^{por Tânia Alves*}

A Inteligência Artificial ainda é cercada por muitas ideias equivocadas no mundo corporativo. Na maioria das vezes, ela é vista como algo quase “mágico”, que pensa sozinha ou que possui uma vontade própria para tomar decisões. No entanto, quando olhamos de perto, a realidade é bem mais simples e, ao mesmo tempo, muito mais poderosa do que a ficção. 

Segundo estudo divulgado pela Newnew, 80% das empresas participantes utilizam algum tipo de aplicação da IA. Por sua vez, apesar da ampla presença da tecnologia, o nível de maturidade organizacional ainda é limitado, sendo que apenas 11% das lideranças avaliam que a implementação “deu certo”, enquanto a maior parte continua no nível intermediário. 

Antes de tudo, é fundamental desconstruir a ideia de que a IA pensa como um ser humano. Afinal, ela não tem consciência, não possui intenção e não “decide” no sentido humano da palavra. O que ela faz, na verdade, é algo mais objetivo: identificar padrões em grandes volumes de dados e usá-los para prever ou sugerir decisões futuras. Na prática, o processo é lógico. A tecnologia recebe os registros, sejam eles históricos ou em tempo real, aprende como essas informações se relacionam entre si e, com base nisso, aponta o que é mais provável de acontecer em um determinado cenário. 

Para ilustrar, podemos imaginar uma máquina que começa a apresentar pequenas variações antes de falhar completamente. Para um operador humano, essas mudanças podem ser imperceptíveis no início. Entretanto, a IA, ao analisar o histórico desses eventos e reconhecer o padrão que antecede uma quebra, consegue prever o problema muito antes de ele ocorrer. Isso não é intuição, é processamento de dados puro. 

No entanto, para que toda essa estrutura funcione bem, a IA depende de três elementos principais. O primeiro, e talvez o mais importante, são os dados. Sem eles, não existe inteligência, visto que são o combustível que alimenta todo o processo, venham eles de ERPs, CRMs ou de sensores espalhados por uma linha de produção. Contudo, aqui existe um ponto de atenção crucial: não se trata apenas de ter um volume gigantesco de informações, mas sobre ter dados bons. Até porque, se estiverem incompletos, desatualizados ou incorretos, a ferramenta também vai errar em suas previsões. 

O segundo pilar são os modelos, que nada mais são do que a “inteligência” por trás da tecnologia. Sem entrar em termos técnicos complexos, podemos pensar neles como formas de ensinar a máquina a reconhecer os padrões. Existem diversos tipos de modelos, mas todos compartilham o mesmo objetivo final: transformar dados brutos em previsões ou recomendações que façam sentido para o negócio. Por fim, o terceiro elemento é a capacidade de processamento, e é aqui que entram soluções essenciais como a computação em nuvem e equipamentos de alto desempenho, que permitem que a IA funcione tanto em grandes servidores quanto diretamente no chão de fábrica, onde a decisão precisa ser imediata. 

Compreender esses pilares ajuda a entender por que a IA deixou de ser uma tendência e se tornou um diferencial competitivo indispensável hoje. O motivo é simples: ela ajuda as empresas a tomarem decisões melhores e mais rápidas. Em um mercado onde a agilidade é tudo, antecipar problemas antes que eles aconteçam, automatizar análises que levariam dias para serem feitas manualmente e reduzir incertezas são vantagens que colocam qualquer operação em outro nível. O impacto é muito concreto e pode ser visto em diversas frentes. No setor industrial, o foco está em prever falhas e melhorar a qualidade dos produtos. No backoffice, a IA ajuda a identificar desvios e padrões em indicadores financeiros que poderiam passar despercebidos. No comercial, ela permite prever a demanda com uma precisão muito maior, evitando estoques parados ou falta de produtos. No fim das contas, empresas que usam a tecnologia bem aplicada erram menos e reagem mais rápido às mudanças. 

Apesar de todo esse potencial, é preciso entender que ela não resolve todos os problemas. Existem limitações claras que todo gestor deve conhecer. A primeira é a dependência absoluta de dados de qualidade. Além disso, falta ao recurso o que chamamos de contexto humano. Afinal, a IA não entende de cultura organizacional, não compreende estratégia de longo prazo e não possui sensibilidade emocional. Ela funciona melhor em cenários específicos e sua implementação exige investimento, especialmente na organização dos dados e na integração com os sistemas que a empresa já utiliza. 

