IA é um desafio de liderança, não apenas de tecnologia

O problema da IA não é técnico, é de gestão

Muitas equipes executivas investem em inteligência artificial há anos, mas a frustração não vem dos céticos. São os próprios defensores da tecnologia que não veem seus projetos conectados ao lucro líquido (P&L). Eles têm pilotos, momentum interno e apresentações para o conselho mostrando tudo em andamento. O que falta é um elo claro entre essas iniciativas e o desempenho real do negócio. Nesse estágio do ciclo da IA, essa lacuna não é mais tolerável.

Minha experiência liderando IA em escala na Kroger e sua subsidiária 84.51° — onde processávamos milhões de previsões por segundo em milhares de lojas — me ensinou que o sucesso não se mede pelo número de modelos em produção ou pela sofisticação dos pilotos. O foco deve estar em margem de lucro, ticket médio e retenção de clientes, não em métricas técnicas.

O que os líderes ainda não entendem sobre IA

Os executivos com quem trabalho não duvidam da importância da IA. Eles enfrentam margens apertadas, capital mais caro e conselhos que exigem resultados, não apenas planos. Na minha visão, fechar essa lacuna requer três ações:

1. A IA deve impactar diretamente o balanço

Muitas empresas sabem quantos modelos de IA estão rodando, mas poucas conseguem quantificar o valor que eles geram. A tecnologia pode impulsionar ambos os lados da demonstração de resultados: aumentar receitas por meio de personalização e precificação inteligente, e reduzir custos com automação e previsões mais precisas.

O erro comum é espalhar investimentos em iniciativas desconectadas do valor empresarial. A pergunta certa não é onde a empresa usa IA, mas onde ela está transformando a economia unitária do negócio. A maioria das organizações não consegue responder a segunda pergunta.

2. Velocidade é uma vantagem estratégica subestimada

Grandes empresas geralmente sabem mais do que conseguem agir. Dados e insights existem, mas o tempo entre sinal e resposta é lento. Ciclos decisórios longos, funções operando com premissas diferentes e alinhamentos internos tardios fazem com que a oportunidade se perca.

Vi isso acontecer no setor financeiro. Uma equipe desenvolveu modelos para identificar clientes de concorrentes propensos a migrar para um segmento específico. Os modelos eram sólidos e funcionavam. Mas meses de hesitação organizacional, revisões de governança e protelações fizeram com que, quando a decisão foi tomada, as condições de mercado já haviam mudado. Alguém resumiu:

‘A cirurgia foi um sucesso, mas o paciente morreu.’

A IA pode fechar essa lacuna com relatórios mais rápidos, previsões aprimoradas e detecção precoce de anomalias. Não se trata de fazer as coisas mais baratas, mas de agir no momento certo.

3. A IA exige foco, não apenas experimentação

Empresas dispersam recursos em dezenas de projetos de IA sem priorizar aqueles com maior potencial de retorno. A falta de foco leva a resultados diluídos e à sensação de que a tecnologia não entrega valor.

O segredo está em concentrar esforços em áreas onde a IA pode redesenhar processos ou criar novas fontes de receita. Isso requer liderança que entenda não apenas da tecnologia, mas de como ela se integra à estratégia de negócios.

Conclusão: A IA é um jogo de liderança

O desafio da IA não é técnico, mas de gestão. Empresas que transformam a tecnologia em vantagem competitiva são aquelas que:

• Conectam projetos de IA a métricas financeiras claras;
• Agem com velocidade para capturar oportunidades;
• Focam em iniciativas com potencial de alto impacto.

Sem esses pilares, a IA permanece apenas um custo, não um multiplicador de valor.