Falta de estratégia e processos travam produtividade da inteligência artificial em empresas, diz especialista
Especialista aponta que falta de visão da liderança, processos engessados e falta de profissionais qualificados limitam ganhos com IA
Por Davy Albuquerque
A implementação da inteligência artificial (IA) em empresas enfrenta barreiras que limitam o ganho de produtividade, como a falta de visão estratégica da alta gestão e processos internos que não foram adaptados para as novas tecnologias. Segundo o especialista em tecnologia e estratégia digital Lucas Reis, o impacto econômico da IA depende de reformulações de governança, qualificação de mão de obra e mudanças estruturais.
De acordo com o especialista, a ausência de um ganho geral de produtividade na economia é uma questão de amadurecimento e mudança de comportamento. Para Reis, três erros principais explicam por que as companhias não estão colhendo os frutos da tecnologia na prática.
O primeiro erro é permitir que a adoção ocorra "de baixo para cima", sem que a liderança desenvolva o hábito de utilizar a ferramenta antes da implementação oficial. O segundo é inserir a IA nos fluxos de trabalho atuais sem modificar os processos anteriores, o que acaba mantendo as ineficiências antigas.
Por fim, a falta de uma governança clara para reduzir riscos de propriedade intelectual, segurança da informação e falhas em decisões automatizadas prejudica o desempenho das corporações. Para o especialista, a tecnologia chega antes que empresas e pessoas estejam preparadas para extrair todo o seu potencial.
Por que falta mão de obra qualificada?
A escassez de profissionais para planejar e operar a tecnologia é outro obstáculo relevante. Segundo dados da consultoria IDC (International Data Corporation), mais de 90% das empresas devem enfrentar uma falta crítica de talentos em IA até o fim de 2026.
O movimento de demanda por profissionais com fluência tecnológica já é observado em outros mercados. Nos Estados Unidos, o número de trabalhadores em funções que exigem esse domínio saltou de cerca de 1 milhão em 2023 para 7 milhões em 2025, de acordo com a consultora de gestão estratégica McKinsey.
Apesar do ceticismo do mercado financeiro sobre o retorno imediato, o setor de desenvolvimento de software já apresenta aumento de produtividade. Isso ocorre porque a área ajustou o fluxo de trabalho para que grupos de agentes de IA escrevam milhares de linhas de código por hora sob supervisão de programadores.
Qual é a situação da regulação no Brasil?
A incerteza jurídica sobre propriedade intelectual e responsabilidade civil também retarda uma implementação mais agressiva por parte das empresas. O avanço do Marco da IA no Congresso Nacional pode fornecer o respaldo normativo necessário ao mercado nacional.
O Projeto de Lei 2.338 de 2023 já foi aprovado pelo Senado e está sob análise na Câmara. Contudo, com o adiamento da votação final no Congresso para o período pós-eleitoral de 2026, o país vive um limbo normativo temporário.
Atualmente, a Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD) atua como reguladora de fato por meio da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Segundo Lucas Reis, a governança de dados — conjunto de diretrizes para garantir a segurança e qualidade das informações — funciona como um fator de aceleração da produtividade ao evitar problemas que interrompem a transformação digital.