Muitos líderes investem em IA, mas poucos conseguem comprovar o retorno. O desafio é transformar o potencial tecnológico em resultados com IA concretos.
Um estudo recente da IBM confirma este cenário, revelando que apenas 52% dos líderes dizem que seus investimentos em IA generativa estão gerando valor além da redução de custos.
Para líderes e executivos, o desafio não é mais “se” devemos usar IA, mas “como” usá-la para gerar impacto mensurável. Como sair do campo das possibilidades e entrar na arena dos resultados concretos?
Essas e outras perguntas foram o centro da conversa com Reinaldo Sima, CTO da MRV, no episódio #305 do nosso podcast. Ouça o episódio completo para entender como uma das maiores construtoras do país está usando a tecnologia para construir o futuro.
#305 – MRV: Aprendizados práticos para resultados concretos com IAQual é o alicerce para construir resultados com IA?
Reinaldo Sima, CTO da MRV, defende que resultados com IA vêm da maturidade digital da organização, e define essa base como a “Transformação Digital 1.0”: a jornada prévia focada em digitalizar processos, migrar para a nuvem e estruturar os dados da companhia.
Sem essa fundação, a IA se torna um projeto isolado, caro e sem sustentação para gerar valor em escala.
Empresas que, como a MRV, investiram nesse trabalho prévio, hoje aplicam a tecnologia sobre uma estrutura robusta, partindo para a fase 2.0 da transformação digital. É isso que permite ir além do hype e construir valor real e escalável.
Como evitar a ressaca digital e garantir resultados com IA?
A “ressaca digital” é um problema mais comum do que se imagina. Um estudo da McKinsey aponta que cerca de 70% das transformações digitais falham em atingir seus objetivos, gerando frustração após grandes investimentos que não trazem o retorno esperado.
O antídoto é uma abordagem pragmática que começa com uma pergunta simples: “Qual problema de negócio estamos tentando resolver?”. O erro mais comum é partir da tecnologia em busca de um problema, e não ao contrário.
Uma vez que o problema está claro, o próximo passo é definir como o sucesso será medido. É aqui que a disciplina de usar OKRs (Objectives and Key Results) se torna fundamental. Cada iniciativa de IA, segundo Reinaldo Sima, precisa ter um indicador claro atrelado: aumento de vendas, redução de custos ou melhora na margem.
Essa clareza nas métricas direciona o investimento e garante projetos de sucesso, garantindo que os resultados com IA sejam concretos.
Como a IA pode gerar resultados além da experiência do cliente?
O foco inicial de muitas empresas é utilizar IA apenas para otimizar a jornada do cliente. No entanto, o verdadeiro salto de produtividade pode estar dentro de casa, ao capacitar os colaboradores. A MRV apostou na criação de “copilotos”: agentes de IA que atuam como mentores 24/7 para as equipes. Segundo o Google Cloud, agentesde IA são uma das cinco principais tendências no uso de IA no ambiente corporativo.
Imagine um engenheiro júnior em uma obra consultando um especialista virtual sobre um procedimento técnico, ou um corretor novo recebendo dicas em tempo real para conduzir uma negociação complexa. A IA deixa de ser apenas uma interface para o cliente e se torna uma ferramenta de capacitação contínua.
Essa abordagem gera um ciclo virtuoso: colaboradores mais bem preparados entregam um trabalho de maior qualidade, o que impacta diretamente a satisfação do cliente e os resultados financeiros.
Como a IA transforma o futuro do trabalho e gera resultados?
O maior retorno sobre o investimento em IA não vem da automação de tarefas, mas da amplificação do talento humano. A tecnologia se torna uma alavanca de resultados quando a equipe é capacitada para usá-la de forma estratégica, e a urgência dessa capacitação é um fato.
Segundo um relatório do Fórum Econômico Mundial, 6 em cada 10 trabalhadores precisarão de novas competências até 2027. A perspectiva da MRV é que o desafio não é lutar contra a IA, mas “reagir usando IA”.
Reinaldo Sima usa a analogia do torneiro mecânico, que precisou aprender a operar o torno CNC para não se tornar obsoleto. O foco estratégico, portanto, deve ser no upskilling: capacitar as pessoas para usarem a tecnologia a seu favor. A IA não substitui o corretor, mas amplifica sua capacidade.
Como escalar os resultados com IA de forma segura?
Depois de obter resultados com IA nos projetos piloto, o desafio é escalar a inovação. A resposta está em empoderar as próprias áreas de negócio, em um modelo de “IA Self-Service”, similar ao que ocorreu com o Business Intelligence (BI) anos atrás, com ferramentas como o Power BI.
No entanto, essa democratização traz um risco crítico se não for acompanhada de uma governança sólida. O relatório CX Trends 2025 revela que, sem regras claras, as equipes podem criar soluções inconsistentes, gerar vulnerabilidades de segurança ou custos não previstos, reduzindo os ganhos obtidos.
A estratégia, portanto, é criar uma plataforma que ofereça ferramentas pré-aprovadas e diretrizes de uso. É o equilíbrio entre liberdade para inovar e responsabilidade para proteger o negócio. Essa abordagem é o que permite que os resultados com IA sejam consistentes e escaláveis.
Além dos agentes: qual é o futuro da IA nas organizações?
Se os copilotos representam a IA auxiliando indivíduos, o próximo horizonte é a colaboração entre as próprias IAs. É o conceito de “Crew AI”: equipes de agentes de inteligência artificial trabalhando de forma orquestrada para resolver desafios complexos, que um único agente não conseguiria.
Imagine um agente especializado em análise jurídica, outro em codificação e um terceiro em testes de software. Em vez de atuarem isoladamente, eles são articulados para desenvolver uma nova funcionalidade de ponta a ponta, garantindo conformidade, qualidade e agilidade.
Essa visão transforma a IA de uma ferramenta de suporte para um verdadeiro motor de execução em tarefas sofisticadas. Estudos como o da Harvard Business Review apontam a colaboração com agentes de IA como a próxima fronteira do trabalho.
Conclusão
A jornada da MRV deixa claro que os resultados com IA não nascem de projetos isolados ou da busca pela última tendência. Eles são construídos sobre um alicerce estratégico sólido, com foco obsessivo em resolver problemas reais e medir o impacto no negócio através de métricas claras.
Para líderes, a lição é definitiva: a IA é uma ferramenta poderosa, mas seu sucesso depende de persistência, foco e uma liderança que saiba traduzir o potencial tecnológico em valor tangível. A transformação não é sobre a máquina, mas sobre como capacitamos as pessoas com ela, amplificando o talento humano para construir o futuro.
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