A inteligência artificial entrou na rotina das empresas brasileiras antes que elas decidissem como usá-la. Em 82% das organizações do país, funcionários recorrem ao menos de vez em quando a ferramentas de IA de terceiros sem aprovação ou supervisão formal, segundo pesquisa da SAP em parceria com a Oxford Economics, que ouviu 2.600 líderes em 13 países, 200 deles no Brasil.
A prática ganhou nome, shadow AI, e costuma preocupar pelo risco de vazamento de dados. Mas o mesmo levantamento mostra um problema menos visível. A IA já apoia 26% das tarefas nas companhias brasileiras consultadas, e só 18% dizem adotar a tecnologia de forma integrada. O modelo mais comum, citado por 48%, ainda é o de projetos isolados.
Para Juliana Velozo, vice-presidente sênior para a América Latina da Thoughtworks, a distância entre esses números explica por que tanta gente trabalha mais rápido sem que a empresa produza mais.
Por que o ganho de um funcionário não chega ao resultado
A pressão vem de cima. As lideranças cobram adoção de IA e ganhos de eficiência, mas boa parte das empresas ainda não definiu quais ferramentas usar, para quais tarefas, com quais dados e dentro de quais processos.
Sem essa definição, cada profissional acelera o próprio pedaço do trabalho. O resto do fluxo continua igual. Juliana usa um exemplo comum: alguém que precisa analisar um grande volume de informações antes de repassá-las a um colega passa a fazer em minutos o que levava horas.
“Só que a próxima etapa continua funcionando exatamente como antes. Eu não transformei o processo, apenas transferi o gargalo de lugar”, diz.
Para ela, a pergunta que as empresas fazem está errada. Não basta descobrir como cada funcionário pode trabalhar mais rápido com IA. É preciso perguntar como o fluxo inteiro deveria funcionar agora que a tecnologia existe.
O conhecimento que vai embora com o funcionário
O uso individual também espalha soluções repetidas pela empresa. Duas áreas podem contratar ferramentas diferentes para o mesmo problema, e profissionais podem criar agentes que fazem praticamente a mesma coisa sem saber um do outro.
Há ainda um risco de continuidade. Quando agentes, comandos e automações ficam em contas pessoais, parte do ganho de produtividade pertence, na prática, a quem os criou. Se essa pessoa sai, o fluxo pode parar junto, caso não esteja documentado nem ligado à infraestrutura da empresa.
A exposição de dados segue no centro da conta. Entre as empresas brasileiras ouvidas, 43% já relataram vazamento de dados ou de propriedade intelectual ligado ao uso dessas ferramentas, 32% citaram vulnerabilidades de segurança e 31%, violações de compliance.
O espaço vazio entre a TI e o negócio
Juliana atribui parte da dispersão a uma lacuna de letramento. Os profissionais usam IA em tarefas cada vez mais variadas, mas muitas empresas não definiram o que pode ser feito, que informações podem ser compartilhadas, quais ferramentas estão autorizadas e quando a IA de fato agrega valor ao trabalho.
“Existe quase um ‘cada um por si’. As pessoas sabem que precisam aprender a usar IA, as lideranças dizem que a empresa precisa usar IA, mas entre essas duas pontas ainda falta uma definição muito clara de como isso entra no trabalho”, diz.
A responsabilidade também não tem dono claro. A área de tecnologia conhece infraestrutura e segurança, mas nem sempre domina os processos comerciais, financeiros ou de atendimento. As áreas de negócio conhecem os próprios fluxos, mas podem não ter repertório técnico para avaliar o que a IA permite e os riscos que traz.
Para Juliana, o erro desta primeira fase foi encaixar a IA em processos antigos e esperar transformação. O caminho é reunir as duas áreas para decidir quais etapas ainda fazem sentido, quais podem ser automatizadas e quais decisões devem continuar humanas.
Da experimentação solta à capacidade da empresa
Empresas mais maduras começam a concentrar agentes, modelos e fluxos de IA num mesmo ambiente corporativo, desenvolvido em casa ou contratado de fornecedores. A estrutura permite definir autorizações, acompanhar acessos e consumo e saber o que cada área está criando.
O caminho ainda é longo. Só 15% das empresas brasileiras consultadas pela SAP consideram seus processos totalmente preparados para governar IA. Cerca de 29% não têm controles de permissão e acesso para agentes, e apenas metade mantém um registro formal dos sistemas que usa.
“Não adianta ter milhares de pessoas usando inteligência artificial separadamente e chamar isso de transformação”, diz Juliana. Para ela, depois da corrida para experimentar ferramentas, o próximo passo é redesenhar o trabalho com IA.
A produtividade que conta é a da empresa, e ela depende do fluxo inteiro andar no mesmo ritmo.
Fonte: Raphaela Seixas (Exame) com adaptações da MundoCoop
