Com dados, governança e times preparados, empresas saem do hype e começam a capturar ganho real de eficiência e qualidade no dia a dia

A adoção de IA deixou de ser promessa e já aparece nas estatísticas: entre 2022 e 2024, o percentual de indústrias que utilizam inteligência artificial no Brasil saltou de 16,9% para 41,9%, segundo levantamento oficial do IBGE divulgado pela Agência Gov, evidenciando um movimento acelerado de digitalização e automação no país. 

Para Alexandre Abdalla, CEO da PPM Education, a produtividade pós-IA não vem da ferramenta em si, mas do alinhamento entre processos, cultura de aprendizagem e métricas. Quando há governança, priorização por valor e revisão humana, os ganhos aparecem: ciclos mais curtos, menos retrabalho e melhor qualidade nas entregas.

O primeiro avanço palpável está no fluxo de trabalho. “A IA reduz tarefas repetitivas e libera tempo para análise e decisão, mas o ganho só aparece quando há limite de trabalho em progresso, critérios claros de pronto e uma fila priorizada por valor”, explica. Em termos práticos, empresas que combinaram automações com gestão visual e cadência de checkpoints reduziram tempo de ciclo e revisão, especialmente em atendimento, risco e backoffice. Estudos globais reforçam o cenário: o uso de IA no trabalho praticamente dobrou e vem gerando valor mensurável em várias áreas, segundo pesquisas recentes 

Neste contexto, além de convergência entre áreas, governança clara e conexão contínua com o cliente, vale incorporar um modelo ágil com squads inteligentes que utilizem IA no dia a dia da construção e da inovação de produtos e serviços. Ao combinar ritos enxutos, responsabilidades bem definidas e automações orientadas com dados, esses times aceleram hipóteses e encurtam o caminho entre ideia, validação e entrega de valor.

Outra mudança relevante é a qualidade das entregas. Modelos generativos ajudam em alternativas de design, rascunhos e testes de hipóteses; contudo, sem governança e revisão humana, os ganhos se perdem. “Produtividade responsável é ter políticas claras, trilhas de capacitação, revisão por pares e indicadores de precisão. É assim que a tecnologia deixa de ser risco e vira resultado”, comenta.

Do ponto de vista estratégico, as companhias que mais avançaram migraram do projeto isolado para o financiamento por produto e fluxo de valor, com metas orientadas a outcomes. “OKRs conectados ao cliente, e não ao volume de entregas, mudam o comportamento dos times. A IA, nesse arranjo, vira alavanca para reduzir o esforço do cliente e aumentar o valor capturado”, avalia o especialista. Setores expostos à automação e análise preditiva têm registrado ganhos mais rápidos de produtividade, um padrão observado também em pesquisas internacionais. 

No Brasil, os desafios persistem. Falta de mão de obra qualificada, integração de sistemas e excesso de dashboards pouco acionáveis atrasam ganhos consistentes. Para Abdalla, a resposta passa por formação e foco: “Menos relatórios, mais leitura de tendência; menos ferramentas desconectadas, mais responsabilidades claras sobre dados. Capacitação contínua é a ponte entre potencial e resultado”, pontua o professor.

Para 2026, a tendência é de consolidação. Levantamentos recentes indicam que a busca por produtividade segue como objetivo principal da adoção de IA, ao lado de inovação de produtos e redução de custos operacionais, mensagem que é prioridade na agenda de líderes e conselhos. “Quem tratar IA como infraestrutura de negócio, com métricas e governança, vai competir melhor em custo, prazo e qualidade. O resto ficará no piloto eterno”, conclui o estrategista digital Alexandre Abdalla.


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