Como gerar mais resultados a partir das tendências de IA

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Como gerar mais resultados a partir das tendências de IA

A fase do "vamos testar IA" chegou ao fim. Em um cenário onde as previsões e tendências para 2026 foram dominadas pela Inteligência Artificial, o mercado começa a demandar resultados concretos. A liberdade para testar sem a responsabilidade de gerar resultados ficou para trás. Inovar sempre carrega um risco intrínseco, mas após os diversos testes realizados pela indústria, a aplicação de IA em vários cenários já foi validada, e é possível trabalhar de forma mais estruturada.

Neste contexto, para empregar algumas das tendências de IA de forma a trazer resultados concretos em 2026, vamos partir dos principais objetivos das empresas que englobam a busca de crescimento e maior competitividade através de dois pilares:

Eficiência Operacional e Produtividade
Inovação, Produtos e Serviços

No pilar de Eficiência Operacional, enxergamos duas tendências cruciais. A primeira indica que IA passiva deverá dominar o cenário em relação a IA ativa. Apesar do crescimento exponencial de tecnologias como ChatGPT e Gemini, a tendência é que no dia a dia eles sejam também rapidamente substituídos pela aplicação de IA embarcada nas demais soluções e ferramentas. No backstage, a disputa dos LLMs continuará, mas a tendência é que as ferramentas do dia a dia já empreguem IA, explicitamente ou não. Esta aplicação contextualizada e sem necessidade de o usuário "trocar de tela" tende a gerar melhores resultados, reduzindo a fricção.

Para a segunda tendência, espera-se ganhos de produtividade expressivos das equipes, com o desenvolvimento de equipes altamente especializadas e de altíssima performance, capazes de entregar os resultados que até então eram realizados por dezenas de profissionais.

Porém, questões como pensamento crítico para realizar a curadoria dos resultados da IA, entendimento do negócio, visão processual e governança para estruturar os resultados das diversas iniciativas em soluções corporativas serão cada vez mais importantes. Cada vez iremos precisar menos da "Infantaria" executando tarefas repetitivas e de alto esforço; o foco é em "Forças Especiais" que saibam utilizar da melhor forma ferramentas avançadas com base em IA.

Hoje profissionais com estas características são escassos e muito valorizados, e isto tende a se agravar, principalmente se considerarmos que o caminho natural de desenvolvimento dos profissionais passa por atividades que serão as primeiras a serem absorvidas por IA.

Será necessário uma revisão dos perfis profissionais, com maior valorização de habilidades interpessoais e capacidade de aprendizado sobre habilidades técnicas e domínio de tecnologias atuais. O potencial será cada vez mais importante do que os conhecimentos atuais, algo antagônico com a busca do mercado por resultados rápidos. Além disso, vamos precisar organizar melhor as equipes, combinando diferentes níveis de experiência e complementaridade de perfis, para dar vazão à demanda. Com isto, além de distribuir os profissionais de maior senioridade, criamos um caminho de desenvolvimento para toda a equipe.

Um exemplo claro desta mudança é o débito técnico relacionado aos agentes de IA. A facilidade na sua criação é ao mesmo tempo uma grande oportunidade e um grande risco. Similar à euforia do RPA, no qual usuários ganharam a habilidade de realizar automações e integrações, este possui maior potencial e riscos, já que os agentes podem implementar funcionalidades completas, de uma forma distribuída e descentralizada. Um verdadeiro sonho do ponto de vista de inovação e velocidade para áreas de negócio, mas que irá requerer governança para evitar explosão no consumo de recursos além dos inerentes riscos técnicos e de segurança.

Olhando o segundo pilar: Inovação, Produtos e Serviços, as tendências também são muito positivas e igualmente desafiadoras. Os ganhos de produtividade das equipes atuais deverão gerar espaço para que os profissionais foquem em atividades de maior valor agregado. Uma parte da redução de custos pode ser redirecionada para inovação, que deverá ser cada vez mais alavancada pela democratização do ciclo de desenvolvimento de software.

Outro exemplo, na área de atendimento ao cliente, é o redirecionamento de parte do tempo liberado para oferecer um atendimento premium por profissionais mais capacitados. Afinal, à medida que as respostas geradas por IA se tornam commodity, um atendimento human augmented (em português, atendimento humano ampliado) se estabelece como o grande diferencial competitivo.

De forma análoga, com o intensivo uso de LLMs por trás das diversas atividades, as empresas precisarão trazer seu diferencial neste processo. Como garantir que a cultura da empresa seja refletida nas atividades do dia a dia da equipe? Como trazer os valores para a tomada de decisão cada vez mais apoiada por software e IA? Será mandatório investir em sua própria base de conhecimento, dados, modelos de trabalho e melhores práticas e garantir sua integração aos LLMs para garantir a diferenciação. Este processo, de estruturação das informações para serem utilizadas, construção de soluções empregando estas informações e curadoria contínua dos resultados, deve substituir boa parte do trabalho operacional.

Neste sentido, acreditamos que em 2026 veremos muito mais resultados concretos a partir do uso de IA, tanto no ganho de produtividade quanto em inovação. Mas também acreditamos que estes resultados serão potencializados se:

Focarmos no desenvolvimento das equipes especializadas;
Buscarmos a diferenciação utilizando "o DNA" da empresa como entrada para os motores de IA;
Enxergarmos que parte dos ganhos capturados precisará ser destinada para criação, manutenção e evolução dos sistemas baseados em IA;
Conseguirmos equilibrar a agilidade e leveza necessárias para inovação com modelos de governança corporativa.