Sendo assim, adotar a Inteligência Artificial não é apenas uma decisão técnica, mas uma decisão de responsabilidade. É fundamental manter a transparência, entendendo como a ferramenta chegou a uma conclusão, e garantir uma governança de dados que preze pela segurança. A supervisão humana deve ser constante, pois a decisão final continua sendo de quem entende do negócio e, neste caso, a tecnologia deve apoiar o julgamento humano, nunca o substituir completamente. 

Empresas que compreendem essa estrutura evitam investimentos sem retorno e focam em gerar valor real. A pergunta que as lideranças devem se fazer agora não é mais se devem usar a IA, mas onde aplicá-la com o objetivo correto e uma base sólida. No final, a tecnologia está apenas evidenciando uma separação clara: entre as empresas que evoluem e aquelas que, por medo ou falta de organização, acabam ficando para trás. 

^{*Gerente de Engajamento do Cliente (CEE) da Okser.}

^{por Mário Soma*}

A Inteligência Artificial (IA) entregou o que prometeu: uma escala de produtividade sem precedentes. No entanto, ao observar as discussões do SXSW deste ano, ficou claro que essa evolução trouxe um efeito colateral silencioso que as empresas não podem mais ignorar. 

A tecnologia elevou a capacidade operacional, mas expôs um custo invisível: o esgotamento da carga mental humana. Estamos vivendo o paradoxo da eficiência. De acordo com dados de mercado, o cenário é alarmante:

• 68% dos profissionais admitem que não têm tempo para pensar estrategicamente, segundo relatório da Microsoft
• 60% do esforço das equipes é drenado pela coordenação de tarefas, não pela execução, segundo relatório da Asana
• O volume de decisões executivas explodiu, mas a nossa capacidade cognitiva para processá-las continua a mesma,  segundo relatório do Gartner

Na prática, as respostas estão mais rápidas, mas a profundidade está minguando. A produtividade cresce, mas a dependência da IA cria um ciclo de estímulos ininterruptos. 

É neste cenário de “infoxicação” que o Return on Energy (ROE) — ou Retorno sobre Energia — deixa de ser um conceito de bem-estar para se tornar uma prioridade estratégica de negócios.

O ROE não substitui o ROI; ele o protege

É fundamental entender que o ROE não invalida o tradicional Return on Investment (ROI). Na verdade, ele é o que garante a sustentabilidade do lucro a longo prazo. 

Se o ROI mede o quanto ganhamos financeiramente, o ROE mede o custo de atenção e o esforço cognitivo necessários para sustentar esses resultados. 

Sem um ROE equilibrado, o ROI de hoje se torna o burnout de amanhã.

A grande virada de chave do SXSW foi justamente o deslocamento do foco da tecnologia pura para o contexto humano e emocional. A IA agora “conversa”, “escuta” e “emula sentimentos”. Esse excesso de interfaces que exigem decisões contínuas gerou um desafio econômico real: o consumo desenfreado de energia cognitiva.

A gestão de atenção como ativo financeiro

Quando o desgaste mental atinge o limite, a qualidade das decisões despenca, o engajamento das equipes evapora e a experiência do cliente é comprometida. Problemas que antes eram vistos como “sociais” ou “de RH” foram definitivamente transpostos para o centro da estratégia financeira.

Para reverter esse quadro e gerar satisfação real, as empresas precisam migrar do excesso para a intencionalidade. Se o bombardeio de estímulos prejudica a conexão com a marca e a eficiência da operação, a “recuperação de energia” passa a ser o valor percebido mais escasso e desejado.

O próximo passo: maturidade tecnológica

Já sabemos que a IA aumenta a produtividade. Agora, o desafio das lideranças é identificar o nível de maturidade necessário para gerir o impacto dessa tecnologia sobre as pessoas.

A gestão da energia cognitiva e a responsabilidade sobre como a tecnologia afeta a operação já são pautas obrigatórias entre os executivos C-Level. No mundo corporativo moderno, ignorar o ROE não é apenas uma falha de gestão de pessoas; é um risco financeiro e estratégico que pode custar a longevidade do negócio.

^{*CEO e Head B2B da Pólvora Comunicação.}