De prompts à vantagem competitiva: a evolução da maturidade da IA nas empresas

Depois das palestras in company, quase sempre surge um debate instigante sobre os pontos apresentados. Em uma dessas conversas, discutimos o que significa, na prática, uma empresa dizer que “usa IA↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI →”.

Confesso que tenho certa cautela quando ouço: “a produtividade aumentou porque nossos funcionários estão usando IA”.

Não porque a afirmação seja necessariamente falsa, mas porque, no meu entender,  uso, produtividade e valor econômico são coisas diferentes.

Se alguém levava duas horas para produzir um relatório e agora consegue fazê-lo em 40 minutos, existe, em princípio, um ganho de eficiência nessa atividade. Mas isso, isoladamente, não demonstra criação de valor. É preciso saber o que aconteceu com os 80 minutos economizados. Foram utilizados em uma atividade de maior valor? Reduziram uma fila? Aumentaram a capacidade de atendimento? Melhoraram a qualidade? Ou simplesmente não produziram nenhum efeito mensurável?

É justamente aqui que vejo uma evolução importante na maturidade do uso corporativo da IA.

No primeiro estágio, a IA funciona principalmente como ferramenta de produtividade individual. O profissional utiliza IA para escrever, resumir, pesquisar, programar, analisar informações ou preparar apresentações. É o estágio mais simples de adoção e também aquele em que é mais fácil confundir utilização com resultado. É provavelmente onde encontramos grande parte das iniciativas atuais.

O segundo estágio acontece quando a IA entra nos workflows. O foco deixa de estar apenas no indivíduo e passa para o processo. Começamos a medir tempo de ciclo, retrabalho, qualidade, erros, volume processado, capacidade e custo por operação. O ganho individual passa a importar na medida em que produz impacto no desempenho do processo.

O terceiro estágio é a transformação organizacional. A IA começa a atravessar departamentos, sistemas e processos. Surgem governança, responsabilidades, padrões de utilização e métricas vinculadas aos objetivos do negócio. A avaliação passa a considerar receita incremental, custos efetivamente evitados, redução de riscos, qualidade, satisfação do cliente, velocidade de lançamento e capacidade de absorver maior demanda sem crescimento proporcional da estrutura.

É nesse ponto que a IA começa a deixar de ser apenas uma ferramenta de produtividade e passa a representar capacidade organizacional.

Proponho ainda um quarto estágio: aprendizado organizacional. Agentes passam a executar partes dos processos, conhecimento pode ser reutilizado, decisões podem ser aceleradas e os resultados alimentam ciclos contínuos de melhoria. O diferencial passa a estar também na capacidade de a organização aprender, replicar boas práticas e melhorar continuamente.

Essa evolução exige uma mudança na forma de medir ROI. Licenças contratadas, usuários ativos, quantidade de prompts e horas estimadas economizadas são métricas de adoção ou atividade. Não são, por si só, métricas de valor econômico.

Uma avaliação mais rigorosa precisa considerar algo como: valor líquido = benefícios econômicos atribuíveis à IA − custo total de implantação e operação

Esses benefícios podem incluir custos efetivamente evitados, receita incremental, redução de perdas e riscos, aumento de capacidade e ganhos de qualidade que tenham impacto econômico mensurável. Do outro lado estão não apenas as licenças, mas também integração, infraestrutura, supervisão humana, treinamento, governança, erros e retrabalho.

Existe ainda um teste prático que considero importante. Se a IA reduz significativamente o tempo de execução, mas exige praticamente o mesmo esforço para especificar, revisar, corrigir e validar o resultado, o ganho líquido pode ser muito menor do que a economia inicial propõe.

Isso aparece, por exemplo, no desenvolvimento de software: parte do tempo economizado na escrita de código pode migrar para especificação, revisão, testes, integração e validação. Isso não significa que não exista ganho. Significa que precisamos medir o processo inteiro, e não apenas uma etapa.

Por isso, considero útil pensar a maturidade da IA corporativa como uma progressão: produtividade individual → eficiência de processos → capacidade organizacional → aprendizado e vantagem competitiva.

Não é uma taxonomia universal nem uma sequência obrigatória. É uma forma de separar níveis diferentes de captura de valor.

O erro está em tratar o primeiro estágio como destino. Uma empresa madura em IA não é necessariamente aquela em que todos usam IA. É aquela que consegue demonstrar, com evidências, onde a IA mudou positivamente o resultado do negócio.

Horas economizadas são apenas um meio. O verdadeiro indicador de maturidade é o valor adicional que a organização consegue criar, capturar ou proteger com essa nova capacidade.