01/12/2025
Bem-vindo de volta! Nesta série sobre as cinco verdades reais sobre a IA no local de trabalho, já abordamos temas como confiança epersonalização. À medida que as organizações entram no último trimestre do ano, a pressão pelo desempenho intensifica-se. As metas de receita devem ser atingidas, as ineficiências operacionais tornam-se mais visíveis e as equipes de liderança buscam resultados imediatos. De acordo com a pesquisa State of AI da McKinsey, as organizações que vinculam iniciativas de IA diretamente a resultados comerciais definidos têm muito mais chances de alcançar melhorias mensuráveis no desempenho do que aquelas que buscam a automação sem alinhamento estratégico.
A lacuna de eficiência no final do ano raramente é causada por falta de esforço. Normalmente, é resultado de gargalos estruturais, fluxos de trabalho fragmentados e ciclos de decisão atrasados — áreas em que a IA pode agregar valor, mas apenas sob as condições certas.
Este ano, mais organizações estão recorrendo à IA para aliviar a pressão do final do ano — mas o verdadeiro diferencial não é a ferramenta, e sim a disciplina por trás dela. A Gartner prevê que pelo menos 30% dos projetos de IA generativa serão abandonados após a prova de conceito até o final de 2025, muitas vezes devido à baixa qualidade dos dados, controles de risco inadequados, custos crescentes ou valor comercial pouco claro.
É por isso que a “eficiência com IA” não deve começar com a automação. Deve começar com clareza: quais fluxos de trabalho estão realmente prontos, quais dados refletem a realidade e onde o julgamento humano deve permanecer no ciclo. Caso contrário, implantações apressadas e automação excessiva não eliminam o trabalho — elas o amplificam.
Então, como as organizações podem encontrar o equilíbrio certo? A resposta começa com o foco. Nem todos os processos se beneficiam igualmente da IA, e nem todas as lacunas de eficiência são de natureza tecnológica. De acordo com a pesquisa State of AI da McKinsey, as organizações que priorizam um pequeno número de casos de uso de alto impacto — em vez de distribuir os investimentos em IA de forma dispersa entre os departamentos — são significativamente mais propensas a relatar melhorias mensuráveis no desempenho.
A IA deve, portanto, ser tratada como uma capacidade que aprimora fluxos de trabalho bem definidos, e não como uma camada de otimização geral. Os ganhos de eficiência surgem quando as organizações identificam gargalos nas decisões, conjuntos de tarefas repetitivas e tarefas que exigem muito uso de dados, nas quais a automação e o aumento podem realmente agregar valor.
A busca incessante por eficiência
Desde o início da Era Industrial, a eficiência se tornou o santo graal no mundo dos negócios. Com o crescimento da escala de produção em massa no início do séculoXX, industriais famosos como Henry Ford ficaram obcecados em encontrar uma maneira única e ideal de fazer as coisas. Ford inventou a famosa linha de montagem móvel, reduzindo o tempo de produção do Modelo T de 12 horas para apenas 90 minutos.
A mentalidade de eficiência nos proporcionou grandes avanços na produtividade, como fluxos de trabalho padronizados e, por fim, processos automatizados e orientados pela tecnologia. Ainda assim, não importa quão "ideal" seja um processo hoje, ele pode inevitavelmente se tornar ainda mais eficiente mais tarde. Especialmente quando novas tecnologias, como a IA, atingem a maturidade.
As pressões por eficiência se manifestam de maneira diferente em cada setor, mas o padrão estrutural é o mesmo. As instituições financeiras lutam contra sistemas legados que retardam os ciclos de decisão e aumentam os custos indiretos de conformidade. As seguradoras enfrentam um volume crescente de sinistros, combinado com um escrutínio regulatório mais rigoroso. Os varejistas operam com margens cada vez menores e previsões de demanda voláteis. Os fabricantes lidam com a fragilidade da cadeia de suprimentos e os custos flutuantes de energia.
