O Carro de Luxo na Garagem: A Parábola da IA Não Operacionalizada

Imagine a cena: você investe uma fortuna no carro mais avançado do mundo, repleto de tecnologia de ponta, capaz de levá-lo a qualquer lugar com velocidade e segurança inimagináveis. No entanto, ele permanece parado na garagem, acumulando poeira, porque você não soube como abastecê-lo, onde dirigir ou, pior, não adaptou sua rotina para realmente usufruir de sua capacidade. Essa é, em essência, a realidade de muitas empresas com a Inteligência Artificial hoje. Elas adquiriram a tecnologia, mas a verdadeira transformação da produtividade ainda está à espera, presa em um labirinto operacional.

Um recente relatório da Thomson Reuters, o Future of Professionals 2026, acende um alerta crucial para o mercado global. Embora 74% dos profissionais já utilizem ferramentas de IA semanalmente, um impressionante 91% das organizações ainda operam abaixo do potencial máximo da tecnologia. O problema, segundo Adrián Fognini, Head of International da Thomson Reuters, não é tecnológico, mas sim operacional. “O problema não é tecnológico. É operacional”, afirma Fognini à Forbes. Essa declaração ressoa como um sino para líderes e profissionais que buscam ir além da mera adoção e realmente integrar a IA de forma estratégica.

A Distinção Crucial: Tecnologia vs. Operação

Para entender a profundidade dessa questão, precisamos desmistificar a diferença entre um problema tecnológico e um problema operacional no contexto da IA. Um problema tecnológico seria, por exemplo, a incapacidade de um modelo de IA de processar um determinado volume de dados ou a falta de precisão em suas análises. São falhas inerentes à própria ferramenta ou à sua capacidade técnica.

Já um problema operacional surge quando a tecnologia, por mais robusta que seja, não se encaixa de forma fluida nos processos, na cultura e nas habilidades das pessoas que a utilizam. É como ter uma máquina de café expresso de última geração, mas ninguém na equipe sabe como operá-la corretamente, ou o fluxo de trabalho da cozinha não permite que ela seja usada eficientemente. A IA pode estar funcionando perfeitamente em um ambiente de teste, mas quando confrontada com a complexidade do dia a dia corporativo – com seus silos de dados, fluxos de trabalho legados e resistência à mudança – ela tropeça.

Em setores como o jurídico e o contábil, onde a Thomson Reuters tem forte atuação, a IA promete revolucionar a pesquisa, a elaboração de documentos, a análise de contratos e a conformidade. No entanto, se o advogado ou contador não for treinado para interagir com a IA de forma eficaz, se os resultados da IA não forem facilmente integrados aos sistemas existentes ou se a equipe não confiar na sua produção, os ganhos esperados se dissipam. A tecnologia está lá, mas a ponte para a produtividade real ainda precisa ser construída.

Por Que a Lacuna Operacional Persiste?

A lacuna entre a adoção da IA e a obtenção de ganhos operacionais significativos não é um mistério, mas sim o resultado de múltiplos fatores interligados:

• Foco na Ferramenta, Não na Estratégia: Muitas empresas se apressam em adquirir as últimas ferramentas de IA sem antes definir uma estratégia clara de como essas ferramentas se integrarão aos objetivos de negócio e aos fluxos de trabalho existentes. A compra da tecnologia se torna o fim, e não o meio.
• Subestimação da Curva de Aprendizagem: A IA não é uma solução "plug and play". Ela exige que os profissionais desenvolvam novas habilidades, desde a elaboração de prompts eficazes até a validação crítica dos resultados. A falta de investimento em treinamento e requalificação deixa as equipes despreparadas.
• Resistência à Mudança Cultural: A IA desafia métodos de trabalho estabelecidos há décadas. A resistência natural a novas formas de operar, o medo da substituição ou a desconfiança na tecnologia podem sabotar a implementação, independentemente da capacidade técnica da IA.
• Silos Organizacionais: Em grandes corporações, departamentos operam de forma isolada. A IA, para ser eficaz, muitas vezes exige a integração de dados e processos entre diferentes áreas, algo que a estrutura de silos dificulta enormemente.
• Métricas de Sucesso Inadequadas: Medir o ROI da IA vai além de "quantas ferramentas foram implementadas". É preciso focar em métricas operacionais concretas: tempo economizado em tarefas específicas, redução de erros, aumento da satisfação do cliente ou melhoria na tomada de decisões. Sem essas métricas, é difícil provar o valor e justificar a continuidade do investimento.

