O paradoxo da IA para CEOs: por que desacelerar pode ser o caminho mais rápido para vencer

O anúncio mais recente de resultados financeiros da Meta ofereceu mais um indício dos valores extraordinários que estão sendo destinados à inteligência artificial. Em outubro, a empresa reduziu a faixa de sua previsão de despesas de capital para 2026 para US$ 135 bilhões a US$ 145 bilhões, elevando o limite inferior em US$ 5 bilhões, com a infraestrutura de IA como um dos principais fatores impulsionadores.

No entanto, poucos dias antes, Meta e Apple haviam demonstrado como modelos de IA poderosos poderiam funcionar localmente em dispositivos da Apple, potencialmente oferecendo às empresas mais controle e menor dependência de serviços caros baseados em nuvem. O contraste é marcante. Mesmo com a aceleração dos investimentos, a tecnologia e a economia da IA continuam evoluindo. Para a maioria dos líderes empresariais, a questão fundamental é conhecida: quanto devemos investir hoje, quando a tecnologia, os custos e o cenário competitivo de amanhã continuam incertos?

Há uma contradição no cerne do debate sobre IA. Ouvimos constantemente que o maior risco é avançar devagar demais. No entanto, alguns dos erros mais graves que um CEO poderia cometer talvez resultem de decisões precipitadas, difíceis e caras de reverter.

Não se trata de defender que as empresas fiquem à margem. Trata-se de distinguir entre avançar rapidamente para aprender e avançar rapidamente para assumir compromissos. Não são a mesma coisa.

A pressão para reagir é real.

Espera-se que a IA transforme a maioria dos setores. Ainda não está claro onde o valor surgirá primeiro, quanto custará obtê-lo e quais modelos de negócio serão afetados.

O Índice de IA de 2026 de Stanford informa que 88% das organizações pesquisadas usavam IA em pelo menos uma função empresarial em 2025. Mas adoção não é transformação. Pesquisas do setor de consultoria apontam para uma lacuna persistente entre a experimentação com IA e seu impacto em toda a empresa. Embora muitas organizações estejam obtendo ganhos de produtividade e melhorias em funções ou processos específicos, relativamente poucas conseguiram traduzir esses avanços em melhorias substanciais e mensuráveis no desempenho geral dos negócios.

Um CEO pode estar cercado de demonstrações bem-sucedidas, funcionários entusiasmados e apresentações impressionantes de fornecedores e, ainda assim, ter dificuldade para responder a uma pergunta simples do conselho: o que realmente mudou na economia do nosso negócio?

Todos têm uma opinião. Mas nem todos têm os mesmos interesses.

Imagine um CEO prestes a aprovar um grande investimento em IA. O fornecedor de tecnologia está confiante de que sua plataforma pode tornar o futuro realidade. A equipe de tecnologia quer recursos para desenvolver soluções. Os líderes de negócios querem uma vantagem competitiva. A área financeira quer retornos confiáveis. O conselho quer garantias de que a administração não está ficando para trás nem arriscando o futuro da empresa.

A maioria age de boa-fé. Mas cada um enxerga a decisão por uma perspectiva diferente, e seus interesses não estão alinhados.

As fronteiras entre vender tecnologia e aconselhar sobre seu uso estão se tornando menos nítidas. Em maio, a OpenAI anunciou a criação de uma empresa de implementação para ajudar organizações a integrar a IA às suas operações, juntamente com um acordo para adquirir a empresa de IA aplicada Tomoro. A iniciativa mostra como é difícil levar a IA da demonstração ao uso cotidiano. Também ilustra por que os compradores devem entender quem os aconselha, quem implementa a tecnologia e quem se beneficia da tecnologia escolhida.

Bons fornecedores são muito valiosos. Mas não se pode esperar que nem mesmo os melhores sejam indiferentes à plataforma escolhida pelo cliente, ao quanto ele gasta ou ao grau de dependência que desenvolve.

A responsabilidade do CEO não é desconfiar de todos. É garantir que diferentes perspectivas sejam examinadas antes de se transformarem em uma única recomendação aparentemente inevitável.

O problema de apostar em algo que está sempre mudando

As decisões tradicionais de investimento pressupõem uma visão razoavelmente estável daquilo que se está comprando. A IA põe essa premissa em xeque. As capacidades estão melhorando, os preços estão mudando e tarefas que antes exigiam softwares especializados talvez agora possam ser realizadas de outra maneira.

Já há sinais dessa mudança: muitas organizações relatam ter desistido de comprar produtos de software ou novos recursos porque as ferramentas de programação com IA tornaram possível desenvolver esses recursos internamente.

Isso não significa que desenvolver internamente seja sempre melhor do que comprar. Significa que as alternativas podem mudar enquanto o processo de aquisição ainda está em andamento.

