Oferecido por
A Inteligência Artificial já deixou de ser uma discussão restrita aos laboratórios de inovação e às áreas de tecnologia. Nas empresas, ela passou a ocupar um espaço mais complexo: o de ferramenta operacional diretamente conectada ao usuário final. Essa mudança altera a natureza da transformação em curso. Se outras ondas tecnológicas impactavam os negócios principalmente pela infraestrutura, a IA se tornou visível, acessível e utilizável por praticamente qualquer colaborador: do desenvolvedor ao profissional de marketing, do financeiro ao call center.
Foi justamente essa relação íntima entre IA, cultura organizacional, produtividade e gestão de risco que norteou a roundtable promovida pela Oracle com executivos de diferentes empresas e segmentos. O encontro reuniu lideranças para discutir como as organizações estão lidando com a adoção prática da IA generativa, quais barreiras permanecem abertas e quais caminhos começam a se consolidar como consenso.
Ao longo da conversa, um ponto ficou evidente: o debate já não gira em torno de “usar ou não usar IA”. A questão agora é como transformar experimentação em resultado consistente sem comprometer governança, qualidade e sustentabilidade operacional.
Participaram do debate executivos de empresas como Oracle, Engineering, Nuveni, Unlegacy e Agnes, além de lideranças de tecnologia, inovação e desenvolvimento de software que compartilharam experiências práticas sobre adoção, segurança, cultura e ROI em projetos de IA.
Resultado para a empresa x resultado para o colaborador
Uma das discussões mais relevantes da mesa redonda foi a percepção de empresas e colaboradores sobre o valor da IA a partir de óticas diferentes.
Na prática, as organizações mensuram os resultados por meio de indicadores como EBITDA, produtividade operacional, ganho de escala, aceleração de entrega e eficiência financeira. Para quem usa a tecnologia diariamente, o ganho aparece de outra forma: redução de esforço, simplificação de tarefas, eliminação de fricção e ganho de tempo.
Essa diferença de perspectiva ajuda a explicar um fenômeno recorrente nas empresas: o crescimento do chamado Shadow AI, prática que consiste no uso de ferramentas externas de IA sem homologação formal ou conhecimento da organização.
Ao encontrar barreiras internas, burocracias ou limitações técnicas, muitos profissionais recorrem a soluções disponíveis fora do ambiente corporativo para resolver problemas imediatos do trabalho cotidiano. Em vários casos, isso acontece porque a ferramenta externa entrega uma experiência mais simples, rápida e intuitiva do que os fluxos internos da empresa.
O consenso entre os executivos foi que o Shadow AI não pode mais ser tratado apenas como um problema de segurança ou uma prática marginal. Em muitos casos, ele funciona como um indicador de gargalos internos e da velocidade com que os colaboradores estão tentando adaptar seus fluxos de trabalho à nova realidade.
Nesse contexto, ganhou força a percepção de que a resposta não está em apenas restringir o uso da IA, mas em adotar ambientes controlados de experimentação, sandboxes e modelos mais flexíveis de governança. Em vez de combater os usuários que exploram novas possibilidades, parte das empresas começa a entender que esses profissionais podem atuar como aceleradores internos da transformação. Esse equilíbrio será cada vez mais importante à medida que a IA deixa de ser uma ferramenta isolada e passa a fazer parte dos processos críticos das empresas.
O ROI ainda está em construção
Outro tema central da roundtable foi que medir o Retorno sobre Investimento ainda se apresenta como um desafio. Embora praticamente todas as empresas relatem ganhos de produtividade, os executivos reconhecem que ainda não existe uma padronização clara sobre quais métricas devem ser utilizadas para medir impacto real.
Ao longo da conversa, surgiram pelo menos três diferentes dimensões de valor sobre ROI. A primeira delas está ligada à eficiência operacional. Nesse modelo, o retorno aparece em redução de backlog, ganho de velocidade, automação de tarefas repetitivas e aceleração de entregas. Esta é uma visão muito presente nas áreas técnicas e de desenvolvimento.
A segunda perspectiva está relacionada ao impacto financeiro direto. Algumas empresas já trabalham com metas objetivas associadas a EBITDA, redução de custos operacionais e substituição de fornecedores ou ferramentas terceiras por soluções internas apoiadas em IA.
Já a terceira dimensão traz um olhar mais estrutural: a IA como ferramenta de capacitação organizacional. Nesse caso, o retorno não aparece necessariamente no curto prazo, mas na formação de cultura, aceleração de aprendizado e desenvolvimento de novas competências internas.
Essa perspectiva ganhou força especialmente quando os participantes passaram a discutir a importância do consumo prático da tecnologia. Em vez de limitar o acesso às ferramentas, algumas empresas passaram a incentivar experimentação ampla justamente para acelerar maturidade organizacional.
Ao mesmo tempo, os executivos ressaltaram que produtividade não pode ser confundida com qualidade. Em algumas operações, a IA vem ampliando velocidade de entrega, mas também produzindo resultados mais superficiais, exigindo novos mecanismos de validação e revisão.
