A velocidade de evolução da inteligência artificial exige uma nova postura das empresas e de seus líderes. Essa foi uma das principais mensagens de John Maeda, referência mundial em tecnologia e autor de cinco livros, durante palestra no Febraban Tech 2026. Ao mostrar ao público uma aplicação criada durante uma viagem de avião, o executivo usou a própria apresentação para demonstrar como modelos locais de IA já podem ser usados em tarefas práticas.

A experiência também serviu como exemplo de uma característica central da tecnologia atual: tudo muda muito rápido. Um dispositivo que hoje parece limitado pode ser muito mais eficiente em poucos meses. Por isso, líderes precisam desenvolver capacidade de adaptação para acompanhar a velocidade da transformação tecnológica.

Maeda comparou dois modelos de liderança. De um lado, está a gestão tradicional, mais hierárquica e concentrada na figura do chefe. Do outro, uma abordagem mais aberta e criativa, na qual diferentes pessoas conseguem participar e colaborar. Essa mudança ganha importância quando empresas estabelecidas precisam competir com organizações mais novas. Startups conseguem experimentar com mais liberdade porque carregam menos processos e estruturas históricas. Grandes empresas, por outro lado, precisam encontrar maneiras de mudar sem abandonar completamente aquilo que já construíram.

Uma frase apresentada pelo palestrante resume essa tensão: quem não gosta de mudanças também precisa aceitar o risco de se tornar irrelevante. Para Maeda, liderar uma companhia tradicional significa equilibrar passado, presente e futuro enquanto a tecnologia acelera as transformações.

A capacidade de se recuperar de erros também foi tema, com Maeda contando experiências de sua própria trajetória como líder e falou sobre momentos em que fracassou, inclusive quando esteve à frente de uma universidade. A resiliência não significa evitar quedas, é a capacidade de levantar depois delas e continuar avançando. O executivo também defendeu que líderes tenham uma rede de pessoas de confiança, colegas e mentores capazes de ajudar nos momentos mais difíceis e que liderança envolve saber lidar com o fracasso.

Dados mostram o caminho, mas também podem esconder histórias

O papel dos dados na inteligência artificial ganhou destaque, como não podia deixar de ser. Maeda apontou que modelos de IA conseguem identificar padrões e fazer previsões a partir de grandes volumes de informações. O problema é que a média encontrada nos dados nem sempre representa a realidade completa.

Dados são fundamentais, mas precisam ser analisados com contexto. O especialista conta que humanos também têm uma vantagem importante sobre os modelos: conseguem sair da média, questionar padrões e buscar soluções fora do comportamento mais comum.

Entre os conceitos mais destacados por Maeda está a palavra “trajetória”. Para ele, empresas precisam olhar não apenas para o resultado de uma interação ou para o produto final, mas para todo o caminho percorrido pelo usuário. Essa lógica ganha força com os agentes de IA, que executam tarefas dentro de fluxos de trabalho e, portanto, cada interação pode gerar novos dados para aprimorar o sistema.

O produto deixa de ser algo simplesmente lançado e passa a funcionar como parte de um processo contínuo de aprendizado. Carros autônomos são um bom exemplo, pois quanto mais trajetórias um sistema consegue observar, maior pode ser sua capacidade de aprender e melhorar. Isso muda a lógica do desenvolvimento tradicional, uma vez que em vez de criar um produto totalmente pronto antes de colocá-lo no mercado, as empresas podem criar versões menores, observar seu uso e evoluir a partir dos dados.

Maeda chamou a atenção para um princípio básico da inteligência artificial: os sistemas aprendem com os dados disponíveis. Se os dados forem ruins, o resultado também pode ser ruim. Por isso, é necessário acompanhar os ciclos de aprendizagem e corrigir a rota sempre que necessário.

Falar com as máquinas sem esquecer as pessoas

Ao longo da palestra, Maeda reforçou que a IA não deve ser tratada como mágica. Entender conceitos básicos ajuda empresas e profissionais a reduzir o medo diante de tecnologias que parecem complexas.

O palestrante também defendeu que as organizações experimentem novas tecnologias de maneira controlada. Em vez de colocar sistemas ainda imaturos diretamente em ambientes críticos, a recomendação é criar espaços seguros para testar, aprender e entender os riscos.

John Maeda resume sua visão sobre o futuro da tecnologia e da liderança afirmando que é preciso aprender a “falar a linguagem da máquina”, mas sem abandonar a linguagem humana. Liderança exige resiliência, inovação significa chegar perto do limite do aceitável e experimentar é uma forma de descobrir o caminho certo, até mesmo quando algo dá errado.