A inteligência artificial começa a sair do campo da promessa e entrar no terreno mais desafiador: o da operação real. Os ganhos de produtividade já são concretos, com aceleração de entregas e redução de tarefas repetitivas em diferentes áreas. No entanto, esse avanço vem acompanhado de um efeito menos visível: o aumento significativo da complexidade operacional, que exige das empresas uma nova maturidade na gestão da tecnologia.
Na prática, a IA não simplifica a operação, ela a transforma. Novas decisões passam a fazer parte do dia a dia, como escolha de ferramentas, gestão de custos, definição de governança e controle de qualidade. Ao mesmo tempo, o modelo econômico da tecnologia ainda é instável, com cobrança por consumo e sensibilidade a variações cambiais, o que dificulta previsibilidade e construção de business cases mais robustos.
Esse cenário também revela um desalinhamento crescente entre expectativa e realidade. Enquanto executivos esperam ganhos imediatos e escaláveis, muitas organizações ainda operam em fase de experimentação, com resultados relevantes, mas inconsistentes. A consequência é um ambiente em que a velocidade aumenta antes da qualidade, elevando falhas, retrabalho e a necessidade de novos mecanismos de controle.
Outro efeito importante é a mudança na natureza do trabalho. A IA desloca o foco da execução para a orquestração, exigindo profissionais mais híbridos e capazes de interpretar, validar e integrar resultados. Ao mesmo tempo, cria desafios adicionais, como a dificuldade de capturar e compartilhar conhecimento gerado nas interações com os sistemas.
A análise é apresentada pelo CTO e vice-presidente de Soluções Digitais da Falconi, Breno Barros, em artigo publicado no site da EXAME, no qual destaca que o principal desafio deixou de ser adotar IA e passou a ser operá-la com critério, redesenhando processos, estruturas e modelos de decisão para capturar valor de forma consistente.
