A adoção da inteligência artificial (IA) nas empresas está avançando mais rapidamente do que a capacidade das organizações de transformar a tecnologia em resultados financeiros. Para Leonardo Barros, CEO da Framework Digital, o principal obstáculo não está necessariamente nas ferramentas disponíveis, mas na dificuldade de redesenhar processos, modificar a cultura organizacional e preparar as lideranças para uma nova dinâmica de trabalho.
Em apresentação no IT Forum Na Mata, realizado nesta quinta-feira (22), no Distrito Itaqui, em Itapevi (SP), o executivo defendeu que a chegada da IA agêntica, caracterizada por sistemas capazes de executar tarefas com diferentes níveis de autonomia, exige uma transformação mais profunda do que a simples automação de atividades existentes.
A discussão ocorre em um momento em que as empresas buscam justificar os investimentos na tecnologia. Segundo a pesquisa The state of AI in 2026, da McKinsey, apenas 6% dos respondentes pertencem a organizações classificadas como de alto desempenho em IA, grupo que atribui à tecnologia pelo menos 5% de seu lucro operacional e relata impacto significativo nos negócios.
Para Barros, cofundador da Framework, empresa mineira de transformação digital e desenvolvimento de software, os avanços na capacidade de execução das ferramentas criaram uma nova realidade para as equipes de tecnologia, mas também ampliaram as expectativas das lideranças empresariais.
“Se a IA consegue trazer tantos ganhos na execução, por que poucas empresas estão realmente colhendo resultados? A Framework tem mais de 50 clientes e mantém contato frequente com CEOs e CIOs. A dúvida é recorrente: ‘estamos acelerando, fazendo muitas coisas, mas não estamos entregando valor financeiro na ponta’”, afirmou.
Leia também: Quod dobra capacidade antifraude e corta 40% dos custos com AWS
Automatizar processos não é suficiente
Para explicar o desafio, Barros recorreu à história da industrialização. Quando as fábricas começaram a substituir motores a vapor por motores elétricos, os ganhos de produtividade foram limitados porque as estruturas de produção permaneceram praticamente inalteradas.
A transformação só ocorreu, décadas depois, quando as empresas perceberam que poderiam distribuir motores pelas instalações e reorganizar completamente o funcionamento das fábricas.
“Não foi a tecnologia, nem a aceleração de uma máquina, que trouxe ganhos de produtividade. Foi o redesenho dos processos. E redesenhar processos é muito complexo, porque exige repensar conceitos que estão estabelecidos há muito tempo”, explicou.
Na avaliação do CEO, uma situação semelhante acontece atualmente nas organizações. Em vez de repensar como determinadas atividades deveriam funcionar com agentes de IA, muitas equipes utilizam a tecnologia para desenvolver novos softwares ou acelerar tarefas que já eram realizadas anteriormente.
O próprio executivo relatou que a Framework enfrentou esse desafio internamente. Durante uma iniciativa de transformação, diferentes departamentos começaram a propor ferramentas próprias, mesmo quando já existiam soluções capazes de atender às mesmas necessidades.
A mudança de abordagem exigiu investimentos em capacitação e revisão de processos para permitir que agentes de IA e profissionais passassem a atuar de maneira integrada.
“Não adianta ter tecnologia, as melhores ferramentas ou a melhor máquina se você não começar a mudar a mentalidade. É preciso repensar como as pessoas, as equipes e os processos funcionam”, destacou.
O novo papel das lideranças
A transformação também altera as competências esperadas dos profissionais de tecnologia. Barros argumentou que a capacidade de executar projetos rapidamente, tradicionalmente valorizada nas equipes, deixa de ser o principal diferencial quando ferramentas de IA passam a realizar parte significativa desse trabalho.
“Decidir, planejar, governar e compreender os problemas antes de executar são características cada vez mais importantes. Quando construir se torna abundante, o gargalo passa a ser decidir o que construir e o que não construir”, afirmou.
Nesse cenário, planejamento, julgamento crítico e compreensão dos objetivos empresariais ganham importância. Para o executivo, CIOs e demais lideranças precisam participar mais diretamente das decisões sobre o funcionamento das organizações, em vez de atuar apenas como responsáveis pela entrega de projetos tecnológicos.
“A área de tecnologia não deve mais se limitar a executar projetos a partir de demandas das áreas de negócio, dos clientes ou dos produtos. O diferencial está em compreender melhor o negócio e entender como transformar a operação e a entrega de valor, olhando além das questões técnicas”, disse.
A mudança também envolve questionar a necessidade de determinados processos antes de automatizá-los. Segundo Barros, algumas empresas procuram desenvolver agentes para executar atividades que poderiam ser eliminadas ou completamente reformuladas.
Governança para ampliar a autonomia
A expansão dos agentes de IA também exige mecanismos para controlar riscos e definir responsabilidades. Na Framework, segundo Barros, a adoção dessas ferramentas passou a seguir regras relacionadas à supervisão humana, aos limites de atuação e ao registro das operações realizadas.
O modelo estabelece que cada sistema tenha uma pessoa identificada como responsável, além de condições previamente definidas para determinar quais ações podem ser executadas autonomamente e quais dependem de autorização.
A empresa também utiliza mecanismos de rastreabilidade para acompanhar decisões e atividades dos agentes. Essas condições são consideradas necessárias antes que uma ferramenta entre em produção.
Para ilustrar as consequências de uma implementação inadequada, Barros mencionou o caso da fintech sueca Klarna, que ampliou o uso de IA no atendimento ao cliente, mas, em 2025, precisou rever sua estratégia e voltar a recrutar atendentes humanos diante de problemas relacionados à qualidade do serviço.
O executivo também citou o episódio envolvendo a Air Canada, condenada em 2024 por um tribunal civil da província canadense da Colúmbia Britânica a indenizar um passageiro que recebeu de um chatbot da companhia informações incorretas sobre descontos em tarifas para viagens por luto.
Os exemplos foram utilizados para defender que os indicadores de sucesso não devem considerar apenas redução de custos e velocidade de execução, mas também qualidade, confiabilidade e consequências para os clientes.
Para Barros, a supervisão humana também é essencial para preservar a capacidade de avaliação das equipes.
“Se começarmos a delegar todo o julgamento à IA, vamos atrofiar essa capacidade nas nossas equipes. Precisamos desenvolver o senso crítico, ensinar os profissionais a julgar, assumir o papel de decisores e agir com racionalidade”, alertou.
Na avaliação do executivo, a capacidade de combinar autonomia tecnológica, supervisão humana e mudanças organizacionais será determinante para que os investimentos em IA produzam resultados sustentáveis.
Siga o IT Forum no LinkedIn e fique por dentro de todas as notícias!