Empresas avançam em automação e inteligência artificial enquanto ainda enfrentam desafios de processos, dados e alinhamento sobre os resultados esperados

A adoção acelerada da inteligência artificial por empresas no Brasil e no mundo tem colocado em evidência um desafio que antecede a escolha de ferramentas. Em meio à busca por eficiência, automação e novos recursos, organizações de diferentes setores têm incorporado IA às operações sem revisar fluxos, organizar dados e definir com clareza quais resultados esperam alcançar.

Esse descompasso aparece no debate entre os próprios responsáveis pelo desenvolvimento da tecnologia. Dario Amodei, CEO da Anthropic, publicou um artigo divulgado no último sábado (12) pelas redes sociais defendendo mais cautela no ritmo de desenvolvimento da IA. Segundo ele, sem mecanismos de controle compatíveis com essa evolução, a tecnologia pode avançar além da capacidade humana de compreendê-la e supervisioná-la. O alerta recebeu o apoio de nomes como Sam Altman, da OpenAI, Elon Musk, da xAI, e Demis Hassabis, da Google DeepMind, concorrentes da Anthropic que convergiram nesse ponto.

Dentro das empresas, em uma escala diferente, a questão passa por uma lógica semelhante. A velocidade de adoção pode superar a capacidade da organização de preparar processos, dados e objetivos para acompanhar a tecnologia. Quando isso acontece, a IA passa a operar sobre estruturas que ainda carregam problemas anteriores à sua implementação.

A adoção avança, mas a estrutura ainda acompanha

Em meio à corrida por eficiência e automação, empresas de diferentes setores têm incorporado IA às operações sem revisar fluxos, definir objetivos claros ou alinhar expectativas sobre os resultados. A sequência das etapas interfere diretamente no que a tecnologia consegue entregar. Quando um processo apresenta falhas e recebe uma nova ferramenta sem passar por uma revisão, essas falhas podem ganhar escala e se repetir com maior velocidade.

Uma pesquisa do Procurement Club com CPOs e CSCOs, publicada este ano, mostra que 47% das empresas ainda precisam resolver gaps de processos e dados antes de avançar com IA em suas cadeias de suprimento, enquanto 56% classificam como baixo o nível de interconexão entre IA, sistemas e processos, com aplicações ainda isoladas e dependentes de intervenção humana.

O Global Tech Report 2026, da KPMG, apresenta um cenário semelhante em outras áreas das empresas. Praticamente todas as companhias brasileiras entrevistadas afirmam já ter implementado automação e IA, mas 45% dos executivos dizem ter múltiplos projetos de IA funcionando de forma desconectada entre si.

Os números ajudam a explicar por que a discussão sobre tecnologia também passa pela forma como as empresas estruturam seus projetos. Ter diferentes soluções em funcionamento não significa, necessariamente, que elas estejam integradas aos processos ou respondendo aos mesmos objetivos.

Quando cliente e fornecedor entendem resultados diferentes

Esse descompasso também aparece na relação entre empresas e fornecedores de tecnologia. Em projetos desse tipo, cliente e fornecedor podem chegar ao fim de uma mesma iniciativa com percepções diferentes sobre o resultado alcançado. Segundo Marcus Garcia, diretor comercial da Konia Tecnologia e especialista em inovação, essa diferença muitas vezes começa antes da execução, quando as duas partes estabelecem expectativas diferentes sobre o que será entregue.

“O cliente parte daquilo que precisa resolver no dia a dia. O fornecedor parte daquilo que foi definido no projeto. Quando essas duas visões não estão alinhadas, pode existir uma diferença grande entre entregar o que foi contratado e resolver o problema que motivou a contratação. Por isso, o alinhamento precisa acontecer antes da tecnologia entrar em cena”, explica.

Na avaliação de Garcia, esse tipo de situação ajuda a entender um problema que também aparece na adoção de IA. A tecnologia pode cumprir aquilo para o qual foi configurada, mas o resultado depende de como a empresa definiu o problema, estruturou o processo e estabeleceu o que espera alcançar. Quando essas etapas não estão claras, a ferramenta pode até funcionar conforme o planejado e ainda assim não produzir o efeito esperado pelo negócio.

“O que acontece muitas vezes é que a empresa compra a tecnologia pensando que ela vai resolver um problema que, na verdade, ainda precisa ser organizado. Se o processo está mal definido, a tecnologia vai seguir aquele processo. Ela pode até deixar tudo mais rápido, mas não vai decidir sozinha o que a empresa deveria estar fazendo”, afirma.

Para o especialista, essa questão ganha importância à medida que as empresas ampliam o uso de IA. Com mais ferramentas entrando nas operações, aumenta também a necessidade de entender onde elas serão aplicadas, quais sistemas precisam conversar entre si e quais resultados devem ser acompanhados.

Essa perspectiva ajuda a conectar os desafios apontados pelas pesquisas com o cotidiano dos projetos de tecnologia. As dificuldades de integração entre IA, sistemas e processos aparecem, na prática, quando diferentes soluções são implementadas sem que exista uma definição comum sobre o problema que cada uma deve resolver ou sobre como seus resultados serão avaliados.

A preparação define o que a tecnologia consegue entregar

A adoção de IA, portanto, envolve uma etapa anterior à escolha da ferramenta. Revisar processos, organizar dados, definir objetivos e alinhar expectativas cria as condições para que a tecnologia seja aplicada de acordo com as necessidades da empresa.

O ponto levantado por Marcus também ajuda a explicar por que a velocidade de implementação, sozinha, não determina o resultado. Quanto maior a presença da IA nas operações, maior a importância de saber onde ela será aplicada, quais processos irá modificar e como a empresa pretende acompanhar seus efeitos.

Quando essa preparação fica em segundo plano, problemas que já existiam podem ser reproduzidos em uma escala maior. Quando acompanha a implementação, a empresa consegue estabelecer com mais clareza onde a tecnologia pode contribuir, quais resultados pode alcançar e quais mudanças ainda dependem de decisões internas.

*Comunicado de imprensa

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