IA na prática: o que realmente muda quando a tecnologia amadurece

A inteligência artificial avança para uma fase de maturidade nas organizações, com foco em aplicação prática, integração aos processos e geração de valor sustentável - Crédito: Divulgação

Nos últimos anos, a inteligência artificial esteve no centro de expectativas muito elevadas. A rapidez com que os modelos generativos transformaram a conversa sobre tecnologia e produtividade criou uma narrativa de “revolução imediata” em diversos setores. Recentemente, observadores e líderes, incluindo analistas do The Economist Impact, indicam que esse entusiasmo inicial vem dando lugar a uma leitura mais cuidadosa e madura da tecnologia, especialmente no que diz respeito à sua aplicação no dia a dia das organizações e ao valor efetivamente gerado para os negócios.

O uso da IA generativa deixou de ser apenas uma promessa e já faz parte da rotina de muitas grandes empresas. De acordo com um estudo do Economist Impact em parceria com a Databricks, 85% das organizações globais afirmam utilizar inteligência artificial em pelo menos uma função. Ao mesmo tempo, apenas 22% consideram que sua infraestrutura de tecnologia está preparada para sustentar essas aplicações de forma consistente, o que reforça que o avanço da tecnologia nem sempre acontece no mesmo ritmo da preparação organizacional.

Resultados financeiros ainda em fase de consolidação

Dados mais recentes indicam que, embora a inteligência artificial tenha avançado rapidamente na fase de experimentação, a consolidação de resultados financeiros ainda acontece de forma gradual. Segundo o Global CEO Survey 2024, da PwC, mais da metade dos executivos globais afirma não ter observado, até o momento, aumento de receita ou redução de custos atribuíveis às iniciativas de IA. Apenas cerca de 12% dos líderes entrevistados relatam simultaneamente ganhos de receita e redução de custos associados ao uso da tecnologia.

Giovanna Gregori Pinto, executiva de RH e fundadora da People Leap - Crédito: Divulgação

O fim do hype e a transição para a maturidade

Essas estatísticas não indicam que a tecnologia seja irrelevante. Ao contrário, apontam que a inteligência artificial está entrando em uma fase de maior maturidade. A expectativa de transformações imediatas começa a dar lugar à compreensão de que impactos sustentáveis dependem da integração com processos de negócio, de infraestrutura adequada, de dados de qualidade e do desenvolvimento das pessoas, além de critérios claros de retorno sobre investimento. Essa transição é exatamente o que analistas do The Economist têm destacado, o hype em torno da inteligência artificial começa a perder força, abrindo espaço para conversas mais maduras sobre como a tecnologia pode gerar valor real, mensurável e sustentável no dia a dia das organizações.

Da experimentação à aplicação prática

O modelo de hype tecnológico, descrito por organizações como a Gartner, ajuda a explicar esse movimento. Após períodos marcados por picos de expectativa, é comum que a atenção se volte para o uso prático da tecnologia, seus limites e as realidades operacionais envolvidas. Nesse contexto, iniciativas de inteligência artificial que não avançam além da fase piloto muitas vezes são interrompidas ou reavaliadas, não por falta de confiança na tecnologia, mas por uma compreensão mais clara do que é necessário para que ela funcione de forma consistente no dia a dia das organizações.

Decisões orientadas por valor e não apenas por novidade

Outro sinal desse momento mais maduro está na forma como lideranças e equipes passam a se relacionar com a tecnologia. O foco deixa de ser apenas experimentar novas ferramentas e passa a envolver uma avaliação mais criteriosa sobre onde a inteligência artificial pode, de fato, agregar valor estratégico. Esse movimento inclui a definição de métricas, estruturas de governança e o reconhecimento de que a tecnologia precisa ser sustentada por processos bem definidos, dados confiáveis e infraestrutura adequada. Trata-se de uma transição da experimentação para uma fase em que as decisões sobre IA são orientadas por resultados concretos e sustentáveis.

O papel das pessoas na maturidade da IA

Esse momento evidencia ainda mais o papel central das pessoas nesse processo. À medida que o entusiasmo inicial em torno da tecnologia dá lugar a uma análise mais atenta, o diferencial competitivo passa a estar na capacidade humana de contextualizar, tomar decisões e liderar com propósito. Saber utilizar ferramentas de inteligência artificial não é o mesmo que saber aplicá-las de forma estratégica, interpretar seus resultados, administrar riscos e alinhar essas contribuições aos objetivos organizacionais. Competências como pensamento crítico, comunicação clara e colaboração tornam-se, assim, fundamentais para que a tecnologia se torne uma parceira efetiva e não apenas um recurso disponível.

Liderança, estratégia e vantagem competitiva

Em outras palavras, a inteligência artificial não perdeu relevância, ela está caminhando para um uso mais consciente e alinhado às necessidades reais das organizações, e isso é positivo. À medida que as expectativas iniciais dão lugar a critérios mais claros de avaliação e alinhamento estratégico, cria-se um ambiente mais favorável a decisões consistentes e ao desenvolvimento de capacidades humanas que sustentam o uso da tecnologia na prática.

SOBRE A PEOPLE LEAP

A People Leap é a primeira startup focada em descomplicar os processos de RH em startups de tecnologia em crescimento com potencial de escala. Atua como parceira estratégica de fundadores de startups e times de RH oferecendo uma abordagem prática e adaptada à realidade das startups, evitando burocracias e soluções engessadas que não funcionam para empresas em constante transformação.

SOBRE GIOVANNA GREGORI PINTO

Graduada em psicologia pela PUC-Campinas, com MBA em gerenciamento de projetos pela FGV, Giovanna Gregori Pinto é fundadora da People Leap e referência em estruturar áreas de RH em startups de tecnologia em crescimento. Com duas décadas de experiência em empresas de cultura acelerada, construiu uma trajetória sólida em gigantes como iFood e AB InBev (Ambev). No iFood, como Head de People - Tech, liderou a expansão do time de tecnologia de 150 para 1.000 pessoas em menos de quatro anos, acompanhando o salto de 10 para 50 milhões de pedidos mensais. Já na AB InBev, como Diretora Global de RH, triplicou o time antes do prazo, elevou o NPS de People em 670%, aumentou o engajamento em 21% e reduziu o turnover de tecnologia ao menor nível da história da companhia.