A disseminação da inteligência artificial (IA) no ambiente corporativo, especialmente em startups e scale-ups, está gerando um efeito colateral inesperado: a dificuldade em gerenciar o volume crescente de soluções e ferramentas de IA criadas internamente. Em vez de um problema de desenvolvimento, o novo gargalo reside na coordenação, integração e na conversão desses avanços tecnológicos em resultados de negócio tangíveis. Um estudo recente da Endeavor Brasil, intitulado "Inteligência Artificial nas Scale-Ups Brasileiras: O Novo Desenho dos Times com IA", aponta que a facilidade em construir aplicações de IA já supera a capacidade de algumas empresas em incorporá-las efetivamente às suas operações.

O levantamento, que analisou 415 mentorias sobre IA e ouviu empreendedores e líderes de RH de empresas como iFood, Alice e Housi, identificou o surgimento de "ilhas de eficiência". Nestes casos, uma pessoa ou uma pequena equipe obtém ganhos de produtividade com IA, mas esses benefícios não se espalham pela organização nem impactam os indicadores financeiros ou operacionais da empresa. O desafio, portanto, migra da criação para a gestão estratégica e a integração dessas ferramentas no dia a dia corporativo.

O Desafio da Coordenação e Integração

Empresas como a Housi, por exemplo, já contam com centenas de aplicações e agentes de IA desenvolvidos internamente. O fundador Alexandre Frankel estima que sejam cerca de 200 soluções em funcionamento. Esse volume levanta uma nova preocupação: como coordenar essas ferramentas, evitar redundâncias e garantir que todas estejam alinhadas com as prioridades estratégicas do negócio. A questão deixa de ser apenas ter a tecnologia e passa a ser sobre como fazê-la funcionar de maneira coesa e eficiente dentro da estrutura organizacional. A "ineficiência moderna", como descrita por Lorena Puppo da Woba, surge quando há investimento em ferramentas e pessoas sem uma reorganização correspondente do trabalho. Para evitar isso, a Woba focou em definir claramente o papel de cada indivum na transformação digital, desde os desenvolvedores até os responsáveis por acompanhar o plano.

Um exemplo prático dessa dificuldade foi observado na Pipefy, onde um agente de IA criado para analisar chamadas comerciais produziu relatórios valiosos por dois meses. No entanto, os gestores não utilizaram essas análises para treinar ou desenvolver os vendedores. A ferramenta gerava dados, mas eles não eram incorporados ao processo de gestão, evidenciando uma falha na integração entre a solução de IA e as práticas gerenciais existentes. "A IA tem exigido tomar decisões sobre pessoas: quem forma o talento júnior, quem responde pelas entregas dos agentes, e como a empresa reconhece os talentos daqui pra frente", comenta Daniella Mello, Diretora de Marketing e Parcerias da Endeavor Brasil. Aprimorar a gestão é crucial para transformar ganhos individuais em impacto sistêmico, afetando diretamente indicadores como receita e margem.

Reorganização de Times e Habilidades

O estudo da Endeavor também revelou que 76% das scale-ups consultadas reduziram contratações ou o número de funcionários, uma tendência mais acentuada em empresas onde a IA é central para o negócio. Essa reestruturação, contudo, vai além de cortes: envolve a revisão de responsabilidades e a diminuição de camadas hierárquicas. Atualmente, apenas 44% das empresas possuem uma estrutura formal dedicada à IA, com 26% tendo um líder designado e 18% com equipes específicas. A ausência de uma estrutura formalizada pode dificultar a coordenação, especialmente quando diferentes departamentos desenvolvem soluções de forma autônoma. Com agentes de IA assumindo tarefas de execução, os funcionários tendem a focar mais em julgamento e orquestração. Engenheiros, por exemplo, passam de escrever código linha a linha para gerenciar agentes em ambientes de trabalho adaptados. O papel dos gestores também se transforma, exigindo que liderem equipes maiores com maior autonomia, evitando se tornarem gargalos na revisão de processos.

A democratização da criação de soluções de IA também permite que profissionais sem formação técnica desenvolvam ferramentas para suas próprias áreas. Na Estoca, por exemplo, as aplicações foram criadas por quem conhecia os processos e identificava as oportunidades de automação. Rodrigo Cava, fundador e CPO da empresa, destaca que o profissional que executa uma atividade é muitas vezes o mais qualificado para automatizá-la, por entender suas nuances e desafios. Essa descentralização, embora eficiente, exige um novo modelo de gestão para garantir a coesão e o alinhamento estratégico.

Impacto na Formação de Talentos Juniores

Um ponto de atenção levantado pelo estudo é o impacto desse novo modelo na formação de profissionais em início de carreira. Com a IA assumindo tarefas que antes serviam como porta de entrada para o aprendizado prático, os juniores podem perder oportunidades cruciais de desenvolvimento. "Se a execução não é mais minha, como é que eu, júnior, chego a ser sênior se eu não executo mais nada?", questiona Luis Novo, mentor da Endeavor e fundador da Supernova Labs. A redução de contratações de juniores pode gerar economia a curto prazo, mas compromete a formação de talentos mais experientes a longo prazo. Empresas como iFood e Woba buscam adaptar seus programas de estágio e contratação, focando em habilidades como pensamento crítico, relações interpessoais e capacidade de julgamento, já que o conhecimento técnico pode ser adquirido mais rapidamente com o auxílio de ferramentas de IA.

As barreiras para a adoção da IA não são apenas tecnológicas. No levantamento da Endeavor, dificuldades relacionadas a pessoas representaram 69% das menções, superando os entraves com dados (53%). Entre os obstáculos citados estão a falta de profissionais qualificados, problemas de estrutura e definição de responsabilidades, e resistência interna. A integração de dados, privacidade e segurança também figuram como desafios. Para a Endeavor, a transformação exige patrocínio da liderança, regras claras de uso, capacitação, critérios de avaliação definidos e comunicação transparente. As companhias também precisam repensar o reconhecimento de desempenho, focando no impacto gerado pela IA, e não apenas no volume de uso ou criação de agentes.

O caminho para maximizar os benefícios da IA passa pela integração estratégica, pela redefinição de papéis e pela adaptação contínua das equipes. A capacidade de gerenciar e alinhar o crescente ecossistema de ferramentas de IA será um diferencial competitivo para as startups brasileiras em sua jornada de crescimento e consolidação no mercado.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · InfoMoney