Os CEOs precisam perguntar o que acontece se surgir uma opção melhor em seis meses. A empresa pode mudar de modelo ou de fornecedor? Pode transferir seus dados? Mantém o controle de processos essenciais? Os compromissos comerciais são proporcionais às evidências, e não ao otimismo?

Um grande investimento ainda pode fazer sentido. Mas deve ser uma aposta deliberada, baseada em premissas claras, e não uma reação ao comunicado à imprensa de um concorrente.

Desacelere a decisão, não o aprendizado.

Uma das distinções mais úteis que uma equipe de liderança pode fazer é entre decisões reversíveis e irreversíveis.

Pequenos experimentos, reformulações direcionadas dos fluxos de trabalho e testes controlados podem avançar rapidamente. Eles revelam onde os funcionários economizam tempo, onde os clientes se beneficiam e onde a tecnologia falha. Também expõem problemas menos atraentes: dados de baixa qualidade, responsabilidades pouco claras, questões de segurança e processos que ninguém questiona há anos.

Grandes compromissos com plataformas, acordos de terceirização, reestruturações e a remoção de controles humanos essenciais merecem um exame mais rigoroso. Suas consequências podem perdurar além das suposições sobre a tecnologia que lhes deram origem.

É aqui que desacelerar pode tornar uma organização mais rápida. Semanas dedicadas a expor suposições frágeis podem evitar anos implementando a solução errada. Da mesma forma, permitir que as equipes experimentem dentro de limites razoáveis pode ensinar mais a um CEO do que esperar por uma estratégia corporativa perfeita.

As pesquisas da McKinsey sugerem que organizações de alto desempenho têm maior probabilidade de reformular fluxos de trabalho e buscar crescimento e inovação junto com eficiência. Isso é tanto um desafio de gestão quanto um desafio tecnológico.

O que o conselho precisa ouvir

Pede-se aos conselhos que apoiem decisões importantes, mesmo quando nem executivos experientes podem afirmar que sabem como tudo vai se desenrolar. Exigir certeza é irrealista. Aceitar entusiasmo em vez de evidências é igualmente inútil.

Uma conversa melhor no conselho começa com perguntas práticas. Que problema estamos resolvendo? Que evidências sustentam os retornos esperados? Que suposições podem se mostrar erradas? O que podemos aprender antes de investir mais capital? O que nos levaria a parar ou mudar de rumo?

A conversa também precisa incluir as pessoas. Que trabalho vai mudar? Quais funcionários precisam adquirir novas habilidades? Quem continua responsável quando a IA faz uma recomendação ou executa uma ação? O que os clientes realmente vão vivenciar?

Os conselhos não precisam se transformar em grupos repletos de engenheiros de IA. Precisam de conhecimento suficiente e independência para questionar a gestão de forma construtiva. Os CEOs, por sua vez, precisam de conselhos capazes de distinguir entre um experimento bem administrado que fracassa e um investimento mal avaliado que dá certo por sorte.

Os conselhos que os CEOs mais devem valorizar

Os executivos têm amplo acesso a especialistas em IA. Especialistas técnicos são essenciais. Mas conhecimento tecnológico não é o mesmo que bom julgamento sobre as escolhas estratégicas de uma empresa.

O conselheiro mais valioso pode ser aquele que se dispõe a fazer uma pergunta incômoda quando todos os outros querem seguir em frente. Por que estamos resolvendo esse problema? O que estamos supondo sobre os clientes? Estamos reformulando o trabalho ou automatizando um processo ruim? O que faríamos se o dinheiro fosse nosso?

Um bom conselho também exige confiança para dizer: “Ainda não sabemos”. Essa admissão deve levar a uma maneira disciplinada de descobrir, não à paralisia.

Um conselheiro que reúne vozes divergentes, expõe as compensações envolvidas e ajuda líderes a decidir em meio à incerteza oferece algo diferente de mais uma previsão sobre o lançamento do próximo modelo.

Há uma ironia nisso. À medida que a IA facilita a produção de análises, apresentações e informações técnicas, a valorização da tomada de decisões humanas pode aumentar. Ouvir, questionar, compreender a política organizacional e estabelecer confiança em uma equipe executiva dividida tornam-se mais importantes, não menos.

A verdadeira corrida

Todo CEO sabe que ficar parado traz riscos. Os concorrentes estão aprendendo. Os funcionários estão experimentando. As expectativas dos clientes estão mudando. A solução não é desacelerar tudo.

É avançar rapidamente quando a velocidade gera aprendizado, manter a disciplina quando as decisões criam compromissos de longo prazo e reconhecer a diferença.

Da próxima vez que uma proposta de IA chegar ao comitê executivo, talvez a pergunta mais útil não seja “Com que rapidez podemos aprovar isso?”, mas “O que precisamos entender antes de nos comprometermos e com que rapidez podemos descobrir?”

Em um mercado que recompensa a aparência de urgência, o CEO que abre espaço para um debate genuíno pode, no fim, avançar mais e mais rápido do que aquele que nunca para para questionar o rumo.