Nos últimos dois anos, o Brasil, e todo o resto do mundo, mergulhou de cabeça na onda da inteligência artificial. Se em 2023 parecia impossível abrir o LinkedIn sem se deparar com dezenas de posts sobre IA generativa, hoje, em 2025, a conversa já começa a tomar outro rumo. O fascínio inicial pelo “novo brinquedo” deu lugar a questionamentos mais práticos: será que estamos realmente aproveitando os benefícios prometidos? Ou estamos repetindo a mesma curva de aprendizado que já vimos com outras tecnologias, como a computação em nuvem?
Essa reflexão é fundamental, especialmente para quem está em posição de liderança em tecnologia. O papel do CIO, CTO ou até mesmo do gestor de uma área de TI nunca foi tão estratégico. Mais do que acompanhar tendências, cabe a essas lideranças separar moda passageira de transformação duradoura.
Mas vamos por partes…
O déjà-vu da Cloud Computing
Lembra da corrida para a nuvem? Em determinado momento, toda empresa queria “ir para cloud” como se isso, por si só, fosse resolver problemas históricos de infraestrutura, performance ou custos. O discurso até que era bonito: “elasticidade”, “pay as you go”, “resiliência global”. Mas, na prática, muitas organizações brasileiras descobriram – muitas vezes de forma dolorosa – que apenas migrar workloads não garantia redução de custos ou ganho de eficiência.
Foram necessárias rodadas de governança, otimização e replanejamento para que os benefícios reais se materializassem. Hoje, poucos duvidam da importância da nuvem. Mas a diferença está em quem conseguiu transformar o hype inicial em estratégia sustentável e quem apenas adicionou complexidade e custos a mais no seu stack tecnológico. Sem contar a tendência do retorno para o “on premise”, mas isso é outro capítulo.
Agora, a história parece estar se repetindo com a IA.
IA Generativa não é (nem de longe) toda a IA
Quando falamos de inteligência artificial no dia a dia das empresas brasileiras, a conversa se restringe quase sempre à IA generativa. Ferramentas que escrevem textos, criam imagens, resumem relatórios. São úteis, claro, mas ainda são só a ponta do iceberg.
Existe todo um conjunto de aplicações “menos glamourosas”, mas talvez muito mais transformadoras:
- Modelos preditivos para manutenção de equipamentos industriais.
- Algoritmos de análise de risco para crédito e seguros.
- Soluções de otimização logística em empresas de transporte e varejo.
- Sistemas de detecção de fraude em bancos e meios de pagamento.
- Automação inteligente em áreas como saúde, RH e jurídico.
Essas aplicações podem não gerar posts virais nas redes sociais, e nem imagens engraçadas, mas têm impacto direto no resultado do negócio. E aqui fica a provocação: quais casos de uso de IA você já viu trazer valor real na sua empresa? Não estou falando de pilotos ou POCs para “mostrar que estamos inovando”. Estou falando de uso em produção, com ganho comprovado de eficiência, receita ou segurança.
O papel da liderança: governança antes de modismos
É aqui que entra a camada mais desafiadora: governança. O líder de tecnologia não é apenas o “curador de ferramentas legais”. Ele é, antes de tudo, o guardião da priorização.
Inovar por inovar pode ser sedutor, mas também pode se transformar em desperdício de tempo, energia e recursos. A pergunta que deveria estar sempre no radar das lideranças é:
- Esse projeto de IA resolve um problema real do negócio?
- Está alinhado à estratégia da organização?
- Temos dados de qualidade suficientes para alimentar o modelo?
- Existe maturidade operacional para manter esse sistema em produção?
- Quais são os riscos éticos, legais e de segurança envolvidos?
Sem essas respostas, qualquer implementação de IA corre o risco de virar apenas mais um slide bonito em apresentação de comitê mas vazio de impacto real.
A tentação do “piloto eterno”
Muitas empresas brasileiras se encontram no que chamo de síndrome do piloto eterno. São inúmeros projetos de IA anunciados, mas poucos (ou quase nenhum) em escala real. É mais confortável rodar uma POC do que enfrentar os dilemas da integração sistêmica, do retrabalho nos processos ou da resistência cultural.
Mas a liderança em TI precisa ter coragem para fazer a travessia:
- Encerrar iniciativas que não entregam resultado.
- Escalar o que funciona, mesmo que isso signifique enfrentar burocracia e resistência.
- Comunicar claramente os ganhos de cada passo.
Governança não é freio, é GPS
Muitos confundem governança com burocracia. Mas, no contexto de IA, governança é o GPS que orienta o caminho. Ela ajuda a empresa a não se perder entre modismos e a manter o foco no destino: gerar valor sustentável.
E, sim, parte dessa governança envolve também olhar para questões sensíveis como:
- Uso ético dos dados (inclusive em relação à LGPD).
- Transparência nos algoritmos.
- Impacto sobre empregos e cultura organizacional.
- Conformidade regulatória em setores críticos como saúde e finanças.
Ignorar esses pontos pode gerar crises de reputação e até sanções legais.
E você, onde está?
Voltamos, então, à questão inicial: será que já estamos colhendo os ganhos reais da IA no Brasil ou ainda estamos na fase do deslumbramento?
A melhor forma de responder é refletindo sobre o seu próprio ambiente:
- Você consegue citar ao menos dois exemplos concretos de projetos de IA que trouxeram resultados tangíveis no seu dia a dia?
- Esses resultados foram comunicados de forma clara para o board e para os times de negócio?
- A governança em torno da IA na sua empresa está clara ou cada área ainda corre atrás de soluções de forma isolada?
Se a resposta para essas perguntas não vier de forma imediata, talvez seja o momento de repensar a forma como sua organização está tratando a inteligência artificial.
Para fechar: líderes como tradutores de valor
O desafio dos líderes de tecnologia no Brasil nunca foi tão grande e tão fascinante. Não basta conhecer frameworks, plataformas ou fornecedores. É preciso atuar como tradutor de valor: conectar as promessas da IA aos problemas concretos do negócio, garantindo governança e sustentabilidade.
A inovação não está em usar IA só porque todo mundo está usando. Ela está em usar IA de forma inteligente, estratégica e governada, de modo que os resultados falem por si.
Então, fica aqui o convite: olhe para dentro da sua empresa, questione seus projetos, compartilhe exemplos reais. O hype já passou. Agora é hora de mostrar que a inteligência artificial pode ser muito mais do que uma onda passageira.
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