Fulvio Mascara*

A Inteligência Artificial entrou definitivamente em uma nova fase dentro das empresas. Não estamos mais discutindo potencial, mas, sim, maturidade. A tecnologia já provou que funciona e, agora, o verdadeiro desafio é descobrir quais organizações conseguem, de fato, se transformar para operar nesse novo cenário. 

Durante muito tempo, o debate sobre IA esteve concentrado na evolução dos modelos, no aumento da capacidade computacional e na corrida tecnológica entre empresas. Mas os principais movimentos observados atualmente apontam para outro caminho: o diferencial competitivo não está mais somente na tecnologia, ele passou a depender da capacidade organizacional de usar IA com contexto, governança e propósito.

Isso ajuda a explicar um fenômeno curioso que muitas empresas já começaram a perceber: embora grande parte do mercado tenha avançado na criação de estratégias de IA, poucas organizações conseguem transformar iniciativas em operações escaláveis e sustentáveis. O problema não é mais acesso à tecnologia. Ferramentas, modelos e infraestrutura estão amplamente disponíveis. O gargalo está na cultura corporativa, nos processos e na forma como as empresas tomam decisões.

Existe hoje uma diferença enorme entre testar IA e construir uma organização preparada para trabalhar com ela. Um dos principais erros que o mercado ainda comete é tratar Inteligência Artificial como uma camada adicional sobre processos antigos. Na prática, isso significa automatizar estruturas que já eram ineficientes antes da IA existir. O resultado costuma ser previsível: problemas antigos passam apenas a acontecer em maior velocidade.

Ou seja, para que haja o avanço da IA, é necessária uma revisão mais profunda. Não basta incorporar agentes ou copilotos em fluxos existentes. É necessário redesenhar processos, rever papéis e abandonar modelos excessivamente centralizados. O ganho real não aparece quando a IA faz tarefas isoladas mais rápido, mas quando ela permite uma nova lógica operacional.

Esse talvez seja um dos maiores aprendizados da atual fase da IA corporativa: empresas que continuam pensando apenas em eficiência operacional podem até ganhar produtividade no curto prazo, mas dificilmente construirão diferenciação sustentável.

O contexto virou o novo diferencial competitivo 

Outro ponto que vem se consolidando é que modelos de IA, sozinhos, não representam mais vantagem competitiva duradoura. Em um mercado no qual diferentes empresas têm acesso às mesmas tecnologias, o que realmente diferencia uma operação é a qualidade do contexto que alimenta esses sistemas.

Dados proprietários, conhecimento acumulado, experiência de mercado, entendimento cultural e repertório humano passaram a ser ativos muito mais relevantes do que simplesmente possuir acesso ao modelo mais sofisticado do momento.

Isso significa ter modelos cada vez mais acessíveis e padronizados, porém, o que não dá para comoditizar com facilidade é a inteligência construída ao longo do tempo dentro das organizações. Empresas que conseguem transformar experiência operacional em contexto para IA criam barreiras muito mais difíceis de copiar.

E é aqui que a governança passa a ocupar posição central. À medida que agentes ganham autonomia e começam a participar de decisões críticas, cresce também a necessidade de transparência, rastreabilidade e controle.

O mercado começa a entender que a governança não pode entrar apenas depois que a IA já está funcionando. Ela precisa nascer integrada ao produto, à arquitetura e à operação. Sem isso, escalar rapidamente vira risco.

Ao mesmo tempo, outro movimento importante começa a ganhar força: a substituição da lógica de autonomia total pela colaboração entre humanos e máquinas. Existe uma expectativa exagerada de que agentes autônomos consigam operar sozinhos em qualquer contexto. Os casos mais consistentes mostram justamente o contrário. Os melhores resultados surgem quando a IA potencializa capacidades humanas, e não quando tenta eliminá-las.

Sensibilidade cultural, criatividade, interpretação subjetiva, negociação e capacidade de adaptação continuam sendo atributos essencialmente humanos – e talvez se tornem ainda mais valiosos daqui para frente.

Isso também ajuda a desmontar uma visão simplista sobre substituição de profissionais. O impacto mais profundo da IA não está apenas na eliminação de tarefas repetitivas, mas na transformação do perfil das competências exigidas pelas empresas.

Habilidades técnicas continuam importantes, mas já não são suficientes isoladamente. O mercado começa a valorizar profissionais capazes de conectar repertórios, interpretar cenários complexos, dialogar entre áreas diferentes e tomar decisões em ambientes ambíguos.

A IA está automatizando a execução. O que ganha valor agora é capacidade de contexto. O Brasil, inclusive, possui uma oportunidade relevante nesse novo cenário. O comportamento digital do consumidor brasileiro, especialmente no uso intensivo de áudio, mensagens e interações conversacionais, cria um ambiente favorável para o desenvolvimento de aplicações mais naturais e acessíveis de IA.

Mas essa janela não deve permanecer aberta por muito tempo. O mercado global avança rapidamente, e os próximos dois anos tendem a definir quais empresas conseguirão construir modelos replicáveis e liderança regional.

Na discussão sobre a Inteligência Artificial, deixamos de abordá-la exclusivamente sob a ótica tecnológica e passamos a discutir sobre transformação organizacional, cultura e visão de futuro, cenário que substitui a pergunta  “como usar IA”  para “no que precisamos nos transformar para que a IA realmente gere valor”.

*Fulvio Mascara é head global de inovação da Foursys, consultoria de tecnologia e negócio que acelera as entregas por meio de inovação, Inteligência Artificial e dados.