Inteligência artificial deixa de ser promessa e se torna pressão sobre executivos
Gareth Herschel, VP analista, e Sarah James, diretora analista sênior, na Conferência Gartner Data & Analytics – Foto: reprodução
O lançamento do ChatGPT, em novembro de 2022, iniciou uma corrida alucinada pelo uso da inteligência artificial nas corporações. Gestores passaram a tatear a tecnologia sem saber direito o que resolveriam com ela. Mas esse ambiente da IA como uma promessa começa a desaparecer. Ele está sendo substituído por uma pressão concreta sobre executivos vinda de conselhos, investidores, concorrentes e até dos próprios funcionários, para que aqueles experimentos caros comecem a dar resultados reais.
A IA não deve ser usada apenas como atalho para cortar custos. Isso pode trazer ganhos imediatos, mas há o risco de eles esconderem perdas imensas no futuro, com decisões ruins, dados frágeis e pessoas desmotivadas. Essa foi uma das principais mensagens da Conferência Gartner Data & Analytics, que aconteceu em São Paulo, nos dias 28 e 29 de abril.
Os analistas do Gartner propõem um novo tripé de valor, em que o I da sigla ROI (em inglês, “Retorno sobre Investimentos”) seja ampliado para retorno sobre Inteligência, Integridade e Indivíduos. Para eles, esse é o “antídoto” contra essa visão estreita e perigosamente financeira da tecnologia.
Essa corrida ganhou escala e hoje quatro em cada cinco empresas já implementam projetos com IA, contra duas em cada cinco há dois anos. Mas os resultados seguem aquém da expectativa, com apenas 20% das iniciativas trazendo algum retorno.
“Sem bases sólidas, a IA continuará sendo o que é para muitas organizações hoje: um experimento caro”, explicou Sarah James, diretora analista sênior do Gartner, na palestra de abertura do evento. Segundo ela, a raiz do problema é a falta de controle de custos e de governança estruturada.
Nesse cenário, a governança deixa de ser uma mera checagem técnica e passa a ser uma decisão estratégica. Mais que perguntar se os dados são confiáveis (o que vem sendo dito há exaustão nos últimos anos), é preciso ter coragem para questionar se a IA deve ser usada, afinal, em determinado processo e com quais restrições. “Tendemos a pensar que inovação são ideias, mas, na verdade, inovação são ideias colocadas em produção”, afirmou a executiva.
Para o Gartner, estamos passando da “era digital” para a “era da inteligência”, em que a IA não se limita a automatizar processos, redefinindo confiança, ética e a própria forma como nos relacionamos com a tecnologia, com impacto comparável ao da Internet. Mas o descompasso entre o avanço tecnológico e a maturidade das equipes expõe um risco estrutural que não se resolve com mais investimento em ferramentas.
As empresas precisam construir valor com IA definindo, com clareza, a ambição estratégica e fortalecendo as bases de dados e governança. Mas elas não podem esquecer de preparar as pessoas para essa transformação. “A tecnologia muda exponencialmente, mas as pessoas e as organizações mudam de forma logarítmica”, sugeriu, também na abertura da conferência, Gareth Herschel, vice-presidente analista do Gartner. “Isso significa que a tecnologia continua a evoluir em um ritmo acelerado, mas os seres humanos têm uma capacidade finita de absorver essa mudança.”
Definir a ambição em IA significa ir além da tecnologia e conectar dados à inteligência coletiva das equipes, buscando o mencionado retorno sobre a inteligência, e não apenas eficiência operacional. Nesse contexto, ganham força as equipes que combinam humanos e agentes de IA, com os profissionais deixando de ser desenvolvedores de soluções para se tornarem validadores e orquestradores de resultados.
Para os consultores, a lógica do envolvimento de humanos nos processos (“human in the loop”) deve dar espaço para a dos humanos na liderança (“human in the lead”). Segundo eles, o verdadeiro valor da IA aparece quando ela é desenhada para potencializar as pessoas e redistribuir talento, e não para substituí-las silenciosamente.
Dessa forma, investir em inteligência artificial sem investir em pessoas é apontado como desperdício de recursos. “Você precisa parar de pensar em funções e começar a focar nas habilidades da sua equipe”, disse James. A diretora resgatou o filósofo e teórico da comunicação canadense Marshall McLuhan, que defendia a ideia de “aprender para viver”, sugerindo que a inteligência humana precisa evoluir no mesmo ritmo, ou até acima, da tecnologia.
Por isso, quando a IA é vista apenas como ferramenta para redução de postos de trabalho, o ganho de eficiência pode vir acompanhado de uma perda silenciosa de qualidade nas decisões. “Sem um contexto claro, os LLMs estão ‘chutando'”, sugeriu a executiva, para quem automatizar sem preservar o pensamento crítico pode amplificar erros em escala, criando um risco cognitivo e estratégico. “As IAs são sistemas probabilísticos e isso significa que podem facilmente interpretar mal seus dados e, em seguida, amplificar rapidamente esse erro”, acrescentou.
Em um momento em que a pressão por resultados não para de crescer, o problema central da IA nas empresas já não é, portanto, a falta de dados, mas a falta de contexto. “A governança gera confiança e o contexto dá significado”, afirma James. Quando modelos são colocados para decidir em cima de informação mal governada, sem uma camada semântica que traduza a linguagem de negócio em linguagem de dados, eles passam a interpretar perguntas de forma errada e produzir decisões equivocadas em escala.
Evitar esses erros passa a ser o principal desafio dos gestores. Caso contrário, o que se instala é uma forma de ignorância automática e amplificada, entregando respostas convincentes para diagnósticos profundamente imprecisos. “Sem fundações sólidas, a IA acaba sendo apenas ‘ignorância amplificada'”, conclui a executiva.
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