IA amplia capacidade das empresas, mas cria desafio de gestão de ferramentas

A inteligência artificial (IA) tem expandido a capacidade de execução das empresas, mas, ao mesmo tempo, tem gerado um novo desafio para a gestão: a coordenação de um volume crescente de ferramentas, aplicações e agentes desenvolvidos pelos próprios funcionários. Em algumas scale-ups brasileiras, a facilidade para criar soluções com IA já supera a capacidade de incorporá-las à operação e garantir que elas gerem resultados concretos para o negócio.

Esse fenômeno foi identificado no estudo "Inteligência Artificial nas Scale-Ups Brasileiras: O Novo Desenho dos Times com IA", da Endeavor Brasil, com apoio da Salesforce e da Onfly. A pesquisa analisou 415 mentorias sobre IA e ouviu empreendedores e líderes de RH de empresas como iFood, Olist, Alice, Conexa Saúde, Housi e Woba.

Surgimento de 'ilhas de eficiência'

O estudo apontou o surgimento de "ilhas de eficiência", situações em que uma pessoa ou equipe obtém ganhos de produtividade com IA, mas esses resultados não se espalham pela organização nem se traduzem em melhorias nos indicadores gerais da empresa.

Na Housi, por exemplo, o fundador Alexandre Frankel estima que cerca de 200 aplicações e agentes criados internamente estejam em operação. O grande volume de soluções levanta a preocupação de como coordenar essas ferramentas, evitar redundâncias e assegurar que estejam alinhadas às prioridades estratégicas da companhia. O desafio, portanto, vai além do desenvolvimento da aplicação, focando na sua integração à rotina.

Lorena Puppo, da Woba, descreve como "ineficiência moderna" o investimento em ferramentas e pessoal sem a devida reorganização do trabalho. Antes de alterar o organograma, a empresa definiu o papel de cada indivíduo na transformação, desde os desenvolvedores nas áreas até os "champions" e "guardiões" que acompanham o plano.

Mudanças nas estruturas e papéis

Segundo o estudo, 76% das scale-ups consultadas reduziram contratações ou o número de funcionários, uma proporção mais acentuada em empresas que colocam a IA no centro de seus negócios. Essa transformação estrutural não se resume a cortes, mas também à revisão de responsabilidades e à redução de camadas hierárquicas.

Apenas 44% das empresas possuem uma estrutura formal dedicada à IA: 26% têm um líder para o tema e 18% contam com uma equipe específica. A ausência de um responsável formal pode dificultar a coordenação, especialmente quando diferentes áreas desenvolvem soluções de forma independente.

Com agentes assumindo tarefas de execução, os funcionários passam a dedicar mais tempo ao julgamento e à orquestração. Na engenharia, por exemplo, o profissional deixa de escrever código linha por linha para gerenciar agentes em um ambiente adaptado. O papel dos gestores também evolui, exigindo que acompanhem equipes maiores em estruturas enxutas, mas com foco na autonomia do time para tomar decisões, evitando se tornarem gargalos na revisão.

Desafios na formação de talentos juniores

A IA também levanta preocupações sobre a formação de profissionais em início de carreira. Com a automação de tarefas que antes serviam como porta de entrada no mercado, juniores podem perder oportunidades de aprendizado prático. "Se a execução não é mais minha, como é que eu, júnior, chego a ser sênior se eu não executo mais nada? Reduzir as contratações de profissionais juniores pode gerar economia no curto prazo, mas comprometer a formação de talentos mais sênior no futuro", alerta Luis Novo, mentor da Endeavor e fundador da Supernova Labs.

Empresas como iFood e Woba mantêm programas para juniores, mas adaptam o foco para habilidades como pensamento crítico, relações interpessoais, capacidade de julgamento e repertório, já que a parte técnica pode ser aprendida mais rapidamente com o auxílio das ferramentas de IA.

As barreiras relacionadas a pessoas (69%) superaram as ligadas a dados (53%) nas menções do levantamento da Endeavor. Entre os obstáculos citados estão a falta de profissionais qualificados (29%), problemas de estrutura e definição de responsabilidades (22%) e resistência interna (18%). Integração de dados (30%) e privacidade e segurança (23%) também foram mencionados.

Para a Endeavor, a transformação exige patrocínio da liderança, regras claras de uso e acesso às ferramentas, capacitação dos funcionários, critérios de avaliação definidos previamente e comunicação transparente. A recomendação é não focar em metas isoladas como uso de IA ou quantidade de agentes criados, mas sim no impacto gerado nos resultados do negócio.