O diagnóstico que as empresas fazem de si mesmas antes de comprar tecnologia é o verdadeiro obstáculo à inteligência artificial (IA). Foi essa a tese defendida nesta quarta-feira (29), em São Paulo, pelo fundador e presidente da CI&T, Cesar Gon, e pelo cientista-chefe da TDS.company, Silvio Meira, no encontro de lançamento do pocket book Alucinação Organizacional, assinado pelo time da consultoria com um capítulo de cada convidado.
O termo dá nome ao livro e ao problema. No vocabulário da IA, alucinação descreve o modelo que produz uma informação plausível e falsa com total convicção. Gon transporta a definição para a empresa. É a crença profunda e confiante de que se sabe qual problema precisa ser resolvido quando, na prática, não se sabe.
A forma mais comum dessa crença, na leitura dele, é tratar a inteligência artificial como um item a mais no inventário de tecnologia. “A alucinação é supor que é apenas mais uma tecnologia muito poderosa, que precisamos implantar nos nossos processos e na nossa organização atuais”, diz Gon.
O número que sustenta o argumento aparece no capítulo dele. Segundo o livro, 95% das iniciativas de transformação com IA ainda não produzem impacto mensurável, percentual creditado a um levantamento da CI&T em parceria com a MIT Sloan Management Review Brasil. A ordem de grandeza repete a do relatório The GenAI Divide, do MIT, que em 2025 apontou retorno nulo em quase todos os projetos corporativos de IA generativa.
A máquina a vapor com correias
Meira recorre à eletrificação das fábricas para explicar por que o dinheiro não vira produtividade. Antes de 1880, a força vinha de uma caldeira mantida longe do galpão, porque explodia de vez em quando, e chegava às máquinas por um sistema de correias de couro, corda ou dentadas. Quando o motor elétrico apareceu, menor, mais compacto e mais eficiente, a indústria trocou a caldeira pelo motor e manteve as correias.
“Levou 40 anos para deixarem de alucinar e admitir que aquele sistema de correias estava errado”, afirma. Só por volta de 1920 as fábricas puseram um motor em cada máquina que precisava girar, e só então a produtividade apareceu. Durante as quatro décadas anteriores, segundo ele, o ganho atribuível à eletricidade na indústria foi zero. A transição também exigiu uma nova geração de engenheiros.
O paralelo com software vem acompanhado de uma conta. Para cada dólar gasto em licença, calcula o cientista-chefe da TDS.company, a economia mundial gasta outros dois para fazer o software funcionar e mais sete para mantê-lo em operação dentro de um contexto que resolva o problema de uma empresa. Quem anuncia a compra de um sistema sem saber que problema ele resolve comprou apenas o nome do problema. “Comprou um décimo da solução.”
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O PowerPoint como sintoma
Os dois cobram atenção ao tipo de ganho que as equipes relatam. O exemplo que Gon usa vem dos primeiros seis meses de adoção nas empresas. O profissional que levava dois dias para montar 15 slides passou a produzir 150 em quatro horas, e a levar todos eles para a reunião. Alguém do outro lado condensa o material de novo, e o ciclo se fecha sem que nada tenha mudado no negócio.
“Todos estão mais produtivos, mas a nossa margem é a mesma”, diz. Para ele, aplicar a tecnologia sobre os processos e a cadeia de valor existentes é uma alucinação de otimização. A tarefa da transformação real é entender o que a tecnologia faz e o que nunca fará, e a partir daí redesenhar os fluxos de trabalho.
Meira reforça o ponto com números de produtividade agregada. Um estudo que ele cita sobre o impacto da tecnologia da informação entre 2010 e 2020 apontou aumento de 0,66% na produtividade total dos fatores na década inteira. Para o ciclo atual, a previsão dele é dura. A meia década até 2027 está perdida.
Código fácil de escrever, difícil de ler
O caso mais visível de hiperprodutividade está na própria engenharia de software, e é lá que Meira localiza o risco seguinte. Um desenvolvedor competente hoje produz dezenas de milhares de linhas de código por dia, contra 10 a 100 na era anterior à IA generativa. O volume não vem com compreensão.
“É muito mais fácil escrever código do que ler o código escrito por outra pessoa”, afirma quem escreve código há 53 anos. Sem reconstruir o modelo mental de quem escreveu, ninguém sabe por que aquele trecho existe. Se o pedido partiu de alguém sem formação em computação, o resultado pode entrar em produção com falha de segurança embutida e ninguém percebe.
O antídoto que ele propõe é conhecimento, não ferramenta. “O mais perigoso nas organizações são pessoas com ideias sem fundamento”, diz. Uma ideia convincente, somada a alguém com poder de financiar, consome milhões antes que se pergunte que problema aquilo resolve.
A pergunta que quase ninguém responde
O capítulo de Meira no livro parte de uma constatação sobre reuniões de estratégia. Declarar um destino qualquer organização consegue. O que separa as empresas é a segunda pergunta, a de que capacidades elas precisam para chegar lá.