O que distingue as organizações que melhoram a eficiência daquelas que apenas automatizam não é o setor, mas sim a maturidade da execução. Uma pesquisa da IBM destaca que a má qualidade dos dados, por si só, custa às organizações milhões anualmente em perda de produtividade e decisões mal informadas. Quando os sistemas de IA são aplicados a dados inconsistentes ou fluxos de trabalho fragmentados, eles amplificam as ineficiências em vez de resolvê-las.
A eficiência sustentável surge quando três fundamentos estão presentes: dados confiáveis que refletem a realidade operacional, fluxos de trabalho projetados para serem adaptáveis em vez de rígidos e equipes que entendem como os resultados da IA são gerados e onde o julgamento humano deve intervir.
As vitórias rápidas são boas demais para serem verdadeiras?
As histórias de sucesso da IA estão cada vez mais visíveis — desde o processamento mais rápido de hipotecas no NatWest até o tratamento acelerado de sinistros na Aviva. Esses exemplos demonstram o que é possível quando a IA é aplicada com disciplina. No entanto, para ampliar esses resultados, é preciso mais do que replicar ferramentas. É preciso replicar a governança.
Uma pesquisa da McKinsey mostra que as organizações que obtêm os maiores retornos com a IA são aquelas que combinam a implantação tecnológica com estruturas de gestão de riscos, explicabilidade e supervisão humana. Ganhos rápidos raramente são resultado apenas da automação — eles são o resultado de uma implementação estruturada.
Em setores altamente regulamentados, como o bancário e o de seguros, os ganhos de eficiência devem coexistir com a responsabilidade. Os reguladores esperam cada vez mais uma lógica de decisão transparente e um comportamento modelar documentado. A Lei da IA da UE, por exemplo, introduz requisitos explícitos para sistemas de IA de alto risco, reforçando a necessidade de explicabilidade e rastreabilidade.
A qualidade dos dados continua sendo o multiplicador silencioso. De acordo com a IBM, a má qualidade dos dados custa às organizações milhões anualmente em perdas operacionais e erros de decisão. Os sistemas de IA treinados com dados incompletos ou tendenciosos podem ter um bom desempenho em condições estáveis, mas podem se deteriorar rapidamente quando a dinâmica do mercado muda.
Em todos os setores, o padrão é consistente: a eficiência sustentável não é criada removendo os seres humanos do ciclo — ela é criada redefinindo seu papel. As organizações devem perguntar continuamente: O que o modelo está usando? Quais são suas premissas? Onde a responsabilidade continua sendo humana? E quais salvaguardas existem se as previsões falharem?
Tornando a eficiência sustentável
A eficiência será sempre dinâmica. À medida que as organizações otimizam um processo, novos gargalos surgem inevitavelmente em outros lugares. A IA pode aliviar a pressão operacional, mas somente quando implantada dentro de uma estrutura estruturada de governança e capacidade.
A eficiência sustentável depende de três princípios duradouros: gestão disciplinada de dados, casos de uso claramente priorizados e responsabilidade humana definida. As organizações que formalizam a supervisão — esclarecendo quem é responsável pelo desempenho do modelo, como os resultados são monitorados e quando são necessárias intervenções — reduzem o risco de consequências indesejadas, ao mesmo tempo em que fortalecem a criação de valor a longo prazo.
A governança não é um fardo administrativo. É uma garantia de desempenho. A Lei da IA da UE reforça essa direção ao introduzir expectativas crescentes em relação à transparência, rastreabilidade e gestão de riscos para sistemas de IA de alto impacto. As empresas que incorporarem esses princípios desde o início não apenas permanecerão em conformidade, como também crescerão com mais confiança.
À medida que a pressão do final do ano aumenta, as organizações mais resilientes resistirão à tentação da otimização de curto prazo em detrimento da clareza estrutural. A IA não substitui o julgamento. Ela o aumenta. E quando baseada na responsabilidade, adaptabilidade e aprendizagem contínua, ela se torna uma vantagem de eficiência duradoura, em vez de uma vitória rápida sazonal.
Se você está avaliando como a IA pode fortalecer a resiliência operacional e o desempenho da sua organização, nossa equipe pode ajudá-lo a avaliar a prontidão, a maturidade da governança e os próximos passos práticos.
