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Quando a IA deixa de ser uma ferramenta e começa a mudar o negócio
Experimentar e transformar são coisas diferentes. Uma equipa automatiza relatórios, outra cria um assistente para clientes e outra testa agentes de IA. Cada iniciativa pode gerar valor, mas a sua soma não é, por si só, uma estratégia de IA.
A adoção da IA nas organizações tende a evoluir por etapas. Primeiro, transforma tarefas: a análise fica mais rápida, o conteúdo mais barato e o trabalho administrativo mais simples. Depois, transforma workflows: as tarefas recombinam-se, as responsabilidades alteram-se, e as pessoas passam a supervisionar processos parcialmente executados por máquinas. A terceira etapa é a estratégica: a IA muda a forma como os clientes pesquisam, escolhem e compram e, com isso, o modelo de negócio pode começar a mudar.
O retalho é um bom exemplo. Durante décadas, empresas como a Amazon ganharam força ao reunir descoberta, comparação, transação e entrega. Os agentes de IA podem voltar a separá-las. Imaginemos um consumidor a pedir a um agente de IA: “Encontra-me os melhores ténis de corrida até 150 euros, compara as opções e compra o melhor par.” O retalhista continua a ter o produto e a assegurar a entrega, mas outro ator passa a influenciar o momento mais valioso: decidir o que comprar. Isto já tem peso económico: o tráfego enviado por IA para retalhistas cresce rapidamente, e a própria Amazon já investe fortemente em compras com agentes.
A questão vai além do uso interno nas empresas: os líderes têm de perceber como a IA pode mudar a relação com os clientes, que atividades se tornam commodities e onde estará a vantagem competitiva.
Escalar a IA exige, por isso, responder a três perguntas: onde pode a IA melhorar a eficiência hoje? Que workflows devemos redesenhar a seguir? E que partes do modelo de negócio poderá a IA transformar amanhã?
Aqui a conversa passa da tecnologia para a estratégia. Os líderes têm de decidir que capacidades querem manter internamente, e quais “comprar”, onde o julgamento humano continua a ser indispensável, e que posições no seu ecosystem não podem perder.
As competências também contam. Saber escrever prompts já não chega: é preciso saber quando confiar na IA, quando a questionar e como combiná-la com o julgamento humano. Enquanto Diretor Académico do The Lisbon MBA Católica|Nova, vejo-o refletido no ensino da gestão: a IA deve servir não só para aumentar a produtividade, mas para desafiar os alunos, enquanto líderes, a questionar resultados, comparar alternativas e justificar melhor as suas decisões. Compreender a tecnologia é importante, mas a sua maior responsabilidade será redesenhar organizações e decidir onde a IA deve, ou não, transformar o negócio.
É também, por isso, que o número de projetos-piloto deixa de ser uma boa medida de maturidade, se não for acompanhado de uma estratégia clara. A vantagem duradoura não será das organizações com mais pilotos, mas das que avançarem deliberadamente das ferramentas para os processos e destes para as escolhas de modelo de negócio.
As ferramentas continuarão a mudar. A verdadeira tarefa estratégica é perceber o que deve mudar com elas, e o que deve permanecer distintivamente seu.
