Delegar funções essenciais para a AI sem intencionalidade é um risco, dizem especialistas

À medida que a Inteligência Artificial passa a ocupar espaços centrais nas rotinas corporativas, a discussão se desloca da tecnologia em si para a forma como organizações estruturam trabalho, decisão e valor. Não é mais sobre o uso de ferramentas isoladas, mas a integração entre sistemas inteligentes, competências humanas e modelos operacionais.

Tudo precisa ser muito bem orquestrado. “O desafio não é apenas tecnológico, mas cognitivo”, aponta o diretor de inovação da Alura, Guilherme Pereira, alertando para o risco de delegar funções essenciais sem intencionalidade. Ele participou de um bate papo com o gerente executivo de arquitetura e soluções digitais do Grupo RBS, Douglas Ulian, que aconteceu recentemente no Instituto Caldeira.

A visão dos líderes é que a transformação deve começar pela compreensão profunda dos fluxos de valor do negócio. No caso do Grupo RBS, Ulian explica, por exemplo, que, antes de propor soluções, a empresa envolve pessoas das áreas estratégicas, promove entrevistas, capacita especialistas em dados e em IA sobre o funcionamento do negócio e, em seguida, treina essas mesmas áreas em Inteligência Artificial.

“Para você compreender como o negócio pode se transformar, você tem que entender o potencial da tecnologia, não apenas da interação com uma forma de chat”, afirma. O treinamento, conta, é aprofundado e inclui agentes de IA, modelos clássicos e arquiteturas híbridas. A partir desse nivelamento, a organização avança para workshops de ideação, priorização de oportunidades e prototipação.

A ação já resultou em 16 iniciativas estruturadas, cada uma com definição de problema, solução, recursos e retorno esperado. A escolha de onde implementar, de acordo com Ulian, também é estratégica.

Buscar lugares de alta disponibilidade para implementar uma mudança é uma boa prática.

Esse movimento expõe um desafio ainda pouco resolvido: o design organizacional em um cenário em que agentes de Inteligência Artificial passam a atuar como parte dos times. Para Ulian, o ponto importante é sempre como incorporar esses agentes às estruturas formais. “Estamos tentando entender como a empresa precisa ser diferente para lidar com o tema”, afirma, ao descrever uma camada específica de governança voltada à IA.

Ao analisar esses desafios no dia a dia das empresas, o diretor de inovação da Alura, Guilherme Pereira, destaca o conceito da ‘prontidão organizacional’. Para ele, apesar da popularização recente da IA generativa, as empresas ainda operam em um estágio inicial de maturidade.

“Três anos se passaram e não temos esses elementos bem definidos”, constata, ao se referir à ausência de estratégias claras e amplamente conhecidas dentro das organizações.

Pereira também chama atenção para uma confusão conceitual recorrente sobre o que a Inteligência Artificial é capaz de fazer. Ele diferencia o pensamento lógico, bem reproduzido pelas redes neurais, de outros formatos de cognição humana. “A gente tem formatos de pensamento que a máquina hoje não tem o design para mimetizar”, afirma, ao citar decisões baseadas em intuição, percepção subjetiva e emoções. Para ele, a IA opera com excelência quando há dados, padrões e processos bem definidos, mas não acessa domínios ligados a desejos, valores e vontades.

Essa limitação aparece de forma prática quando se trata de problemas complexos. O especialista menciona estudos que testam grandes modelos de linguagem em cadeias longas de raciocínio.
“Quando falamos de problemas com dez passos de complexidade, todos os modelos colapsam”, admite.

A resposta, então, não está em um único modelo, mas na integração entre Inteligência Artificial generativa e modelos descritivos, preditivos e prescritivos.

A gente está muito cego falando só de IA generativa.

O gerente executivo de arquitetura e soluções digitais do Grupo RBS reforça essa visão ao afirmar que a Inteligência Artificial replica padrões médios. “Essa tecnologia pega a média do padrão documentado e replica”, diz. Assim, tudo que é repetição, commodity e processo tende a ser absorvido pela tecnologia. “Aquilo que deixa de existir é o padrão”, afirma, destacando que empatia, consciência e interpretação contextual permanecem fora do alcance das máquinas.

Na RBS, essa discussão se materializa em dados internos. Uma pesquisa com colaboradores revela que 75% já utilizam alguma ferramenta de Inteligência Artificial, mas apenas 20% percebem a adoção como alta dentro da empresa. O uso acontece de forma difusa e pouco visível. “Estava todo mundo usando escondido”, diz Ulian. A resposta é uma estratégia dupla de estímulo ao uso consciente e disseminado, combinada com iniciativas estruturadas ligadas à estratégia do negócio.

Os números mostram avanço gradual. Mais de 1.200 colaboradores passam a usar IA generativa diariamente, surgem comunidades internas com centenas de participantes e casos criados de forma espontânea pelas áreas. Um exemplo citado é o de um jornalista que desenvolve um script para monitorar centenas de sites locais, reduzindo horas de trabalho manual. “Isso veio de alguém que viu um problema e usou a tecnologia para resolver”, afirma Ulian.

Sobre o futuro, Ulian projeta um cenário em que agentes artificiais se tornam parte integrante das equipes. “No médio prazo, a gente vai ter uma empresa em que toda equipe tem indivíduos artificiais que fazem parte do processo”, afirma.