A inteligência artificial subiu ao topo da lista de prioridades em uma velocidade sem precedentes. Orçamentos foram drenados de outras áreas, organogramas estão sendo rasgados e novas lideranças surgem com a missão quase messiânica de “implementar a IA”. Há uma urgência no ar, um medo latente de ficar para trás. Mas, no meio desse ruído, uma pergunta fundamental tem sido varrida para debaixo do tapete: o que exatamente estamos acelerando?
A resposta, na maioria das vezes, é desconfortável.
A verdade é que a maior parte das empresas não sofre por falta de tecnologia. O buraco é mais embaixo. Elas sofrem por desalinhamento crônico, excesso de interpretações conflitantes sobre o mesmo problema e uma dificuldade paralisante de priorizar o que realmente move o ponteiro.
E os dados começam a mostrar isso com clareza. Segundo o relatório global “The State of AI 2025”, da McKinsey & Company, embora 88% das empresas já usem IA em ao menos uma função, quase dois terços ainda estão apenas em fase de experimentação ou pilotos, sem escala real no negócio. Mesmo com a adoção massiva, apenas 39% relatam impacto financeiro direto no EBIT, o que revela um abismo entre uso e valor.
Quando você joga IA em cima desse cenário sem antes arrumar a casa, o resultado não é transformação. É amplificação.
A IA não tem o poder mágico de melhorar a qualidade de uma decisão. Ela apenas escala a natureza dela. Se a base é sólida, ela escala eficiência. Se a base é frágil, ela escala o erro e faz isso com uma confiança cega que impede o questionamento.
Tecnologia sem estrutura é apenas ruído caro
Estamos vendo a adoção da inteligência artificial acontecer como uma “puxadinho” tecnológico sobre fundações que já estavam rachadas. Ferramentas são compradas, fluxos são automatizados e análises saem em segundos. Mas os fundamentos continuam intocados.
Esse desalinhamento já começa a aparecer nas métricas de risco. Mais da metade das organizações que usam IA relatam ter sofrido pelo menos uma consequência negativa, e quase um terço aponta erros ou imprecisões da IA como causa direta dessas falhas.
Processos confusos continuam confusos, só que agora geram saídas mais rápidas. Critérios de decisão subjetivos continuam subjetivos, mas agora vêm embalados em dashboards bonitos. Áreas que não se falavam passam a produzir dados desconexos em um volume que ninguém consegue processar.
O diagnóstico é claro: as empresas estão ficando mais rápidas, mas não necessariamente mais assertivas. Temos mais dados à mesa, mas menos consenso sobre o que eles significam. A IA, nesse contexto, não resolve a complexidade. Ela a expande. E quanto maior a escala, maior o estrago de uma distorção que nasceu lá atrás, na definição do problema.
Essa lacuna entre adoção e impacto também aparece em outro dado inquietante: um estudo do MIT indica que 95% das implementações de IA generativa em empresas não têm impacto mensurável no P&L, não por falha tecnológica, mas por integração superficial com processos e decisões.
Repertório não se automatiza e nem deveria
Existe uma parte vital do processo decisório que a tecnologia não consegue mimetizar: o repertório humano.
O repertório é o que nos permite interpretar o subtexto, entender as variáveis que não estão na planilha e decidir quais riscos valem a pena. É a nossa capacidade de dar contexto. Modelos de IA não questionam a origem de um problema; eles operam sobre o que recebem. Se a entrada é superficial ou mal formulada, a IA entregará uma versão gourmetizada dessa mesma limitação.
Isso cria um efeito colateral perigoso. As decisões ganham uma aparência de precisão técnica, mas perdem profundidade crítica. Cria-se uma cultura onde questionar o dado passa a ser visto como um gargalo, e não como uma etapa essencial de qualidade.
No fim do dia, a empresa toma decisões ruins com mais convicção e menos fricção interna. A velocidade, que deveria ser uma vantagem competitiva, vira um risco operacional de alto calibre.
A transformação não é sobre o “Digital”
Há um erro clássico no discurso corporativo de que a transformação digital começa pela ferramenta. Não começa. Transformar digitalmente um negócio exige, antes de tudo, organizar a forma como esse negócio pensa.
Isso passa por definir como os problemas são identificados, como as metas são desdobradas e como a informação é traduzida em ação. A IA potencializa quem já tem maturidade analítica. Para quem não tem, ela é apenas um acelerador de caos.
Essa assimetria já é visível. Enquanto 86% das empresas relatam ganhos pontuais de produtividade com IA, quase metade ainda não possui frameworks estruturados de governança, o que indica que eficiência está sendo capturada antes da maturidade decisória, exatamente o cenário que amplifica erros em escala.
Empresas que extraem valor real da tecnologia não são as que gastam mais em licenças de software, mas as que melhor estruturam o contexto onde essa tecnologia opera. É sobre clareza estratégica e alinhamento, não apenas sobre processamento de dados.
O design como infraestrutura de pensamento
É aqui que entra o papel estratégico do design e não estou falando de telas ou estética. Falo do design como uma disciplina de estruturação de pensamento. O design estratégico serve para organizar problemas, explicitar premissas e reduzir as ambiguidades entre departamentos que falam línguas diferentes.
Em um mundo onde a IA depende visceralmente da qualidade do que é alimentado nela, essa camada de organização deixa de ser um “extra” e vira sobrevivência. Sem essa estrutura, a IA trabalha sobre fragmentos. Com ela, ela trabalha sobre sistemas coerentes.
A discussão sobre inteligência artificial não deveria ser sobre a substituição de pessoas. Deveria ser sobre como a capacidade humana de interpretar, questionar e dar sentido ao mundo é organizada para que a máquina possa, de fato, ajudar.
A tecnologia vai continuar evoluindo, ficando mais barata e mais potente. O que não evolui no mesmo ritmo, e exige esforço intencional, é a nossa capacidade de decidir o que fazer com ela. Sem repertório, a IA não transforma. Ela apenas nos leva mais rápido para o lugar errado.
Igor Baliberdin, designer estratégico e fundador da LOOOP
