Há uma frase que ouço em quase toda sala de diretoria nos últimos dois anos, pronunciada sempre com o mesmo brilho nos olhos de quem acabou de descobrir o fogo: precisamos de IA em tudo. Raramente alguém pergunta para quê. Menos ainda alguém pergunta quem vai responder quando o tudo der errado. É uma fé quase religiosa, professada com entusiasmo de neófito, praticada com o rigor de quem reza sem saber o credo. E como toda fé recém adotada, ela produz milagres publicitários e desastres contábeis em proporções quase idênticas.

O relatório do MIT, conduzido pela iniciativa NANDA e publicado em julho de 2025, chega a uma conclusão que deveria constranger qualquer executivo que já postou uma foto ao lado de um chatbot como se fosse um troféu de caça. Depois de examinar centenas de implementações corporativas, entrevistar dezenas de líderes e mapear o destino de bilhões de dólares investidos, os pesquisadores descobriram que noventa e cinco por cento dos projetos de inteligência artificial generativa nas empresas não produzem nenhum retorno financeiro mensurável (MIT Project NANDA, via Forbes). Não estamos falando de retorno modesto. Estamos falando de zero. O dinheiro entra, os slides ficam bonitos, o board aplaude, e o resultado, na prática, é o mesmo de antes da revolução: nada.

A McKinsey, que dificilmente pode ser acusada de pessimismo estrutural em relação à tecnologia, chega a um diagnóstico complementar e igualmente incômodo. Segundo o relatório State of AI de 2025, a adoção da inteligência artificial já é praticamente universal entre as grandes organizações, mas a capacidade de transformar essa adoção em valor real permanece restrita a um grupo pequeno, algo em torno de cinco a seis por cento das empresas pesquisadas, que reportam impacto significativo no resultado operacional (McKinsey, State of AI 2025). O que separa esse grupo minoritário do restante não é o modelo de linguagem que compraram, nem o fornecedor que escolheram, nem o quanto investiram em licenças. É o comprometimento com a redesenho de processos, a presença ativa da liderança sênior na supervisão do tema e, palavra que muitos executivos tratam como acessório burocrático, governança.

Convém repetir essa palavra devagar, porque ela tem sido tratada, em boa parte das conversas de C level que acompanho, como um obstáculo administrativo, um comitê chato que atrasa o lançamento de um produto empolgante. Governança não é isso. Governança é a diferença entre transformar tecnologia em ativo estratégico ou em passivo contingente esperando para explodir no relatório anual. E se essa distinção ainda soa abstrata, a Gartner oferece números que tornam o argumento bastante concreto: a consultoria prevê que, até o fim de 2026, sessenta por cento dos projetos de inteligência artificial sem dados adequadamente preparados e governados serão simplesmente abandonados (Gartner, fevereiro de 2025). E, indo além, projeta que mais de quarenta por cento dos projetos de IA agêntica, aqueles sistemas autônomos que tanto fascinam quem confunde autonomia com progresso, serão cancelados até 2027, por custos crescentes, valor de negócio pouco claro ou controles de risco inadequados (Gartner, junho de 2025).

Note a elegância perversa do padrão. As empresas não estão fracassando porque a tecnologia é ruim. Estão fracassando porque trataram a tecnologia como um fim em si mesma, um totem a ser exibido, em vez de um instrumento a ser dirigido por alguém que sabe exatamente aonde quer chegar e que assume, com todas as letras, a responsabilidade pelo caminho.

A sedução da abdicação

Existe um tipo específico de executivo que adora a inteligência artificial por um motivo pouco confessável: ela parece oferecer uma saída elegante para a responsabilidade. Se o algoritmo decidiu, se o modelo recomendou, se o sistema calculou, então talvez ninguém precise assinar embaixo. É uma tentação antiga travestida de modernidade, a mesma lógica de quem terceiriza a consciência para uma planilha ou para um consultor caro, só que agora com uma interface conversacional e um discurso de inovação.

O problema é que a inteligência artificial não decide nada. Ela projeta, com impressionante sofisticação estatística, aquilo que aprendeu a partir de dados que alguém escolheu, organizou e, frequentemente, distorceu sem perceber. Ela não tem intenção, não tem compromisso, não tem garra. Ela tem parâmetros. E parâmetros, por mais bem ajustados que estejam, não vestem a camisa da empresa, não perdem o sono pensando em como entregar um projeto crítico, não sentem o peso de uma decisão que afeta a vida de milhares de colaboradores. Isso é privilégio, ou fardo, exclusivamente humano.

Quem transforma inteligência artificial em valor de verdade entendeu algo que parece óbvio e que, no entanto, escapa a boa parte das lideranças seduzidas pelo brilho da novidade: a tecnologia é multiplicadora, não substituta. Ela multiplica dedicação, multiplica disciplina, multiplica a qualidade dos processos que já existem. E, com a mesma voracidade matemática, multiplica desleixo, multiplica ambiguidade de propósito, multiplica a ausência de critério. Um time comprometido, apoiado por inteligência artificial bem governada, entrega resultados que seriam impensáveis há uma década. Um time disperso, sem direção clara, apoiado pela mesma tecnologia, apenas erra mais rápido e em maior escala.

