A Maioria do AI Não É AI. Isso Está Prestes a Importar.

O Local Onde o AI Não Tem Onde se Esconder

Um resultado de exame de câncer colorretal chega a uma clínica via fax, onde 88% dos profissionais de saúde dizem que atrasos relacionados ao fax afetam negativamente o cuidado ao paciente. É marcado como positivo. Ele vive dentro de um PDF. Ninguém o vê a menos que alguém o abra manualmente, leia e decida o que fazer em seguida. Enquanto isso, o paciente espera. O acompanhamento não acontece. A lacuna no cuidado se amplia.

Isso não é um fracasso tecnológico no sentido convencional. O fax foi recebido. O documento foi armazenado. Por muitas definições, o sistema funcionou. O que falhou foi tudo o que precisava acontecer em seguida, e nenhuma ferramenta de AI na rotina foi responsável por fazê-lo acontecer.

Passei mais de uma década no setor de saúde, e é isso que torna a saúde o lens mais claro para avaliar o AI: cada gargalo tem um custo humano, e esse custo é impossível de ignorar.

A saúde é onde o padrão real para o AI é definido primeiro. E o que é visível aqui está vindo para todas as indústrias.

Até 2027, as organizações que se moverem mais rapidamente estarão executando uma arquitetura completamente diferente. Os vencedores serão aqueles com integração real, pois a Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de AI agêntica podem ser cancelados devido à falta de valor real. Em vez de empilhar soluções de ponto de SaaS e confiar que os funcionários as conectem, eles terão camadas autônomas sentadas diretamente sobre os sistemas de registro, executando fluxos de trabalho de ponta a ponta sem intervenção humana em cada passo. Os produtos de SaaS que não podem ser absorvidos por esse modelo ou justificar seu lugar ao lado dele enfrentam algo pior do que uma conversa de renovação difícil. Eles enfrentam a obsolescência.

Nem Todo “AI” É AI

O SaaS passou dois anos chamando três coisas muito diferentes pelo mesmo nome. Essa confusão tem consequências. Enquanto alguns produtos são verdadeiramente agênticos, outros são simplesmente camadas de AI sobre tecnologia antiga, uma distinção cada vez mais reconhecida como os agentes de AI remodelam os mercados de SaaS.

A primeira categoria é o AI apenas no nome. Esses são produtos de SaaS existentes com uma camada fina adicionada: uma funcionalidade de resumo aqui, uma ferramenta de classificação ali. A estratégia de desenvolvimento não mudou. O produto não mudou. A única coisa que mudou é o que está escrito no site. O AI é um quadro de marketing. A direção de desenvolvimento não mudou.

A segunda é o AI como um termo guarda-chuva. Os fornecedores agrupam aprendizado de máquina, GenAI, fluxos de trabalho e capacidades genuinamente agênticas juntos e chamam tudo de AI. A pergunta digna de ser feita é se o AI está impulsionando a visão do produto ou principalmente enquadrando a conversa de vendas. Na maioria dos casos, se pressionado o suficiente, é o último.

A terceira é o AI genuinamente agêntico. Esses sistemas atuam flexivelmente dentro de parâmetros, interpretam entradas e tomam ações sem esperar que uma pessoa decida o que acontece em seguida. Isso é o mais próximo de AI autônomo disponível hoje e representa um salto real de capacidade. Mas a capacidade não é a mesma que a conclusão. Mesmo os melhores sistemas agênticos no mercado param bem antes de possuir um fluxo de trabalho de ponta a ponta.

A curva de adoção dos últimos anos conta a mesma história em loop. 2022 foi dominado por agendamento de vacinas e portas de entrada digitais. 2024 foi dominado por gerenciamento de ciclo de receita (RCM) e automação de codificação. 2025 trouxe os escribas de AI e ferramentas de escuta ambiental. 2026 é o ano da voz agêntica, quando as empresas de saúde exibem ROI e capacidades agênticas em eventos da indústria como o HIMSS. Cada ciclo, a indústria encontra uma nova categoria, declara-a transformadora e se move. O problema subjacente permanece exatamente onde estava: o trabalho ainda depende das pessoas para levá-lo adiante.

