Onde está a fragilidade real do negócio

A maior fragilidade não é a IA falhar, é a empresa não saber onde está seu elo mais fraco nem como medir o que a IA entrega.

70 executivos responderam a seguinte questão: “onde está a fragilidade do negócio?” e desmontou rapidamente a resposta óbvia. A fragilidade real apareceu em três camadas: as pessoas (e o medo de serem substituídas), a incapacidade de mensurar ROI, e o hábito de usar IA para resolver problemas do mesmo jeito que se resolvia sem ela.

Pesquisa do MIT (The GenAI Divide, 2025) aponta que 95% das implementações de GenAI não geram retorno mensurável.

Fragilidades mapeadas:

• A fragilidade está nas pessoas e nas novas habilidades exigidas
• Usar IA para resolver problemas do jeito antigo (automatizar o relatório de sempre, em vez de repensar se o relatório ainda precisa existir)
• Falta de guardrails e governança — “até onde eu posso ir?”
• O CEO ausente da transformação

A pergunta certa não é “como adotar IA?” mas “qual o nosso elo mais fraco e se estamos medindo o lugar certo?”

A maior fragilidade da IA

A maior fragilidade da IA hoje não é técnica, é a incapacidade de mensurar resultado. Todo mundo quer IA; quase ninguém sabe medir o impacto.

O problema não é a IA não dar resultado, é não saber medir o ROI. Na pesquisa da Wharton (2025) indicou que 70% das iniciativas dão resultado, mas as empresas não conseguem mensurá-lo, porque tratam IA como um produto qualquer.

Na salada de percentuais: 90% (WEF), 95% (MIT), 88% (cio.com), 50% (Gartner), 70% (Wharton), o número que de fato separa quem ganha de quem perde não é o de fracasso. É o de quem tem régua para medir.

Antes de perguntar se a IA funciona, pergunte se você sabe medir. Sem régua definida na largada, todo projeto de IA é um “fracasso” esperando estatística.

Letramento antes de implementação

Investir em IA sem investir em letramento é jogar dinheiro fora. A ordem certa inverteu: primeiro letrar, depois contratar.

A fase 1 foi “vamos implementar IA”. Agora, a minoria mais madura faz o contrário: letra e capacita primeiro, para então entrar em quick wins.

“Antigamente, a gente contratava tecnologia, depois dava o treinamento. Hoje, o potencial está no contrário.”

A McKinsey (State of AI) trata o upskilling como imperativo de mudança, captura de valor concentra-se em quem investe em capacitação antes da escala.

A curva de entrada recomendada:

• Letramento e repertório → engenharia de prompt
• Ferramentas guiadas por departamento
• Chatbots, agentes e automações
• LLMs próprios e sistemas cognitivos

Letramento não é o que vem depois da IA. É o que torna a IA viável. Inverter essa ordem é o que separa o quick win do dinheiro jogado fora.

Fonte: https://executive.lab.jun.edition.7the.com.br

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