Daí vem a definição que ele repete no palco. Estratégia é o conjunto de processos que transforma aspirações em capacidades, e capacidade se decompõe em três coisas: o conhecimento para entender a aspiração, a habilidade de usar esse conhecimento na prática e os recursos, de prédios a pessoas e parceiros. A distância entre aspiração e capacidade, escreve ele no livro, é o espaço onde as transformações morrem. “A maioria dos negócios não tem estratégia. Já não tinha antes e continua sem ter”, diz, agora com mais gente interferindo no processo.
O livro nomeia dois mecanismos dessa distância. A lacuna de absorção é a diferença entre a velocidade com que a tecnologia avança e a capacidade da empresa de incorporá-la ao funcionamento real, uma limitação sistêmica e não técnica. O paradoxo do piloto é a confusão entre provar que a tecnologia funciona e provar que a organização está pronta para absorvê-la.
Gon acrescenta uma terceira lacuna, entre o consumidor e a empresa. A sociedade muda hábitos mais rápido do que as companhias entendem essas mudanças, e o resultado é uma experiência que ele descreve como slow by design. Duas décadas depois dos primeiros aplicativos de consumo, observa, a maior parte das empresas ainda atende o cliente de um jeito que parece datado, sem que exista obstáculo técnico para isso. Aí está a oportunidade competitiva do momento, na avaliação dele.
Mr. Kaizen contra o líder da reinvenção
A parte mais incômoda da conversa trata de incentivos. Uma empresa bem-sucedida hoje, observa Gon, é cheia de gente excelente em otimizar a própria área, e o líder capaz de reinventar um pedaço do negócio era necessário a cada três ou quatro anos. Esse regime não se sustenta em um ambiente que combina IA, robótica e visão computacional, em que a densidade de reinvenções sobe e a arquitetura de decisão precisa redistribuir julgamento e responsabilidade.
“As estruturas de RH, de recrutamento e de incentivo estão desenhadas para premiar o Mr. Kaizen”, diz o presidente da CI&T, e não o líder da mudança radical. Ele aponta como pilar esquecido da transformação os hábitos da liderança e o sistema de gestão, ao lado de propósito, processo e pessoas.
Meira leva a crítica um degrau atrás, para a formação. A universidade, na avaliação dele, prepara profissionais para operar dentro de caixas estáveis, e mudar a cabeça de um professor, na frase que ele cita, é mais difícil do que mudar um cemitério de lugar. Uma intervenção da plateia traz o mesmo ponto pelo lado pessoal, o de uma filha que estudou 11 anos de medicina para exercer uma profissão que a IA está redefinindo.
Não se desaprende sozinho
Antes de aprender, as organizações precisam desaprender. Essa é a tese central da última parte do encontro. “Você não desaprende sozinho”, afirma Meira. Sem um grupo que faça o mesmo movimento, ninguém tem incentivo para abandonar o que sabe e assume sozinho todo o risco de tentar. O caso mais difícil é o da empresa que vai bem. “Como desaprender o sucesso, se todos precisam repetir o que o sustenta?”
A saída que ele propõe não é o laboratório de inovação, formato que considera historicamente fracassado. É manter na periferia do negócio, fora do alcance da auditoria e do conselho, grupos permanentes de experimentação, aprendizado e performance, encarregados de testar hipóteses sobre mercados novos. A 3M é o exemplo que ele cita.
A distinção que ele faz é entre ideia e hipótese. Ideia não vale nada; hipótese com mecanismo de teste vale. E o que esses grupos aprendem, inclusive sobre o que não funciona, precisa voltar para a organização, para que ninguém siga alucinando com o que já foi descartado. Melhorar a empresa não resolve, completa, quando o mercado que a sustenta está desaparecendo.
Proteger o trabalhador, não o negócio
O regime de incentivos que trava a reinvenção é o mesmo que trava a requalificação, sustenta Meira. Trimestre, bônus e cobrança do conselho empurram a empresa para defender o negócio atual, e proteger o negócio não protege quem trabalha nele. A proteção vem de um processo contínuo de upskilling, reskilling e transkilling, para funções que talvez ainda não existam. O caminho, para ele, é voltar às fundações e perguntar o que é preciso saber para aprender o que vem depois.
Gon aposta no capital humano interno. Uma companhia de 15 mil pessoas não resolve o problema contratando um salvador no mercado, argumenta, e a solução precisa ser de dentro para fora. O que ele propõe é organizar o negócio como work-based learning, começando pelo desafio a resolver e pelo que a equipe precisa saber para resolvê-lo.
Sobre o ritmo, Gon é pragmático. Acompanhar a velocidade da tecnologia é humanamente impossível, mas basta se mover mais rápido do que o ambiente externo. “Quem transforma as empresas não é a tecnologia, são as pessoas.”
O posfácio do livro resume a aposta dos dois em uma frase. A inteligência artificial não vai transformar a sua organização. Você vai, ou não vai.
Um livro escrito para ser lido por máquina
O pocket book, de 78 páginas, termina com um capítulo dirigido a assistentes de IA. São instruções para que um modelo leia a obra conforme o papel de quem pergunta, de CEO a líder de PMO, e responda em quatro blocos: o que importa para aquele cargo, por que importa, o que muda no modelo operacional e o que perguntar em seguida dentro da empresa. O livro, em outras palavras, foi escrito para ser lido por máquina e por pessoa.
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