Chame isso pelo que é: a maioria dos investimentos em AI não está mudando como o trabalho é feito. Os compradores acabam selecionando a categoria errada, convencidos de que estão comprando transformação quando estão comprando uma caixa de entrada atualizada. A adoção de AI empresarial expandiu massivamente, mas a maioria dos sistemas ainda não integrou o AI em fluxos de trabalho operacionais em escala. O problema vive na estratégia de desenvolvimento. A mensagem apenas obscurece isso.

Para os compradores, ler a taxonomia incorretamente tem um custo específico. Isso trava despesas de coordenação que se multiplicam com o tempo. As organizações que investem nas duas primeiras categorias estão pagando por AI enquanto ainda estão pagando pelo mesmo fardo operacional. A quantidade de funcionários necessários para manter o fluxo de trabalho não diminui. Ela apenas se torna mais cara para justificar.

AI Bom, Definição Errada de “Concluído”

Pegue o fluxo de trabalho do fax. É uma ilustração útil de onde o padrão está hoje e como rápido está se movendo.

Os piores sistemas analisam o fax, exibem o conteúdo e o deixam para o staff agir. Isso é uma caixa de entrada melhorada. Os bons sistemas vão mais longe: eles extraem as próximas etapas executáveis e as executam, encaminhando o encaminhamento, acionando o acompanhamento do paciente, agendando a consulta. Isso é uma execução de tarefa genuína, e alguns anos atrás teria parecido um salto significativo.

A próxima fase faz com que mesmo isso pareça incompleto. O padrão que está surgindo é se um sistema pode possuir a jornada downstream inteira: acompanhando o paciente, acompanhando o clínico que fez o encaminhamento, persistindo até que a visita realmente aconteça, fechando o loop, sinalizando exceções sem ser solicitado. Nenhum handoff. Ninguém gerenciando no meio.

A maioria dos sistemas atuais, mesmo os genuinamente agênticos, opera na fase do meio. Eles executam uma tarefa. Eles ainda dependem de humanos para coordenar entre tarefas. Isso é a definição de “concluído” que o mercado está prestes a ultrapassar.

A execução de tarefas individuais onde as pessoas coordenam entre elas não será o padrão. A coordenação autônoma completa em um fluxo de trabalho, da primeira entrada ao resultado confirmado, é para onde as expectativas estão indo dentro do próximo ano.

A saída não é execução. A execução de tarefas não é a propriedade do fluxo de trabalho. A indústria está apenas começando a lidar com a segunda metade dessa distinção.

Para os construtores, é aqui que a vantagem competitiva já está começando a se separar. Os sistemas que param na saída estão se tornando mais fáceis de comparar, mais fáceis de commoditizar e mais difíceis de defender na renovação. Os sistemas que executam tarefas sem possuir o resultado completo estão apenas uma fase à frente. A posição defensável pertence aos sistemas que podem executar um fluxo de trabalho desde o início até o fim confirmado, autonomamente, através dos sistemas, ao longo do tempo.

O Que a Próxima Fase Realmente Parece

Alguns anos atrás, eu descreveria a categoria de AI agêntico e a chamaria de destino. Ela não é. É um ponto de parada. A próxima fase será definida por sistemas que assumem a responsabilidade por concluir o trabalho através dos sistemas de registro. Melhorar um passo dentro de um sistema é a barra antiga.

O modelo antigo é direto: o software executa uma função, e as pessoas conectam os passos. Um sistema extrai informações. Uma pessoa decide o que fazer com elas. Outro sistema agenda a consulta. Outra pessoa acompanha. O fardo de coordenação vive com o staff. Ele sempre viveu com o staff. Esse é o modelo que o AI foi camada sobre, não o modelo que ele está substituindo.

O modelo emergente muda essa responsabilidade. Os sistemas levam o fluxo de trabalho adiante. As pessoas entram quando algo quebra, requer julgamento ou cai fora da política. A coordenação é construída no sistema, não absorvida pela equipe.

Até 2027, os sistemas que importam serão aqueles conectados diretamente aos sistemas de registro centrais, executando tudo o que é necessário para atingir um resultado sem esperar por intervenção humana em cada passo. Possuindo o resultado de ponta a ponta.

Construir nesse nível tem requisitos específicos: integração através de sistemas fragmentados que não foram projetados para trabalhar juntos, confiabilidade em ambientes de produção onde os casos de bordo são constantes, conformidade com restrições regulamentares que variam por contexto e propriedade contínua de resultados em todo o fluxo de trabalho. A maioria das organizações não está estruturada para construir isso internamente. Os fornecedores que podem definir a próxima era de software empresarial.