O Custo Silencioso da Ineficiência e a Pressão dos Clientes

A ineficiência operacional da IA tem um custo tangível. O relatório da Thomson Reuters aponta que até US$ 143 bilhões em receitas nos mercados jurídico e contábil dos Estados Unidos podem ficar sob revisão caso os fornecedores não consigam comprovar ganhos reais com a IA. Isso não é apenas uma questão de otimização interna; é uma demanda crescente dos clientes. A pressão para entregar mais qualidade, com maior velocidade e a custos competitivos, está se tornando estrutural, não se concentrando em um serviço específico, mas em toda a cadeia de valor.

Os clientes esperam que seus prestadores de serviços utilizem a tecnologia para oferecer um valor superior. Se uma empresa não consegue demonstrar como a IA a torna mais eficiente, precisa ou inovadora, ela corre o risco de perder negócios para concorrentes que dominam a arte da operacionalização da IA.

O Toque Humano: O Maestro da Orquestra de IA

É fácil cair na armadilha de pensar na IA como um substituto para o trabalho humano. No entanto, a realidade é que a IA, especialmente em sua fase atual, atua como um amplificador da capacidade humana. O profissional não é substituído, mas sim elevado a um novo patamar, onde pode focar em tarefas de maior valor agregado, que exigem criatividade, julgamento ético, empatia e pensamento estratégico – qualidades intrinsecamente humanas.

O sucesso da IA depende, em grande parte, da capacidade dos humanos de serem os "maestros" dessa orquestra tecnológica. Isso significa:

• Definir as Perguntas Certas: A IA é tão boa quanto os dados e as perguntas que recebe. Profissionais com profundo conhecimento do domínio são essenciais para formular as questões que a IA deve resolver.
• Interpretar e Validar: Os resultados da IA precisam ser interpretados, validados e contextualizados por especialistas humanos. A IA pode gerar insights, mas o julgamento final e a responsabilidade recaem sobre o profissional.
• Adaptar e Refinar: A implementação da IA é um processo contínuo de aprendizado e adaptação. Os humanos são cruciais para refinar os modelos, ajustar os processos e garantir que a IA continue a agregar valor à medida que as necessidades mudam.

Superando os Desafios Operacionais: Um Guia para o Profissional

Para os profissionais e empresas que desejam transpor a barreira operacional da IA, algumas ações são fundamentais:

1. Desenvolva uma Visão Holística: Antes de implementar qualquer ferramenta, defina como a IA se encaixa na estratégia geral da empresa e como ela impactará diferentes departamentos e fluxos de trabalho.
2. Invista Massivamente em Capacitação: Não basta comprar a ferramenta; é preciso investir em programas de treinamento contínuo para que os colaboradores desenvolvam as habilidades necessárias para interagir e gerenciar a IA de forma eficaz.
3. Promova uma Cultura de Experimentação e Adaptação: Encoraje a experimentação com a IA, celebre os aprendizados (mesmo os que vêm de "falhas") e crie um ambiente onde a adaptação a novas ferramentas e processos seja vista como uma vantagem competitiva.
4. Redesenhe Processos com a IA em Mente: Não tente encaixar a IA em processos antigos. Este é o momento de repensar e redesenhar fluxos de trabalho, imaginando como a IA pode otimizar cada etapa.
5. Estabeleça Métricas Claras de Sucesso: Defina indicadores-chave de desempenho (KPIs) que realmente reflitam os ganhos operacionais da IA, como redução de tempo em tarefas repetitivas, melhoria na qualidade das entregas ou aumento da satisfação do cliente.

A Inteligência Artificial tem o poder de transformar radicalmente a produtividade e a eficiência nos negócios. No entanto, essa transformação não é automática. Ela exige uma abordagem consciente e estratégica para superar os desafios operacionais, colocando o foco não apenas na tecnologia em si, mas em como ela é integrada e utilizada pelas pessoas e processos. Somente assim as empresas poderão tirar o carro de luxo da garagem e colocá-lo na estrada da verdadeira inovação e produtividade.

Fonte: Forbes (https://www.forbes.com.br/forbes-tech/2026/06/25/o-problema-da-ia-nao-e-tecnologico-e-operacional-diz-diretor-internacional-da-thomson-reuters/)