Especialista compara implementação da inteligência artificial a uma escada de evolução organizacional
A adoção da inteligência artificial (IA) nas empresas deixou de ser uma tendência futurista para se tornar uma necessidade estratégica. No entanto, embora muitas organizações estejam acelerando investimentos em soluções baseadas em IA, especialistas alertam que a simples contratação de ferramentas não garante ganhos de produtividade, eficiência ou inovação. O desafio, segundo Anderson Arcenio, CEO da Next Squad, está em compreender que a implementação da tecnologia é uma jornada de maturidade organizacional composta por diferentes etapas.
Para o executivo, empresas que buscam resultados consistentes precisam enxergar a inteligência artificial como um processo evolutivo, semelhante a uma escada, em que cada degrau representa um estágio de desenvolvimento. Ignorar etapas ou tentar avançar rapidamente para soluções mais sofisticadas pode aumentar riscos, gerar desperdícios financeiros e comprometer o sucesso dos projetos.
“A adoção de IA não deve ser encarada como uma decisão pontual ou a simples contratação de uma ferramenta, mas como uma trajetória de evolução organizacional”, afirma Anderson Arcenio.
O especialista destaca que muitas companhias ainda concentram suas discussões em aspectos técnicos, como a escolha do modelo de linguagem, da plataforma ou da infraestrutura tecnológica. Entretanto, os maiores desafios costumam estar relacionados à governança, à qualidade dos dados e à capacidade da organização de integrar a tecnologia aos seus processos internos.
O primeiro passo é garantir um ambiente governado
Segundo Arcenio, o primeiro estágio da adoção de inteligência artificial consiste na criação de um ambiente controlado e seguro para utilização das ferramentas.
Em muitas organizações, colaboradores já utilizam soluções de IA generativa por conta própria, recorrendo a contas pessoais para realizar tarefas corporativas. Embora isso possa gerar ganhos individuais de produtividade, também cria riscos relacionados à segurança da informação, privacidade de dados e controle de custos.
Por isso, o especialista defende que as empresas estabeleçam plataformas oficiais, com regras claras de uso, monitoramento e gestão centralizada.
Além disso, ele alerta para o risco da dependência excessiva de um único fornecedor de tecnologia. A recomendação é adotar uma estratégia flexível, permitindo que a empresa utilize diferentes modelos de IA conforme suas necessidades evoluam.
“Essa etapa é frequentemente subestimada, mas funciona como a base de toda a jornada. Sem governança adequada, os riscos podem superar os benefícios”, ressalta.
Transformar dados em conhecimento institucional
Depois de criar um ambiente seguro, o próximo desafio é conectar a inteligência artificial ao conhecimento interno da empresa.
Nesse estágio, a IA deixa de oferecer respostas genéricas e passa a utilizar documentos, contratos, procedimentos, bases de conhecimento e sistemas corporativos para gerar respostas contextualizadas.
Na prática, isso significa transformar a tecnologia em uma espécie de porta de entrada para o conhecimento organizacional.
Contudo, para que isso aconteça de forma eficiente, é necessário que as informações estejam organizadas, atualizadas e acessíveis.
Empresas que já possuem uma estrutura sólida de gestão documental tendem a avançar mais rapidamente nessa etapa. Já aquelas que mantêm informações dispersas em diferentes plataformas, pastas ou sistemas precisam primeiro organizar seus ativos informacionais.
Segundo Arcenio, a qualidade das respostas produzidas pela IA depende diretamente da qualidade dos dados utilizados.
“Quando esse processo é bem executado, a inteligência artificial deixa de ser apenas uma ferramenta de produtividade individual e passa a atuar como uma fonte confiável de conhecimento institucional”, explica.
IA passa a identificar padrões e gerar análises
O terceiro estágio da jornada marca uma mudança importante no papel da tecnologia.
Nesse ponto, a inteligência artificial deixa de apenas responder perguntas e passa a analisar grandes volumes de informações, identificar padrões, detectar anomalias e produzir relatórios de forma automatizada.