Os fornecedores que não podem encontrar-se-ão na mesma posição que as soluções de ponto de SaaS que substituíram: úteis por um tempo, então no caminho.

O Que Isso Significa se Você Está Construindo, Comprando ou Aposta em AI

Para os Construtores

A verdade desconfortável é que a maioria dos sistemas de AI é arquitetada para ajudar, e a ajuda não se multiplica. Ela não se expande. Ela não se torna mais difícil de substituir com o tempo. A execução sim.

A pergunta digna de reorientar toda a estratégia de desenvolvimento é: os sistemas eliminam a necessidade de coordenação humana em todo o fluxo de trabalho? Se eles se qualificam como agênticos é uma barra mais baixa, e a lacuna entre os dois é onde a maioria dos construtores está sentada atualmente.

Chegar à execução requer possuir a integração primeiro. Os construtores não podem acionar ações downstream em sistemas nos quais não estão incorporados. Exibir recomendações em um fluxo de trabalho é uma capacidade fundamentalmente diferente de operar dentro dele. Os handoffs no produto, os momentos em que uma pessoa deve pegar o que o sistema colocou, são o sinal mais claro de onde os construtores estão nesse espectro. Auditorie-os. Todos são uma responsabilidade em um mercado que se consolida em torno de sistemas que os eliminam.

Se a estratégia de desenvolvimento de um construtor ainda está orientada em torno de tornar as saídas mais inteligentes, eles estão otimizando em torno de um problema que os alcançará. A janela para reorientar-se em direção à execução está aberta agora. Ela não permanecerá aberta indefinidamente.

Para os Compradores

Se os pilotos estão entregando valor, mantenha-os em execução. A pergunta é se eles estão levando a algum lugar. Avalie se o fornecedor pode expandir além de melhorar um passo único.

Isso começa com a estratégia de desenvolvimento. Pergunte a cada fornecedor para onde eles estão indo e aplique a taxonomia ao que é ouvido. Estão resolvendo problemas discretos com AI ou construindo em direção à execução de ponta a ponta? Um fornecedor ainda orientado em torno de soluções de ponto não parará de vender soluções de ponto para os compradores. A estratégia de desenvolvimento diz aos compradores que tipo de fornecedor eles estão lidando antes que o contrato o faça.

Uma vez que os compradores sabem para onde estão indo, eles devem testar os métricos. Um fornecedor que anuncia taxas de automação de 80% ou pontuações de contenção altas fornecerá dados de saída. Empurre além disso: qual porcentagem de fluxos de trabalho é concluída sem intervenção humana de ponta a ponta? Como esse número se mantém à medida que o volume e a complexidade aumentam? Faça a matemática sobre o que a redução real de coordenação significaria para os custos operacionais.

Então obtenha os contratos certos antes de dimensionar. À medida que o AI se incorpora ao agendamento, entrada, acompanhamento e encaminhamentos, os custos são calculados de forma diferente do que o SaaS tradicional. Modele o custo por interação assistida por AI da mesma forma que se modelaria a computação em nuvem. Negocie de acordo, com limites de gastos, compromissos em camadas e proteções de preços incorporados. Como os compradores negociam seus gastos com o Azure é como eles negociarão todos os seus gastos. As organizações que pulam essa etapa quando os volumes são baixos se arrependem quando os volumes não são.

Para os Investidores e Analistas

A profundidade de recursos e a qualidade da interface não são mais proxies confiáveis para defensibilidade. As empresas que expandirão sua pegada operacional são aquelas que assumem a responsabilidade por resultados em todo o sistema de registro. Os produtos de camada de assistência enfrentam pressão de margem e risco de consolidação à medida que os compradores se tornam mais sofisticados sobre o que estão comprando. Ao avaliar os fornecedores de AI, pergunte onde estão os handoffs humanos. A resposta diz mais sobre a posição competitiva de longo prazo do que o demo.

O Padrão Está Sendo Definido Agora

A saúde mostrará ao resto do software empresarial onde essa mudança aterrissa primeiro. As apostas são altas demais e as ineficiências são caras demais para a lacuna entre a saída e a execução permanecer invisível. As organizações que se movem agora terão construído o que todos os outros estão tentando alcançar. A próxima fase pertence aos sistemas que concluem o trabalho. Tudo o mais é sobrecarga.