A chegada da inteligência artificial (IA) às operações pode ter sido massiva, mas, à medida que o hype se dissolve e o mercado amadurece, novos dilemas surgem.Seja pela dificuldade em demonstrar o retorno sobre o investimento (ROI), pelas atualizações constantes ou pela necessidade de uma nova mentalidade, líderes de tecnologia ainda buscam respostas para avançar na implementação.
ParaBeena Ammanath, diretora global doDeloitte AI Institute, o problema central é a falta de clareza sobre como usar a ferramenta em cada cenário.Durante oGenAI Summit 2026, evento da consultoria, a executiva defendeu uma estratégia de ambidestria.“Há valor imediato e há valor sustentável a longo prazo. Os líderes de sucesso adotam uma carteira equilibrada”, afirma.
No entanto, em sua apresentação, a diretora também ressaltou que o percurso para entender onde usar cada forma passa por compreender sete tensões principais que rondam os líderes de IA nas empresas atualmente.
Cada uma dessas tensões exige avaliar se a organização terá vantagem competitiva em dois ou três anos ou se continuará limitada a investimentos incrementais de baixo valor.As sete tensões são:
Leia também: Tribunal do Cade mantém medida preventiva sobre novos termos de uso do WhatsApp
O paradoxo da execução
A primeira tensão está na infraestrutura.Segundo a executiva, mesmo com testes (POCs) promissores, a IA não escala em estruturas antigas.As companhias enfrentam o dilema de implementar a tecnologia no que já existe ou atualizar a base, o que exige alto aporte.“É como construir um arranha-céu sobre uma fundação de casa”, comparou a diretora.
A armadilha da otimização
Atualmente, as empresas buscam apenas otimizar processos atuais, o que mitiga o valor da IA.“O verdadeiro valor aparece quando reimaginamos processos. Pegamos o que construímos há 30 anos e apenas otimizamos partes”, questiona Ammanath.Ela admite, porém, que a otimização gera ROI imediato, o que facilita a aprovação de verbas com o diretor financeiro.
Produtividade versus valor
Há um desencontro na mensuração do valor criado. Enquanto muitos focam em redução de custos, a executiva vê a IA como geradora de receita.Ela citou o exemplo de agências de marketing: uma usa IA para produzir mais vídeos, enquanto outra foca em personalização extrema.A métrica precisa mudar para analisar o comportamento e as necessidades reais do público.
Governança reativa ou proativa
Com o avanço dos agentes de IA, a governança tornou-se crítica.Pesquisa da Deloitte indica que apenas uma em cada cinco organizações se sente preparada para gerir esses agentes.Como a tecnologia muda constantemente, empresas que demoram a implementar ficam para trás, mas as que correm enfrentam vulnerabilidades inéditas.
Formação para o novo trabalho
A IA exige mudanças na atuação profissional.Ammanath pontuou que ainda formamos pessoas para processos manuais que serão substituídos.As capacitações devem focar em modelos onde humanos sintetizam percepções e conectam pontos, mas redesenhar essas funções exige tempo e investimento.
A janela da IA física
A executiva alertou para a oportunidade limitada na IA física, ligada à manufatura e linhas de produção.Embora exija infraestrutura robusta, ignorar essa tendência pode custar a competitividade em cinco ou dez anos.
Soberania dos dados
Por fim, surgiu o debate sobre modelos próprios para garantir a soberania das informações, especialmente diante de novas regulamentações globais.À medida que as regras avançam, as empresas precisam questionar a origem e a gestão de infraestruturas construídas fora de seus domínios.
Para Ammanath, a saída é o “caminho do meio”: investir 80% do tempo e talento no ROI imediato para satisfazer o conselho, mas reservar 20% para o longo prazo, seja experimentando IA física ou redesenhando o trabalho.
Siga o IT Forum no LinkedIn e fique por dentro de todas as notícias!