O mito da velocidade sem direção

Há um fetiche corporativo contemporâneo pela velocidade que merece ser desmontado com alguma ironia. Fala se muito em agilidade, em disrupção, em mover rápido e quebrar coisas, como se quebrar coisas fosse, por si só, um indicador de sucesso e não apenas de imprudência bem financiada. A inteligência artificial acelera decisões, isso é inegável. O que raramente se discute com a mesma ênfase é que ela acelera também as decisões erradas, na mesma velocidade e com a mesma confiança estatística das certas. Um modelo mal calibrado não hesita antes de errar. Ele erra com a fluência de quem está absolutamente convencido de que está certo, o que é, aliás, uma característica que ele compartilha com boa parte dos diretores executivos que conheci ao longo de mais de três décadas de carreira.

Transformar inteligência artificial em valor sem perder o controle exige, portanto, uma disciplina que soa antiquada em tempos de entusiasmo desenfreado: definir, antes de qualquer linha de código ou qualquer contrato assinado com um fornecedor, o que exatamente se pretende resolver, quem é o responsável final pela decisão, que critérios definem sucesso além do aplauso do board, e que mecanismos existem para auditar, corrigir e, se necessário, desligar o sistema quando ele começar a produzir resultados que ninguém pediu. Isso não é burocracia. Isso é o mínimo de seriedade que qualquer investimento relevante exige, com ou sem inteligência artificial envolvida.

Governança como vantagem competitiva, não como camisa de força

É irônico observar como a mesma liderança que exige controles rigorosos de compliance financeiro, auditoria contábil e conformidade regulatória trata a governança de inteligência artificial como um detalhe que pode ficar para depois, quando o produto já estiver rodando em produção e for tarde demais para redesenhar qualquer coisa sem custo político. A pesquisa da McKinsey já mencionada aponta, sem meias palavras, que a supervisão executiva direta sobre a governança de IA é um dos fatores mais correlacionados a resultados financeiros superiores entre as organizações pesquisadas (McKinsey, State of AI 2025). Não é coincidência. É consequência direta de tratar a tecnologia como parte da estratégia, e não como brinquedo do departamento de inovação isolado em um andar separado do resto da empresa, longe o suficiente para que ninguém precise prestar contas quando o experimento falhar.

Governar inteligência artificial significa, entre outras coisas, aceitar que nem toda decisão deve ser automatizada, mesmo quando a automação é tecnicamente possível. Significa manter seres humanos qualificados no ponto exato em que o julgamento importa mais do que a velocidade, especialmente em decisões que envolvem pessoas, reputação e risco reputacional irreversível. Significa medir resultado com a mesma seriedade com que se mede qualquer outro investimento de capital, resistindo à tentação de confundir volume de pilotos lançados com maturidade real. E significa, sobretudo, exigir de cada aplicação de inteligência artificial a mesma pergunta que qualquer conselho de administração deveria fazer sobre qualquer iniciativa relevante: quem responde por isso quando algo sair do script.

O elogio, finalmente, do esforço

Depois de tantos anos observando organizações públicas e privadas tentarem se reinventar com tecnologias sucessivas, uma constatação permanece incomodamente estável: nenhuma ferramenta jamais substituiu a determinação de quem decidiu, de fato, fazer o trabalho difícil de transformar uma instituição por dentro. A inteligência artificial não tem garra. Não tem comprometimento. Não veste a camisa de ninguém às cinco da manhã, quando o projeto está atrasado e a pressão é real. Ela é, na melhor das hipóteses, um instrumento poderoso nas mãos de quem já tem essas qualidades em abundância, e um espelho amplificador de incompetência nas mãos de quem não as tem.

As organizações que vão de fato converter inteligência artificial em valor sustentável nos próximos anos não serão, provavelmente, as que compraram a licença mais cara ou contrataram o consultor mais badalado. Serão as que entenderam que tecnologia sem governança é apenas risco disfarçado de inovação, e que dedicação humana bem direcionada, apoiada e não substituída pela máquina, continua sendo o único ativo verdadeiramente escasso em qualquer mercado competitivo. O algoritmo processa. A liderança responde. E é essa distinção, cada vez mais rara de se ouvir em salas de reunião obcecadas por demonstrações de produto, que separa quem vai transformar inteligência artificial em vantagem duradoura de quem vai apenas engordar as estatísticas do próximo relatório sobre projetos abandonados.

A pergunta que fica, então, não é se sua empresa usa inteligência artificial. Praticamente todas usam, e isso deixou de ser diferencial há bastante tempo. A pergunta que realmente separa quem lidera de quem apenas segue tendência é outra, mais desconfortável e bem mais reveladora: quando o sistema errar, e ele vai errar, quem na sua organização está preparado para assumir a responsabilidade, corrigir o rumo e continuar de pé com a mesma garra de sempre. Se a resposta não vier rápido e com nome próprio, talvez o problema nunca tenha sido a tecnologia.

Referências