Por Pedro Sonda, dooop
O futuro da inteligência artificial nas empresas está menos na tecnologia, que tende a ficar disponível para todos, e mais na capacidade de cada organização de redesenhar o trabalho em torno dela. Três passagens marcam esse futuro: do uso individual para processos redesenhados, do assistente que responde para o agente que executa e da experimentação solta para uma capacidade governada. As empresas que fizerem essas passagens tendem a concentrar os resultados; as demais continuarão usando IA sem colher o valor correspondente.
Atualizado em outubro de 2026.
O que os dados mostram hoje
| Dado | Fonte |
|---|---|
| 88% das organizações usam IA em ao menos uma função, mas só 37% atribuem a ela impacto positivo no resultado operacional | McKinsey, 2026 |
| Apenas 6% das organizações são de alto desempenho em IA; quase três quartos delas redesenharam fundamentalmente fluxos de trabalho | McKinsey, 2026 |
| 40% dos respondentes de grandes organizações relatam escalar agentes de IA, contra 27% no ano anterior; em organizações menores, 22% | McKinsey, 2026 |
| Na indústria brasileira com 100 ou mais funcionários, o uso de IA passou de 16,9% (2022) para 41,9% (2024) | IBGE, 2025 |
Fato: a adoção é ampla e crescente. Interpretação: o resultado está concentrado em poucas empresas, e o que as separa não é ter acesso à IA, mas o que fizeram com o próprio trabalho.
Framework dooop: as 3 passagens
Passagem 1: do uso individual para processos redesenhados
Hoje, a maior parte do uso de IA é individual: cada pessoa usa um assistente para escrever, resumir ou pesquisar. Isso gera ganhos pessoais, mas raramente muda o resultado da empresa. A McKinsey registrou que 80% dos respondentes dizem que a IA melhorou sua produtividade individual (McKinsey, 2026), enquanto bem menos atribuem impacto ao resultado operacional.
O valor organizacional aparece quando o processo muda: quem faz o quê, em que ordem, com que dados e com que controle. O BCG observou que as empresas que mais geram valor com IA dedicam cerca de 70% do esforço a pessoas e processos (BCG, 2024).
Passagem 2: do assistente que responde para o agente que executa
Assistentes respondem a pedidos. Agentes recebem um objetivo e executam etapas: consultam sistemas, preenchem formulários, acionam outras ferramentas. O Gartner prevê que, até 2028, 15% das decisões do dia a dia no trabalho serão tomadas de forma autônoma por IA agêntica, contra praticamente zero em 2024 (Gartner, 2025).
A mesma previsão traz um alerta: mais de 40% dos projetos de IA agêntica devem ser cancelados até o fim de 2027, por custos crescentes, valor pouco claro ou controles de risco inadequados. Agentes ampliam o que a IA pode fazer e, na mesma medida, o que pode dar errado.
Passagem 3: da experimentação solta para uma capacidade governada
Experimentar é necessário, mas experimentação sem critério gera dezenas de pilotos que não escalam. A capacidade organizacional exige três coisas: critérios para escolher onde aplicar IA, regras proporcionais ao risco e pessoas preparadas para trabalhar com ela. Entre os fatores que distinguem as empresas de alto desempenho, a McKinsey destaca o compromisso visível da liderança com as iniciativas de IA (McKinsey, 2026).
O que provavelmente não muda
- Decisões continuam tendo donos. A IA pode recomendar e executar, mas a responsabilidade pelo resultado continua sendo de pessoas.
- Contexto continua sendo vantagem. Modelos tendem a ficar parecidos entre empresas; conhecimento do próprio negócio, dados e processos, não.
- Mudança organizacional continua sendo a parte difícil. A tecnologia avança mais rápido que a capacidade das organizações de absorvê-la.
O que isso significa para a liderança
| Pergunta | Por que importa agora |
|---|---|
| Onde a IA muda nosso modelo de negócio, e não só nossa produtividade? | Ganhos individuais não somam resultado sozinhos |
| Quais processos vamos redesenhar primeiro? | Redesenho é o que separa alto desempenho |
| Que decisões aceitamos delegar a agentes, e com que controle? | Agentes chegam antes das regras |
| Como as pessoas vão aprender a trabalhar com IA? | Competência é o gargalo que mais cresce |
| Quem responde pela agenda de IA? | Sem dono, a experimentação não vira capacidade |
O que fazer agora
- Escolha dois ou três processos com valor claro e redesenhe-os com IA, em vez de espalhar ferramentas.
- Defina regras para agentes antes de adotá-los em escala; veja O que empresas precisam entender antes de adotar agentes de IA.
- Prepare pessoas e lideranças para trabalhar com IA; veja Como a IA está mudando a natureza do trabalho.
Para estruturar a agenda de IA da sua empresa com a dooop, veja dooop.com.br/consultoria.
Perguntas frequentes
A IA vai substituir empresas inteiras de serviços? Não há evidência para afirmar isso de forma geral. O que os dados mostram é concentração de resultado: algumas empresas capturam muito valor e a maioria captura pouco.
Empresas médias ficam para trás? Os dados da McKinsey indicam que grandes organizações avançaram mais rápido na escala de agentes. Para empresas médias, foco em poucos processos e capacitação tende a compensar a falta de escala.
Leia também
- O que muda para empresas com a evolução dos agentes de IA?
- IA não substitui julgamento: o que isso significa para líderes
Sobre a dooop
A dooop é uma consultoria de Caxias do Sul (RS) que prepara lideranças e organizações para transformar inteligência artificial em capacidade de negócio, com estratégia, governança e capacitação.
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