A habilidade que diferencia executivos na era da IA não é técnica: é saber fazer a pergunta certa

A vantagem de um executivo na era da inteligência artificial não será saber usar mais ferramentas. Será decidir melhor o que merece ser automatizado, qual risco pode ser aceito e que resultado precisa aparecer no caixa, no atendimento ou na operação. A tecnologia já deixou de ser um experimento restrito a especialistas. O diferencial agora está na capacidade de transformar uma ferramenta disponível em uma escolha de negócio verificável.

Essa mudança aparece nos dados, mas também revela um problema: adotar IA não garante resultado. Empresas podem comprar licenças, criar pilotos e produzir relatórios sem alterar uma decisão importante. A liderança que faz diferença é a que formula o problema antes de abrir a ferramenta, escolhe uma métrica e reorganiza o trabalho depois de medir o efeito.

A indústria brasileira multiplicou o uso de IA, mas ainda enfrenta falta de qualificação

O retrato mais concreto do avanço está na Pesquisa de Inovação Semestral do IBGE. Em 2024, 41,9% das 10.167 empresas industriais brasileiras com 100 ou mais pessoas ocupadas informaram usar inteligência artificial. Em 2022, eram 16,9%. O salto foi de 25 pontos percentuais em dois anos.

Esse resultado não descreve uma economia inteira, porque a pesquisa trata de empresas industriais com pelo menos 100 empregados. Ainda assim, é uma fotografia relevante de organizações que já têm escala para investir em tecnologia. O IBGE identificou que a IA aparecia principalmente na administração, com 87,9% de uso entre as empresas pesquisadas, na comercialização, com 75,2%, e no desenvolvimento de projetos, processos e serviços, com 73,1%. Na produção, o índice foi de 52%.

Há uma conta que ajuda a dimensionar o movimento. Aplicando os percentuais publicados pelo IBGE à base de 10.167 empresas, o grupo que declarou usar IA passou de aproximadamente 1.718 empresas em 2022 para cerca de 4.260 em 2024. Isso representa algo próximo de 2.542 empresas a mais na amostra em dois anos. É uma estimativa derivada dos percentuais arredondados da pesquisa, não uma contagem individual divulgada pelo instituto.

A mesma pesquisa impede uma leitura triunfalista. Entre as empresas que não adotaram nenhuma das tecnologias digitais avançadas investigadas, 60,6% apontaram a falta de pessoas qualificadas como obstáculo, contra 46,4% em 2022. O custo das soluções foi citado por 74,3%. Nas empresas que adotaram tecnologia, 54,2% relataram falta de empregados qualificados como dificuldade de uso. O problema, portanto, não termina na compra. Ele reaparece na operação, na integração e na capacidade de interpretar o que a máquina entrega.

Outro dado do IBGE reforça a importância da decisão humana. A estratégia autônoma da empresa foi o principal fator que contribuiu para a implementação de tecnologias avançadas, mencionada por 88,6% das companhias que adotaram alguma delas. A pressão de fornecedores e clientes ficou em 62,6%, e a influência de concorrentes em 51,9%. A empresa que espera uma ordem externa para começar pode estar reagindo quando deveria estar definindo a própria prioridade.

O mercado de trabalho valoriza pensamento analítico junto com tecnologia

O Future of Jobs Report 2025, do Fórum Econômico Mundial, ajuda a explicar por que a tese não pode ser reduzida a aprender prompts. O estudo reúne a visão de mais de 1.000 empregadores, que representam mais de 14 milhões de trabalhadores em 55 economias. Para os participantes, 86% esperam que a inteligência artificial e o processamento de informações transformem seus negócios até 2030.

As competências tecnológicas aparecem no topo da lista de crescimento esperado. IA e big data, redes e cibersegurança e letramento tecnológico estão entre as habilidades com maior aumento de demanda. Porém, pensamento analítico continua como a principal competência central procurada pelos empregadores. Criatividade, resiliência, flexibilidade, agilidade, liderança e influência social também aparecem entre as capacidades que ganham importância.

