{"id":133317,"date":"2026-07-13T15:18:53","date_gmt":"2026-07-13T18:18:53","guid":{"rendered":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/?p=133317"},"modified":"2026-07-13T15:18:53","modified_gmt":"2026-07-13T18:18:53","slug":"inteligencia-artificial-nas-empresas-processos-decisorios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/releases\/releases-geral\/inteligencia-artificial-nas-empresas-processos-decisorios\/","title":{"rendered":"Como escalar intelig\u00eancia artificial nas empresas: o que separa os 6% que conseguem"},"content":{"rendered":"\n

*Por Filipe Cotait<\/em><\/p>\n\n\n\n

A ado\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial nas empresas segue uma l\u00f3gica clara. Algumas organiza\u00e7\u00f5es decidem por uma estrat\u00e9gia ampla. Outras avan\u00e7am em escala menor, por \u00e1rea ou por iniciativa pontual. Em ambos os casos, o limite aparece no mesmo ponto: sem dados organizados, n\u00e3o h\u00e1 escala. Mas organizar dados resolve uma parte do problema. N\u00e3o resolve tudo.<\/p>\n\n\n\n

Por que menos de 6% geram resultado?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um levantamento recente da McKinsey com quase 1.500 organiza\u00e7\u00f5es globais torna essa diferen\u00e7a vis\u00edvel: 88% das empresas j\u00e1 adotam intelig\u00eancia artificial em alguma fun\u00e7\u00e3o \u2014 n\u00famero que subiu de 78% no ano anterior. Por\u00e9m, menos de 6% s\u00e3o consideradas high performers, organiza\u00e7\u00f5es onde a IA gera impacto mensur\u00e1vel no resultado. No Brasil, o cen\u00e1rio reflete a m\u00e9dia global: 72% das empresas brasileiras ainda est\u00e3o nos est\u00e1gios iniciais ou experimentais de ado\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

A maioria segue presa exatamente em projetos que funcionam no piloto, mas n\u00e3o se sustentam na opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

O que separa esses grupos n\u00e3o \u00e9 acesso \u00e0 tecnologia nem qualidade dos dados. A McKinsey identifica o redesenho dos fluxos de trabalho como o principal fator associado ao resultado real. Empresas que incorporam IA sobre processos antigos geram an\u00e1lises melhores. N\u00e3o necessariamente resultados melhores.<\/p>\n\n\n\n

O problema \u00e9 estrutural. Modelos geram previs\u00f5es com precis\u00e3o crescente, mas o valor s\u00f3 se concretiza quando essas previs\u00f5es influenciam decis\u00f5es no momento em que ainda fazem diferen\u00e7a. Quando o fluxo de decis\u00e3o n\u00e3o foi redesenhado para isso, o insight chega e aguarda. A capacidade anal\u00edtica evolui. A capacidade de agir, n\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o \u00e9 incomum encontrar empresas com alto n\u00edvel de maturidade em dados convivendo com processos decis\u00f3rios lentos e fragmentados. O dado est\u00e1 dispon\u00edvel. A estrutura para us\u00e1-lo no tempo certo, n\u00e3o. E quando a decis\u00e3o finalmente acontece, parte do valor j\u00e1 se perdeu.<\/p>\n\n\n\n

O que as empresas que escalam fazem de diferente<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00c9 por isso que cresce o entendimento de que a intelig\u00eancia artificial, desacoplada do processo decis\u00f3rio, acaba funcionando como uma camada adicional de an\u00e1lise, sem impacto direto na execu\u00e7\u00e3o. O avan\u00e7o real ocorre quando a intelig\u00eancia passa a integrar o pr\u00f3prio fluxo de trabalho, conectando dados, decis\u00f5es e a\u00e7\u00f5es na opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Empresas que fazem essa transi\u00e7\u00e3o saem do piloto e chegam \u00e0 escala. N\u00e3o por terem modelos melhores ou mais dados. Mas por terem redesenhado onde e quando a IA entra no processo e o que acontece depois que ela gera um output.<\/p>\n\n\n\n

Dados organizados continuam sendo o pr\u00e9-requisito. O que muda \u00e9 o que a organiza\u00e7\u00e3o faz com eles e a velocidade com que isso acontece. No fim, a vantagem competitiva n\u00e3o estar\u00e1 em quem tem mais dados ou melhores modelos, mas em quem consegue reduzir a dist\u00e2ncia entre o que sabe e o que decide.<\/p>\n\n\n\n

Quem resolver esse problema sai do piloto de vez.<\/p>\n\n\n\n

*Filipe Cotait \u00e9 CEO da Stefanini Data & Analytics<\/em><\/p>\n\n\n\n

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