conhece a rotina da área, garantindo que o valor da IA seja percebido na resolução de problemas reais. Essa abordagem exige um investimento em capital humano que vai além do licenciamento de software, focando na adaptação cultural e operacional.

Perspectivas e incertezas

O que permanece em aberto é a velocidade com que as estruturas corporativas tradicionais conseguirão se adaptar a essa nova demanda de liderança. A necessidade de um gestor que seja, simultaneamente, um usuário ativo e um estrategista de tecnologia é uma mudança de paradigma. A observação constante das barreiras de cibersegurança e a flexibilidade para adotar novas ferramentas serão os diferenciais competitivos nos próximos anos.

O mercado continuará monitorando se as empresas conseguirão fechar o 'value gap' ou se a fragmentação do uso de IA continuará a criar silos de produtividade. A questão central não é mais o que a IA pode fazer, mas como a liderança organizará o trabalho para que o potencial da tecnologia seja, de fato, capturado em escala.

A transição para uma operação impulsionada por inteligência artificial parece inevitável, mas o sucesso nessa jornada depende menos de algoritmos e mais da atitude de quem comanda. O desafio de integrar a IA ao cotidiano é, antes de tudo, um teste de liderança. Com reportagem de Brazil Valley

Source · InfoMoney