O relatório estima que 39% das habilidades atuais dos trabalhadores serão transformadas ou ficarão desatualizadas entre 2025 e 2030. A projeção não significa que 39% das pessoas perderão o emprego. Significa que as tarefas e os conhecimentos usados no trabalho devem mudar. Para um dono de negócio, isso altera a pergunta de treinamento. Em vez de perguntar qual curso de ferramenta comprar, ele precisa identificar quais decisões, rotinas e relações com clientes exigirão novas competências.

O próprio relatório projeta a criação de 170 milhões de vagas e o deslocamento de 92 milhões até 2030, resultando em saldo líquido positivo de 78 milhões de empregos, segundo as expectativas reunidas na pesquisa. O número descreve uma transformação agregada, não uma promessa para cada profissão. A mensagem prática é que as empresas precisarão combinar automação com requalificação, porque a tecnologia muda a composição do trabalho enquanto o negócio continua responsável por entregar valor.

O caso do Arizona mostra que IA só entrega valor quando ataca uma fila real

Um caso apresentado pelo IBM Institute for Business Value torna a discussão mais concreta. O Arizona Department of Child Safety, órgão responsável pela proteção de crianças e pelo acompanhamento de casos familiares no estado americano do Arizona, enfrentava processos manuais, mudanças frequentes de políticas e dificuldade para manter os profissionais atualizados. A solução não começou com uma promessa abstrata de inovação. Foi desenhada para reduzir atrito em tarefas específicas.

Segundo o estudo da IBM, a organização implementou um assistente virtual para facilitar a busca e a compreensão de documentos de política. Também aplicou uma ferramenta de inteligência artificial para ler documentos e preencher formulários, além de integrar recursos de IA generativa ao desenvolvimento de funcionalidades, histórias de usuário, critérios de aceitação e casos de teste.

O estudo registra ganho de produtividade de 40% no processo de desenvolvimento e afirma que o mecanismo de processamento automatizado reduziu o tempo de envio de documentos em 500%. A mesma fonte apresenta a fala de Frank Sweeney, diretor de informação do Arizona DCS, sobre o ganho de eficiência para que os profissionais pudessem se concentrar no atendimento às famílias.

O caso tem duas lições para empresas menores. A primeira é que a tecnologia foi ligada a uma fila identificável: documentos, políticas, formulários e desenvolvimento. A segunda é que o ganho foi medido em uma atividade, e não apresentado como uma melhoria genérica na empresa inteira. Mesmo que uma pequena loja, fábrica ou escritório não tenha a mesma estrutura, pode procurar tarefas equivalentes: responder dúvidas repetidas, classificar pedidos, conferir documentos ou preparar uma primeira versão de uma análise.

O estudo global da IBM, feito em parceria com a Oxford Economics, ouviu 2.000 CEOs de 33 geografias e 24 setores no primeiro trimestre de 2025. Na pesquisa, 61% dos CEOs disseram que suas organizações estavam adotando agentes de IA e se preparando para implementá-los em escala. O mesmo levantamento também aponta que 69% dos CEOs consideram o sucesso da organização diretamente ligado à manutenção de um grupo amplo de líderes com entendimento de estratégia e autoridade para tomar decisões críticas.

Produtividade sem decisão vira economia de tempo sem crescimento

O AI Jobs Barometer 2025, da PwC, introduz uma diferença importante entre produzir mais rápido e criar mais valor. A análise examinou quase 1 bilhão de anúncios de emprego e milhares de relatórios financeiros de empresas em seis continentes. Nas indústrias mais expostas à IA, o crescimento da receita por empregado chegou a 27%, três vezes o crescimento de 9% observado nas menos expostas.

A comparação não autoriza dizer que qualquer uso de IA triplica a receita de uma empresa. O resultado é setorial e foi calculado a partir da análise da PwC. Ele sugere, porém, que os ganhos aparecem quando a organização consegue converter produtividade em receita, margem, capacidade de atendimento ou produto melhor. Economizar minutos em uma tarefa não basta se o tempo liberado não for redirecionado para uma atividade que o cliente valoriza.

