Tal, coloca uma pressão inevitável sobre as organizações: não a de acompanhar uma tendência, mas a de repensar como pode entregar mais valor ao cliente e aos seus colaboradores.
A adoção de IA generativa1 nas empresas não é um processo linear, nem técnico. É, antes de mais, um desafio organizacional, principalmente porque assistimos atualmente além de uma forte mudança em termos de procedimentos com a entrada da IA nas empresas, ao choque geracional, que também se revela em mais um desafio. Talvez, mais crítico, evidencia-se uma assimetria profunda na literacia digital entre equipas. Assim, é necessário repensar em modelos e perceber o que cada CEO pode fazer perante a realidade da sua empresa e equipa.
De acordo com um estudo da McKinsey & Company em 2023, organizações que avançaram de forma decidida na adoção de soluções baseadas em dados, escalabilidade e análise preditiva com IA registaram melhorias operacionais relevantes. Mas o dado mais interessante não está no resultado, mas sim na forma como abordaram estas novas questões.
As empresas que capturam valor não são necessariamente as que investem mais nesta área. São as que decidem mais rápido, que clarificam prioridades e que integram a IA nos processos, redesenhando modelos operacionais. Identificam pontos concretos onde a IA aumenta eficiência dos seus serviços. Além de criarem infraestruturas de dados sólidas, acima de tudo, constroem equipas multidisciplinares capazes de ligar tecnologia ao seu modelo de negócio.
Ainda assim, muitas empresas seguem o caminho oposto. Bloqueiam ferramentas e limitam acessos. Tentam controlar o risco na utilização da IA, eliminando a experimentação e comprometendo a inovação de procedimentos, atualização de conhecimentos e a própria sustentabilidade da organização. Uma empresa que impede os seus colaboradores de explorar IA não está apenas a atrasar o processo que é inerente em todo o mercado de trabalho, mas, sobretudo, está a comprometer o seu sucesso e fator de diferenciação.
Acredito que daqui a poucos anos todas as vantagens competitivas de uma empresa passem a ser, de alguma forma, a tecnologia que utilizam. Podemos todos ter as mesmas ferramentas, mas a forma como as usamos pode ditar a diferença.
Por isso, a liderança tem aqui um papel incontornável. Não basta permitir o uso de IA é preciso definir uma posição clara. Estabelecer regras e parâmetros de utilização destes meios, mas também criar um enquadramento que dê confiança às equipas e que estas não pensem que vão ser substituídas dos seus postos de trabalho.
O mesmo estudo que aqui refiro aponta impactos diferenciados por função. No marketing, a análise de dados não estruturados abre novas possibilidades de personalização. No atendimento ao cliente, há ganhos de eficiência e melhoria da experiência ao longo de toda a jornada de compra do consumidor (pré-compra, compra e pós-compra).
Mas, talvez, o ponto mais contraintuitivo esteja na produtividade individual. Programadores mais experientes conseguem ganhos significativos ao usar IA, porque sabem validar, corrigir e melhorar os resultados. Já perfis menos experientes tendem a aceitar os resultados sem o questionar, o que pode comprometer a qualidade do trabalho. Ou seja, voltamos uma vez mais à questão da forma como as ferramentas são utilizadas sendo um fator claro de diferenciação. Em funções menos qualificadas, sobretudo em contextos de atendimento ao cliente, os ganhos são também relevantes, com aumentos de produtividade e redução da rotatividade de colaboradores. Aqui, a IA funciona como nivelador de desempenho.
Mas tudo isto levanta uma questão estratégica essencial: desenvolver internamente, adquirir ou recorrer a parceiros nestas novas áreas? Não há uma resposta única, é importante que cada CEO faça a sua abordagem adequada à sua realidade, pois só faz sentido investir em capacidades próprias quando estas representam uma vantagem competitiva clara para a empresa. Caso contrário, recorrer a soluções externas pode ser mais eficiente e rápido.
No fundo, o desafio não é tecnológico, é sobretudo decisional. Aqui, uma vez mais os CEO têm um papel fundamental na forma como norteiam as suas equipas.
Um dos pontos mais interessantes do estudo referido prende-se com a motivação para liderar. A diferença entre querer gerar impacto e querer acumular poder não é apenas ética. É estratégica. Porque influencia o tipo de decisões que se tomam.
Num contexto em que a IA redefine modelos de negócio, essa diferença torna-se ainda mais evidente, principalmente quando os CEO não tendem a ter visões mais humanistas e empáticas. Como tal, as motivações que nos levam a estes cargos são cruciais para o desempenho das nossas funções e, consequentemente, para o desempenho da organização.
Ser CEO num mundo em permanente mudança não é tarefa fácil e o dinheiro não deve ser a nossa motivação. Devemos querer gerar impacto real nas pessoas com quem trabalhamos e a quem servimos.
As organizações não precisam apenas de líderes que entendam sobre tecnologia, mas sim que entendam o que fazer com ela e como podem potenciar os seus negócios e motivar os seus trabalhadores. Este é o verdadeiro fator de diferenciação que deve ser alinhado com a gestão de pessoas.
1 Descreve algoritmos como o ChatGPT que podem ser utilizados para criar novos conteúdos, incluindo áudio, código, imagens, texto, simulações e vídeos (Mckinsey, 2024).
Bibliografia:
McKinsey. (2024, 2 de abril). O que é a IA Generativa. Disponível em https://www.mckinsey.com/pt/our-insights/explainers/o-que-e-a-ia-generativa McKinsey. (2023). The McKinsey guide to excelling as a CEO. McKinsey & Company.
Artigo publicado pelo Link to Leaders a 06/04/2026
