Entendo por que as empresas estão fazendo isso. A pressão é real e vem de praticamente todas as direções ao mesmo tempo. Conselhos de administração querem conhecer a estratégia de IA. CEOs querem avanços visíveis. Funcionários estão fazendo experimentos por conta própria. Fornecedores descobriram, de repente, que praticamente qualquer funcionalidade de software pode ser descrita como “impulsionada por IA” — às vezes, mantendo a seriedade ao fazer essa afirmação. Assim, as empresas respondem procurando onde podem aplicá-la: vendas, engenharia, manutenção, qualidade, cadeia de suprimentos, atendimento ao cliente, cibersegurança, finanças, RH. A lista cresce quase imediatamente.
O problema é que o número de possíveis aplicações de IA está aumentando muito mais rápido do que a capacidade da maioria das organizações de implementá-las adequadamente. Isso transforma o que parece ser uma oportunidade tecnológica em um problema bastante tradicional de estratégia: há muito mais coisas que poderíamos fazer do que aquelas que, de forma realista, conseguimos financiar, dotar de equipes, governar, integrar e sustentar.
Quando todas as áreas querem uma iniciativa de IA
É aqui que as coisas começam a ficar complicadas. Uma unidade de negócios identifica um caso de uso promissor. Outra vê algo semelhante e quer desenvolver sua própria versão. Um líder funcional percebe que seu roadmap provavelmente precisa incluir algum componente de IA. Em pouco tempo, a empresa tem vinte projetos-piloto, diversas plataformas, vários fornecedores e uma coleção crescente de apresentações em PowerPoint descrevendo o valor que será gerado no futuro.
Individualmente, muitos desses projetos fazem todo o sentido. Coletivamente, podem ser inviáveis. Os mesmos engenheiros de dados estão dando suporte a vários projetos. Os mesmos profissionais de cibersegurança precisam revisar todos eles. Os mesmos líderes operacionais são chamados a patrocinar múltiplas transformações ao mesmo tempo em que continuam administrando o negócio que já existe. O orçamento é dividido em parcelas menores, a atenção dos executivos se dispersa por um número crescente de reuniões e as pessoas que têm o conhecimento mais profundo sobre o negócio se tornam gargalos, porque todos os projetos precisam delas.
Tecnicamente, nada é deixado de lado. Mas quase nada recebe atenção suficiente para se tornar realmente relevante. Vejo isso acontecer também fora da IA. Tenho em casa uma gaveta cheia de cabos antigos de carregamento porque cada um deles tem uma razão perfeitamente racional para continuar ali. Certamente, algum dia, a civilização dependerá da minha capacidade de encontrar um cabo Mini-USB de 2009. Então, guardo todos eles. Até que, em algum momento, a gaveta mal consegue fechar. As organizações são surpreendentemente parecidas quando se trata de iniciativas estratégicas: todo projeto consegue justificar sua própria existência, e é justamente assim que você acaba mantendo todos eles.
Faça uma pergunta mais difícil
A pergunta natural para os líderes neste momento é: “Onde podemos usar IA?”. Cada vez mais, acredito que essa pergunta seja fácil demais. Com tempo suficiente, a resposta provavelmente será: em quase todos os lugares. Uma pergunta mais útil seria: Onde a IA poderia alterar de forma significativa os resultados econômicos, o desempenho ou a posição competitiva do negócio?
Isso gera uma conversa completamente diferente. Economizar alguns minutos do tempo dos funcionários na elaboração de atas ou anotações de reuniões pode ser útil. Reduzir as paradas não planejadas em 20%, melhorar o rendimento de um processo produtivo de alto custo, encurtar ciclos de engenharia, reduzir estoques sem prejudicar os níveis de serviço ou mudar de forma significativa a velocidade com que uma empresa responde aos clientes pode ser transformador. Todos são casos de uso de IA, mas não deveriam receber automaticamente o mesmo peso estratégico.
Por isso, os líderes precisam olhar além da questão de saber se a IA consegue executar determinada tarefa. Eles precisam compreender com que frequência determinada decisão é tomada, qual é a lógica econômica subjacente, se os dados necessários estão acessíveis e são confiáveis, se a recomendação gerada pode efetivamente modificar um fluxo de trabalho e se essa melhoria criaria uma diferenciação relevante. Um modelo tecnicamente impressionante que permanece à margem do processo operacional real continua sendo apenas um modelo interessante.
A IA torna o foco ainda mais valioso
A parte desconfortável vem agora: algumas boas ideias terão de esperar. Isso pode parecer irresponsável em um período de mudanças tecnológicas tão rápidas, porque contenção pode ser facilmente confundida com hesitação. Ninguém quer descobrir, daqui a três anos, que um concorrente avançou agressivamente enquanto sua empresa ainda estava formando um comitê de governança.
Mas tentar avançar em todas as frentes ao mesmo tempo também pode nos tornar mais lentos. O capital é limitado. O talento técnico é limitado. Dados limpos e contextualizados são limitados. A capacidade de uma organização de absorver novos processos é bastante limitada. A atenção dos executivos talvez seja o recurso mais escasso de todos, embora raramente a incluamos no business case.
É por isso que suspeito que as empresas que mais se beneficiarão da IA não serão necessariamente aquelas com o maior número de projetos de IA. Talvez sejam aquelas dispostas a fazer escolhas mais rigorosas sobre onde a IA merece receber um nível desproporcional de investimento.
Isso significa identificar um pequeno número de áreas nas quais o impacto econômico seja significativo, o problema de negócio seja real, existam condições para a adoção e a organização esteja disposta a concentrar talentos, capital, dados e atenção da liderança. Todo o restante não desaparece. Simplesmente desce na lista de prioridades.
A IA está oferecendo às empresas um número extraordinário de novas possibilidades. Isso é empolgante, mas possibilidade, por si só, nunca foi estratégia. A vantagem estratégica surge da decisão sobre quais poucas possibilidades são importantes o suficiente para serem perseguidas com força de verdade — e, depois, da disciplina necessária para deixar todas as demais de lado, pelo menos por enquanto.
*O artigo, traduzido com a autorização do autor, foi publicado originalmente por Jeff Winter em 20 de agosto de 2026: Why More AI Use Cases Can Produce Less AI Value
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