A IA nas empresas já passou da fase de experimentação. No ano passado, talvez bastasse que líderes de negócios lançassem pilotos de IA em massa. Mas, com o amadurecimento do mercado, as expectativas subiram. Já não basta usar IA. Espera-se que os líderes prestem contas sobre o progresso e, ao mesmo tempo, gerem retornos relevantes para a organização.
O problema é que muitos ainda tentam entender onde a IA realmente se encaixa no modelo operacional. Um estudo do MIT de meados de 2025 mostrou que a grande maioria das iniciativas corporativas de IA não entregava o esperado. Mesmo já em 2026, a Gartner aponta que menos de um terço dos casos de uso de IA em infraestrutura e operações obtém sucesso pleno.
Essa lacuna não é de capacidade. É de clareza. As organizações não têm dificuldade para acessar IA. Têm dificuldade para separar onde ela pode ser usada de onde deve (ou não deve) ser usada. E isso vira cada vez mais oportunidades de negócio perdidas e potencial de inovação não realizado.
As empresas que acertarem esse equilíbrio, entendendo onde e como a IA deve atuar em parceria com a expertise e a supervisão humanas, estarão mais bem posicionadas para se destacar nos próximos anos. Não as que investirem no maior número de ferramentas de IA, mas as que tomarem decisões deliberadas sobre onde a IA opera e onde as pessoas devem permanecer no controle. É essa distinção que vai separar pilotos travados de abordagens de IA que geram progresso real, inovador e ROI tangível.
Onde as pessoas ainda superam as máquinas
A IA está mudando a forma como o trabalho é feito, sim, mas ainda cabe às pessoas decidir o que importa, o que é aceitável e quem responde quando algo dá errado. Caso contrário, a responsabilização se perde, a confiança se desgasta e os riscos de segurança saem do controle — algo especialmente preocupante num momento em que os riscos ligados à IA só crescem em sofisticação e gravidade.
As organizações mais eficazes estão traçando uma linha entre tarefas que ganham com a automação e decisões que exigem responsabilidade humana consciente. Mesmo com o avanço das capacidades de IA, há áreas em que ela continua deixando a desejar:
- Discernimento e estratégia: intuição, conhecimento institucional e percepção de mercado não cabem direitinho em conjuntos de dados.
- Contexto e consciência situacional: pessoas reconhecem nuance e intenção e sabem transitar pelas áreas cinzentas em que regras rígidas falham.
- Empatia e confiança: momentos de alto impacto ou carga emocional, sobretudo os que envolvem clientes ou funcionários, exigem uma resposta centrada no humano.
- Supervisão e responsabilização: alguém precisa ser responsável por identificar falhas, vieses ou antecipar-se à desinformação.
- Tradução entre negócio e TI: à medida que os papéis convergem, o valor vem cada vez mais de unir conhecimento técnico e visão de negócio.
- Liderança e governança: definir políticas, tolerância a risco e manter limites éticos segue sendo uma responsabilidade essencialmente humana.
A IA revela insights, recomenda ações e acelera a execução, mas não substitui intuição, conhecimento institucional nem responsabilização.
O que as organizações inteligentes fazem de diferente
As organizações que têm sucesso com IA não a usam para tirar as pessoas da equação. Usam para tirar o atrito. Basta olhar para a TI. A IA já entrega valor real a uma função historicamente sufocada por repetição e monotonia.
Os profissionais já conseguem automatizar tarefas como aplicação de patches, classificação de tickets, criação de fluxos de trabalho, descoberta e mapeamento de riscos. São tarefas fundamentais para as operações de TI, mas que costumam consumir muito tempo das equipes e podem gerar uma série de problemas quando não são bem tratadas: indisponibilidade, patches não aplicados, vazamentos de dados, violações de segurança e por aí vai.
Bem aplicada nessas áreas, a IA libera as equipes do desgaste operacional e abre espaço para que dediquem tempo ao trabalho que realmente querem fazer, enquanto fazem o negócio crescer de formas antes impossíveis.
No meu próprio dia a dia, a IA virou um acelerador e tanto. Uso ferramentas de IA generativa com frequência para testar ideias, explorar abordagens ou rascunhar as primeiras versões de conteúdos e fluxos de trabalho. Algo que eu levaria algumas horas para construir do zero fica quase pronto em minutos.
Mas, na hora de operacionalizar de fato, costumo combinar ferramentas de IA já testadas com supervisão manual. A IA sugere um caminho, só que nem sempre considera como os sistemas estão realmente conectados nem o que é preciso para algo funcionar de forma confiável em produção.
É aí que entra a responsabilidade humana. A IA acelera o processo, mas transformar uma boa ideia em algo que funciona de verdade ainda exige discernimento, contexto e responsabilização.
As pessoas precisam continuar no centro da estratégia de IA
A maior parte do trabalho de TI seguirá liderada por pessoas, ainda que ampliada por IA, até o fim da década. Segundo a Gartner, a expectativa é que, em 2030, 75% do trabalho de TI seja feito por humanos com apoio de IA e apenas 25% seja executado de forma autônoma pela IA.
A IA é um meio revolucionário de ajudar as equipes de TI a fazer mais com menos, mas isso não significa que deva substituir processos críticos de negócio, como planejamento estratégico e tomada de decisão.
As capacidades da IA seguem se expandindo, só que seus limites ficam mais claros a cada dia. O valor real para o negócio continuará vindo do uso da IA para reduzir trabalho repetitivo e ampliar a expertise humana, não para substituí-la. As organizações que encontrarem esse equilíbrio não só vão andar mais rápido. Vão construir equipes mais fortes, sistemas mais inteligentes e uma base de crescimento mais sólida do que a tecnologia sozinha jamais entregaria.
A IA não é opcional. Ela está rapidamente se tornando a base da próxima geração de operações de TI. Mas o sucesso na era da IA não virá apenas de adotar mais ferramentas. Virá de decidir melhor como e onde essas ferramentas são usadas, lado a lado com supervisão, discernimento e expertise humanas insubstituíveis.