A PwC também encontrou um prêmio salarial médio de 56% para trabalhadores com habilidades de IA em 2024, quando comparados a profissionais em funções semelhantes sem essas habilidades. Em paralelo, as competências exigidas em ocupações mais expostas à IA estavam mudando 66% mais rápido. Para quem lidera uma empresa, isso significa que a formação não pode ser um evento único. O conhecimento necessário para operar a tecnologia continuará mudando.

O dado brasileiro do IBGE e os estudos globais apontam para a mesma conclusão por caminhos diferentes. O uso cresce, mas o retorno depende da capacidade de escolher onde aplicar, preparar pessoas e acompanhar o resultado. O dono de negócio que trata IA como uma coleção de ferramentas tende a acumular testes. Quem trata IA como parte do desenho operacional consegue decidir o que deve ser feito por uma pessoa, por um sistema ou pelos dois em conjunto.

A liderança precisa trocar a pergunta da ferramenta pela pergunta da decisão

A pergunta antiga era qual inteligência artificial usar. A pergunta mais útil é qual decisão está lenta, cara, inconsistente ou dependente demais de trabalho repetitivo. Essa formulação reduz o risco de começar pelo produto e terminar sem um problema resolvido.

O segundo passo é definir o limite da automação. Uma ferramenta pode resumir documentos, sugerir respostas e organizar dados. Isso não significa que deve aprovar crédito, encerrar um atendimento sensível ou decidir uma contratação sozinha. O responsável precisa definir quais casos exigem revisão humana, quais dados não podem ser enviados e como um erro será identificado.

O terceiro passo é escolher uma medida de sucesso anterior ao piloto. Pode ser tempo médio de resposta, taxa de retrabalho, pedidos concluídos por pessoa, prazo de elaboração de orçamento ou conversão de uma etapa comercial. Sem uma medida inicial, a equipe compara impressões. Com uma medida, ela pode interromper uma experiência que não entrega e ampliar uma que funciona.

O que o dono de negócio pode fazer na segunda-feira

Na segunda-feira, escolha uma tarefa que se repete pelo menos uma vez por semana e que consome tempo de alguém da equipe. Registre durante cinco dias quantas ocorrências existem, quanto tempo cada uma leva e qual erro costuma aparecer. Não compre uma solução antes desse registro.

Depois, descreva em uma página o processo atual. Separe o que é entrada, o que a equipe precisa decidir, o que pode ser sugerido por uma ferramenta e o que precisa de aprovação humana. Escolha um teste de duas semanas com dados não sensíveis e estabeleça uma métrica. Se a tarefa leva 20 minutos e ocorre 30 vezes por semana, o ponto de partida é 10 horas semanais. O objetivo do piloto precisa dizer quanto desse tempo pode ser reduzido sem aumentar retrabalho ou reclamações.

Ao fim das duas semanas, compare o resultado com a linha de base. Se o tempo caiu, mas os erros aumentaram, o projeto não venceu. Se a equipe ganhou tempo e usou esse tempo em atendimento, vendas, análise ou melhoria de produto, há um caso para continuar. Documente o procedimento, o limite da ferramenta, a pessoa responsável pela revisão e a condição que faria a empresa parar.

Esse método parece menos emocionante do que testar uma novidade a cada semana. Ele é mais útil. Os dados do IBGE mostram que a adoção já avançou; os relatórios do Fórum Econômico Mundial, da IBM e da PwC mostram que competências e resultados estão mudando. A vantagem competitiva ficará com quem transformar essa mudança em decisões melhores, mensuradas e ligadas ao negócio.

Fontes consultadas

• IBGE, Pesquisa de Inovação Semestral 2024: uso de inteligência artificial sobe de 16,9% para 41,9%
• IBGE, página oficial da Pesquisa de Inovação Semestral
• IBM Institute for Business Value e Oxford Economics, 2025 CEO Study
• World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025
• PwC, 2025 Global AI Jobs Barometer
• Sebrae, Inteligência Artificial para pequenos negócios