Atividades que antes exigiam horas de trabalho de analistas podem ser realizadas em poucos minutos, permitindo que profissionais se concentrem em tarefas mais estratégicas.
Além disso, gestores passam a ter acesso mais rápido a informações relevantes para a tomada de decisão.
No entanto, Arcenio alerta que esse é também um momento crítico, já que análises baseadas em dados desorganizados podem levar a conclusões equivocadas.
Por isso, a consolidação das etapas anteriores é considerada fundamental para garantir a confiabilidade dos resultados.
“Sem dados organizados e contexto adequado, a IA pode gerar conclusões aparentemente corretas, mas que não refletem a realidade do negócio”, observa.
Da análise para a execução de tarefas
No quarto estágio, a inteligência artificial assume um papel ainda mais ativo dentro das empresas.
Em vez de apenas analisar informações, ela passa a executar tarefas operacionais, como elaboração de e-mails, produção de propostas comerciais, classificação de documentos e preparação de registros administrativos.
Nesse cenário, o trabalho humano também passa por uma transformação.
Os profissionais deixam de produzir conteúdos e processos do zero e passam a atuar como revisores, validadores e supervisores das atividades realizadas pela tecnologia.
Os ganhos de produtividade costumam ser expressivos, especialmente em atividades repetitivas e de alto volume.
Entretanto, essa evolução exige integração eficiente com sistemas corporativos, como ERPs, CRMs e plataformas de gestão empresarial.
Também se torna indispensável definir limites claros sobre quais atividades podem ser realizadas automaticamente e quais ainda exigem supervisão humana.
“A ampliação da autonomia da IA exige governança robusta. Sem isso, os ganhos podem rapidamente se transformar em riscos operacionais”, afirma Arcenio.
O estágio mais avançado da maturidade digital
O quinto e último estágio é caracterizado pela operação autônoma.
Nesse modelo, a inteligência artificial é capaz de receber demandas, analisar informações, tomar decisões, executar ações e registrar resultados sem a necessidade de aprovação humana em cada etapa do processo.
Embora esse cenário represente um enorme potencial de eficiência, também exige um nível elevado de maturidade organizacional.
Segundo o CEO da Next Squad, empresas que chegam a esse estágio precisam contar com estruturas sólidas de governança, auditoria contínua, monitoramento de desempenho e mecanismos que permitam corrigir ou reverter decisões quando necessário.
Por essa razão, ele reforça que a operação autônoma não deve ser encarada como ponto de partida.
“Empresas que tentam acelerar esse processo sem consolidar as etapas anteriores costumam descobrir que soluções impressionantes em demonstrações nem sempre funcionam com a mesma eficácia na rotina operacional”, alerta.
O desafio vai além da tecnologia
Para Anderson Arcenio, um dos principais erros das organizações é acreditar que a adoção da inteligência artificial depende exclusivamente da escolha da ferramenta mais avançada disponível no mercado.
Na avaliação do executivo, o verdadeiro diferencial está na capacidade de construir uma base sólida que permita à tecnologia gerar valor de forma sustentável.
Isso inclui governança, qualidade de dados, integração entre sistemas, definição de processos e preparação das equipes para trabalhar em conjunto com a inteligência artificial.
A tendência é que, nos próximos anos, empresas em diferentes setores avancem gradualmente nessa jornada, utilizando IA para automatizar atividades, acelerar decisões e ampliar a eficiência operacional.
Entretanto, o sucesso dependerá menos da tecnologia em si e mais da maturidade das organizações para incorporá-la aos seus modelos de negócio.
“Mais importante do que escolher o modelo mais avançado do mercado é entender em que degrau a empresa está hoje e quais capacidades precisam ser desenvolvidas para avançar com segurança”, conclui Arcenio.
Com a inteligência artificial ocupando um espaço cada vez maior nas estratégias corporativas, especialistas defendem que a construção de valor passa pela combinação entre tecnologia, processos bem definidos e uma visão clara de longo prazo. Afinal, assim como em qualquer transformação relevante, os resultados mais consistentes costumam surgir quando cada etapa é construída sobre bases sólidas.
