Consultoria aponta seis pilares críticos para acelerar o uso de inteligência artificial generativa e transformá-la em vantagem competitiva sustentável.
A inteligência artificial generativa representa uma mudança profunda na forma como o trabalho é realizado e como as empresas criam valor. Mas, diferentemente de outras ondas tecnológicas, seus benefícios reais não vêm da simples adoção de ferramentas ou da experimentação isolada. O retorno só aparece quando as companhias reposicionam a IA no centro do seu modelo de negócios e redesenham seus processos com ambição e foco estratégico.
Estudos da globais da Bain & Company mostram que menos de 20% das companhias escalaram seus esforços em IA generativa de maneira significativa. Muitas organizações não conseguem operar dessa forma e caem na chamada “armadilha da microprodutividade”: uma proliferação de pilotos e provas de conceito que geram ganhos pontuais, mas não escalam e trazem poucos resultados concretos. Nesse cenário, o maior desafio para organizações que já experimentaram a tecnologia é recomeçar a jornada com foco em resultados estratégicos escaláveis.
Segundo Lucas Brossi, sócio e líder da prática de inteligência artificial da Bain na América do Sul, a chave está em deixar de lado a mentalidade fragmentada e apostar na reinvenção estrutural do negócio. “As empresas que tratam a IA generativa como um projeto de inovação isolado estão desperdiçando seu potencial. O sucesso dessa jornada começa quando as companhias repensam estratégias, processos e modelo operacional como um todo. Nesse sentido, é preciso estabelecer prioridades claras, definir metas ousadas e integrar a IA à estratégia principal do negócio, tornando o uso da tecnologia parte de seu DNA”, explica.
Brossi ressalta que o envolvimento direto da liderança define o ritmo e o tom da transformação. “Com apoio de uma liderança ativa e engajada no topo da organização, sistemas de incentivo, metas de desempenho e programas de capacitação devem ser repensados para incorporar fluência em IA em todas as áreas do negócio. Sem esse compromisso claro, os esforços ficam isolados, fragmentados e perdem tração para gerar um impacto corporativo positivo. Nesses projetos, o patrocínio da liderança não é simbólico: é intencional, mensurável, contínuo e atrelado a resultados”.
Para colher resultados reais e evitar dispersão, os líderes de mercado concentram sua transformação em quatro ou cinco áreas estratégicas, onde os ganhos podem ser escaláveis e sustentáveis. Tais domínios variam por setor: no varejo, estão em áreas como personalização, criação de conteúdo e precificação dinâmica; na saúde, na descoberta de medicamentos e gestão regulatória; e em tecnologia, no ciclo completo de desenvolvimento de software. Em vez de buscar resultados pontuais, essas organizações pensam em sistemas de trabalho integrados, compostos por dezenas de casos de uso coordenados.
O que sustenta essa transformação é um modelo operacional robusto que inclua o redesenho de processos do zero e não apenas a sobreposição de ferramentas em fluxos de trabalho já quebrados. Isso inclui governança forte de dados, escalabilidade das soluções e equipes que operam em dois modos simultâneos: executar e transformar. Empresas líderes estão estruturando pequenas células de transformação que ajudam os times a testar, validar e escalar rapidamente, com repetição e coordenação contínua.
“Um exemplo é o de um grande banco que, ao redesenhar o engajamento do cliente com IA, reduziu o tempo para transformar um insight em campanha de 60-100 dias para apenas um dia, e o processo que exigia 40 funcionários e 10 handoffs passou a ser feito por 4 ou 5 funcionários sem handoffs”, Ilustra Brossi. Para ele, a integração entre áreas de negócio e tecnologia é um dos principais diferenciais de quem consegue escalar a IA com sucesso: “Não se trata de TI versus negócio. É sobre orquestrar as capacidades de toda a organização para transformar, de forma sustentável, a maneira como ela compete”.
A Bain identificou seis frentes que têm se mostrado críticas para sustentar essa jornada:
Reimaginação de processos de ponta a ponta: olhar além dos silos organizacionais para redefinir como as principais fontes de valor contribuem para os objetivos estratégicos e financeiros da empresa;
Mobilização e cadência das equipes de solução: estruturação das equipes para testes e escalabilidade, com definição clara das etapas para minimizar obstáculos e liberar recursos financeiros;
Foco estratégico em infraestrutura e governança de dados: direcionamento de esforços e investimentos em dados para áreas de maior geração de valor, desenvolvimento de capacidade para lidar com dados não estruturados e simulados, estabelecendo governança sólida para garantir qualidade, reutilização e alinhamento com as prioridades do negócio;
Comprometimento com o escalonamento: expansão rápida e eficaz das mudanças em toda a operação, ajustada à unidade apropriada de escala (como territórios, fábricas ou segmentos de clientes);
Ciclos de feedback contínuos: sustentação da adoção por meio de mecanismos como relatórios semanais, garantindo suporte às equipes de solução no processo de escala e aumento da visibilidade das iniciativas;
Fortalecimento da parceria entre negócios e tecnologia: aumento da visibilidade das plataformas de apoio, identificação de oportunidades de reutilização e aplicação de governança apropriada em toda a organização.
A IA generativa não é apenas mais uma tecnologia, é um novo paradigma competitivo. A diferença entre líderes e retardatários não está no número de pilotos, nem no tamanho dos orçamentos, mas na capacidade de transformar ambição em execução disciplinada. A próxima vantagem competitiva não será de quem usa IA, mas de quem souber transformar com IA. As empresas que agirem agora, com foco e clareza, transformarão IA em margem, produtividade e crescimento. As que hesitarem, ficarão para trás. Com o avanço acelerado da tecnologia, a hora de agir é agora. Aquelas que conseguirem sair da experimentação e construir uma dinâmica contínua de reinvenção estarão prontas não apenas para competir, mas para liderar.
