Por Rodrigo Regente
Há uma característica comum a praticamente todas as grandes transformações tecnológicas da história: elas costumam ser subestimadas em seu início e superestimadas no curto prazo.
Foi assim com a internet, com a computação em nuvem e com a mobilidade digital. Em seus primeiros anos, a atenção esteve concentrada na tecnologia. Somente depois ficou claro que a verdadeira transformação acontecia na economia, nos modelos de negócio e na forma como as empresas operavam.
A inteligência artificial parece seguir o mesmo caminho.
Hoje, grande parte da discussão ainda gira em torno dos modelos, da capacidade de processamento e da velocidade com que novos agentes surgem. É uma conversa necessária, mas talvez secundária diante da pergunta que realmente importará nos próximos anos: como administrar uma organização onde parte crescente do trabalho será executada por inteligências digitais?
Essa reflexão ganha ainda mais relevância quando observamos teses como a defendida por Raoul Pal, fundador da Real Vision e ex-executivo do Goldman Sachs. Em sua visão sobre a chamada Economic Singularity, a convergência entre Inteligência Artificial, computação, robótica, redes e energia poderá reduzir drasticamente o custo da inteligência, alterando a relação entre capital, trabalho e produtividade.
Independentemente da velocidade com que esse cenário se materialize, a direção parece clara. A inteligência computacional tende a se tornar cada vez mais abundante, acessível e distribuída.
Se essa premissa estiver correta, o diferencial competitivo das empresas deixará de ser simplesmente possuir Inteligência Artificial. O verdadeiro diferencial passará a ser a capacidade de coordenar essa inteligência.
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Esse movimento já começou.
Segundo a pesquisa The State of AI 2025, da McKinsey, 88% das organizações já utilizam IA em pelo menos uma função de negócio. Ao mesmo tempo, a maioria ainda não conseguiu escalar essas iniciativas para toda a empresa, e apenas uma parcela limitada relata impactos financeiros relevantes em nível corporativo. O estudo mostra que a dificuldade deixou de ser experimentar IA e passou a ser integrá-la aos processos, redesenhar fluxos de trabalho e estabelecer mecanismos de governança.
É justamente nessa transição que surge um desafio pouco explorado.
Nos próximos anos, dificilmente uma organização utilizará apenas um modelo de IA. Ela conviverá com dezenas de agentes especializados, desenvolvidos por fornecedores diferentes, treinados para funções específicas e conectados a sistemas distintos. Alguns apoiarão equipes comerciais. Outros executarão processos financeiros, analisarão contratos, monitorarão ambientes críticos, desenvolverão software ou atenderão clientes.
A complexidade deixa de ser tecnológica.
Ela passa a ser operacional.
Quem define quais agentes podem acessar determinados dados? Como garantir que decisões automatizadas estejam alinhadas às políticas da organização? Como controlar custos computacionais, rastrear decisões, monitorar desempenho e assegurar conformidade regulatória em um ambiente formado por centenas de inteligências autônomas?
Historicamente, toda grande onda tecnológica criou uma camada de gestão.
A internet exigiu plataformas de segurança e governança. A computação em nuvem trouxe ferramentas de observabilidade, FinOps e gerenciamento de ambientes distribuídos. Da mesma forma, a Inteligência Artificial começa a demandar uma infraestrutura própria para coordenar agentes, modelos e processos de forma integrada.
Governança deixa de ser uma função de controle para se tornar parte da arquitetura da inovação.
Talvez estejamos olhando para a Inteligência Artificial da mesma forma que observávamos a internet no final da década de 1990. Naquela época, poucos imaginavam que o verdadeiro valor não estaria nas páginas da web, mas nas plataformas que sustentariam toda a economia digital.
Com a IA, a lógica pode se repetir.
Os modelos continuarão evoluindo. Novos agentes surgirão em velocidade crescente. A inteligência computacional se tornará mais poderosa e, possivelmente, mais barata.
Mas, se a inteligência caminhar para a abundância, o recurso escasso deixará de ser a capacidade de gerar respostas.
O recurso escasso será a capacidade de governá-las.
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