Nos últimos anos, os debates sobre Inteligência Artificial têm ganhado cada vez mais espaço dentro das organizações. Quase todos começam da mesma forma, abordando quais são as melhores ferramentas, quais fornecedores contratar ou quais tecnologias estão mais avançadas. No entanto, a pergunta mais importante raramente é feita: as pessoas estão utilizando corretamente os sistemas que a empresa já possui hoje?
Em muitos casos, é comum encontrar também organizações investindo em novas plataformas enquanto relatórios continuam sendo extraídos para planilhas paralelas, processos seguem fora do sistema oficial e decisões ainda dependem de conhecimento concentrado em poucas pessoas. Nesses casos, a IA não resolve o problema, apenas o torna mais caro e sofisticado.
Pesquisadores do MIT têm defendido que os resultados mais consistentes com IA acontecem quando tecnologia, processos e pessoas evoluem juntos¹. A Harvard Business Review também tem destacado que as maiores barreiras para captura de valor continuam sendo organizacionais e culturais, e não técnicas². Stanford, por sua vez, demonstra que a adoção da IA cresce rapidamente, mas os retornos variam significativamente entre empresas que apenas implementam tecnologia e aquelas que conseguem incorporá-la ao dia a dia das equipes³.
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Outro desafio frequente está na escolha dos parceiros e fornecedores de tecnologia. Muitas empresas acabam adquirindo soluções prontas e são obrigadas a adaptar sua operação ao software. Na prática, o processo deveria ser justamente o inverso. Como cada empresa possui níveis distintos de maturidade digital, de engajamento dos colaboradores e complexidade operacional, dificilmente uma solução padronizada atenderá igualmente a todas elas. Por isso, flexibilidade e capacidade de customização tornam-se fatores essenciais para adequar a tecnologia à realidade de cada organização e ao seu estágio de aculturamento. Ignorar essas diferenças costuma comprometer a adoção desde o início.
Essa visão também é reforçada por estudos sobre capacidade de absorção organizacional, amplamente utilizados por universidades como Harvard e Stanford. As pesquisas mostram que organizações geram mais valor não por terem acesso às melhores tecnologias, mas por conseguirem aprender, adaptar e incorporar novos conhecimentos à sua rotina operacional⁴.
Nesse sentido, antes de discutir algoritmos, automações ou agentes inteligentes, vale avaliar se a organização está preparada para aprender, mudar e evoluir. A tecnologia continuará avançando em ritmo constante e frenético, mas o verdadeiro diferencial competitivo estará nas empresas que conseguirem alinhar tecnologia, processos e pessoas em torno de uma cultura orientada à aprendizagem e à transformação.
No fim das contas, projetos de IA bem-sucedidos não começam com tecnologia. Começam com cultura.
Referências
¹ MIT Sloan Management Review. How to Accelerate AI Transformation. Disponível em: https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/how-to-accelerate-ai-transformation
² Harvard Business Review. Research: How Cultural Factors Are Shaping AI Adoption. Disponível em: https://hbr.org/2024/05/research-how-cultural-factors-are-shaping-ai-adoption
³ Stanford University – Human-Centered AI (HAI). AI Index Report. Disponível em: https://hai.stanford.edu/ai-index
⁴ Cohen, W. M.; Levinthal, D. A. Absorptive Capacity: A New Perspective on Learning and Innovation. Administrative Science Quarterly, 1990. Disponível em: https://www.jstor.org/stable/2393553