A cultura como principal desafio
Se houve um consenso importante durante toda a conversa, foi o de que os maiores obstáculos da IA nas empresas não são tecnológicos, mas culturais. Os relatos mostraram que muitas organizações já possuem ferramentas disponíveis, orçamento aprovado e acesso à tecnologia, mas ainda enfrentam dificuldades para criar uma cultura capaz de absorver essa transformação de maneira estruturada.
Em vários casos, os executivos relataram resistência de profissionais seniores, insegurança das equipes e baixa compreensão sobre o potencial real das ferramentas. Em outros, surgiram exemplos de empresas que aceleraram decisões sem preparar o ambiente organizacional, gerando medo, rejeição e perda de confiança interna.
Um dos casos compartilhados durante o encontro ilustrou justamente esse problema: um grupo de mídia decidiu desmontar praticamente toda sua operação digital após acreditar que ferramentas de IA substituiriam integralmente as atividades humanas de produção e distribuição de conteúdo. O resultado foi uma queda abrupta de receita, desorganização operacional e um ambiente interno marcado por insegurança e resistência às novas tecnologias.
A experiência serviu como alerta para um ponto recorrente da discussão: IA não substitui processos desestruturados. Ela potencializa processos bem-organizados. Sem coordenação humana, sem direcionamento estratégico e sem clareza operacional, a tecnologia tende a ampliar problemas já existentes em vez de resolvê-los.
Abertura para experimentação e o papel da Oracle
Outro ponto debatido foi a necessidade de criar ambientes seguros para experimentação. Nesse contexto, ganhou destaque a visão defendida pela Oracle sobre abertura controlada ao uso de ferramentas e estímulo à exploração prática da IA pelas equipes.
Os participantes relataram iniciativas internas voltadas à criação de labs, programas de incentivo, assessments de maturidade e até premiações para projetos desenvolvidos pelos próprios colaboradores utilizando IA generativa.
A lógica por trás dessas iniciativas é relativamente simples: as empresas perceberam que restringir totalmente o acesso à tecnologia pode desacelerar aprendizado e incentivar ainda mais o uso informal de ferramentas externas.
Ao abrir espaço para testes controlados, compartilhamento de experiências e desenvolvimento colaborativo, algumas organizações passaram a transformar curiosidade em capacidade operacional.
A discussão também reforçou a importância da liderança nesse processo. Em vários momentos, os executivos destacaram que o exemplo vindo do topo da organização influencia diretamente a velocidade de adoção e o nível de maturidade das equipes.
Mais do que aprovar orçamento, as lideranças precisam participar da transformação, compreender riscos, testar ferramentas e construir modelos claros de governança e capacitação.
A maturidade em IA não é linear
A roundtable também apresentou um framework de maturidade organizacional em IA que não acontece de forma uniforme dentro de uma mesma empresa. A proposta parte da ideia de que a adoção sustentável da IA depende do avanço simultâneo de múltiplos pilares, como cultura, governança, gestão de risco, capacitação e integração operacional.
Segundo a visão apresentada, as organizações transitam entre diferentes níveis de maturidade: observadoras, exploradoras, construtoras, orquestradoras e visionárias. Mas os próprios participantes reconheceram que essa evolução não acontece de forma homogênea. Dentro da mesma empresa, áreas técnicas podem operar em níveis avançados de adoção enquanto setores administrativos ainda permanecem em estágios iniciais.
Esse descompasso ajuda a explicar por que muitas organizações convivem simultaneamente com iniciativas sofisticadas de automação e processos básicos ainda pouco estruturados.
Ainda assim, o consenso foi que a maturidade em IA deixou de ser um diferencial pontual para se tornar uma questão estratégica de sobrevivência competitiva. Para além da escolha de modelos mais avançados, as organizações precisarão desenvolver a capacidade de conectar IA às operações do dia a dia, preservando segurança, conformidade e geração de valor.
O novo desafio A principal conclusão da roundtable revela uma tensão permanente nas organizações: como acelerar a adoção da IA enquanto se preservam estruturas de controle.
O novo desafio
A principal conclusão da roundtable revela uma tensão permanente nas organizações: como acelerar a adoção da IA enquanto se preservam estruturas de controle.
As organizações que tentarem bloquear completamente o avanço da IA provavelmente perderão velocidade e capacidade de inovação. Por outro lado, aquelas que liberarem uso irrestrito sem critérios claros tendem a ampliar riscos operacionais, jurídicos e reputacionais.
O caminho que começa a emergir combina experimentação responsável, governança flexível, desenvolvimento contínuo de competências, integração da IA aos processos de negócios e construção gradual de cultura organizacional.
Nesse cenário, as empresas mais preparadas não serão necessariamente as que adotarem mais ferramentas, mas as que conseguirem integrar a Inteligência Artificial ao trabalho cotidiano sem perder controle sobre dados, decisões e responsabilidades. Transformar testes em resultado consistente será, sobretudo, uma questão de maturidade organizacional.
Lucas Maciel
