IA nivela a análise de dados

A Inteligência Artificial passou a ocupar, com razão, o centro das discussões sobre o futuro das empresas. Fala-se em ganhos de eficiência, escala, velocidade de resposta e em uma capacidade inédita de leitura de cenários cada vez mais complexos. Tudo isso é real e já está acontecendo. No entanto, o impacto mais transformador da IA talvez não esteja exatamente na sofisticação tecnológica em si, mas nas consequências estruturais que ela provoca na forma como organizações acessam informação e tomam decisões.

O ponto central não é apenas o avanço técnico, e sim o fato de que a IA reduz drasticamente a assimetria de informação entre empresas. Ferramentas que, até pouco tempo atrás, exigiam grandes equipes especializadas, investimentos elevados e longos ciclos de análise hoje estão disponíveis de forma muito mais acessível. Analisar grandes volumes de dados, cruzar informações de diferentes fontes, identificar padrões, simular cenários e testar hipóteses deixou de ser um privilégio restrito a poucos players.

Na prática, isso significa que a leitura estratégica tende a se tornar comum. A capacidade de “ver” melhor o negócio, compreender movimentos de mercado, antecipar riscos e mapear oportunidades passa a fazer parte do básico. Aquilo que antes diferenciava algumas organizações — acesso à informação e capacidade analítica — começa a se nivelar.

E quando esse nivelamento acontece, o eixo da vantagem competitiva inevitavelmente se desloca.

O diferencial deixa de estar concentrado em quem acumula mais dados ou em quem produz análises mais sofisticadas. Passa a residir em algo muito mais difícil de construir e sustentar: a capacidade de transformar leitura em ação. Decidir com rapidez, agir com clareza, priorizar o que realmente importa e conectar decisões diretamente ao problema real torna-se o novo campo de disputa.

Em um ambiente onde muitos conseguem enxergar, vence quem consegue se mover.

Existe uma expectativa, muitas vezes não declarada, de que a simples adoção de Inteligência Artificial levará as empresas a um novo patamar de maturidade organizacional, competitividade e desempenho. Como se a tecnologia, por si só, fosse capaz de corrigir ineficiências históricas e acelerar a transformação de forma quase automática. Na prática, isso raramente acontece.

Tecnologia não redesenha estruturas mal concebidas, não resolve culturas que evitam decisões difíceis e tampouco corrige organizações viciadas em excesso de camadas hierárquicas, ritos decisórios longos e aprovações que diluem responsabilidade. A IA não elimina ambiguidade organizacional nem substitui liderança. Ela apenas opera sobre o que já existe.

O que a IA efetivamente faz é reduzir o custo da análise e aumentar a transparência da ineficiência. Ela acelera diagnósticos, encurta ciclos de leitura e amplia a capacidade de enxergar padrões e desvios. Mas, ao mesmo tempo, torna visíveis gargalos que antes permaneciam encobertos por narrativas bem construídas, relatórios extensos e apresentações que explicavam o problema sem resolvê-lo.

Nesse sentido, a IA funciona quase como um espelho organizacional. Ela evidencia onde as decisões emperram, onde os fluxos são artificiais e onde a energia é consumida em interpretação, e não em ação.

Empresas que utilizam IA essencialmente para produzir mais relatórios, mais apresentações e mais camadas de interpretação continuarão onde sempre estiveram — apenas com materiais mais sofisticados, visualmente melhores e entregues com maior velocidade. O resultado prático, no entanto, pouco muda. A decisão continua lenta, difusa e distante do problema real.

Por outro lado, organizações que usam IA para decidir mais rápido, reduzir ruído interno, eliminar etapas desnecessárias e agir com consequência passam a operar em outro ritmo. Nelas, a tecnologia não serve para justificar decisões, mas para viabilizá-las. A IA deixa de ser um instrumento de análise e passa a ser um acelerador de ação.

IA não substitui estratégia. Mas escancara, sem rodeios, a distância entre intenção e entrega.

O verdadeiro gargalo não é tecnologia — é distância do problema

Um dos maiores entraves à execução hoje não é tecnológico. É estrutural. Isso não é uma hipótese acadêmica, é uma constatação recorrente de quem já atravessou diferentes operações, contextos e modelos organizacionais. Em muitas empresas, decisões continuam sendo tomadas longe do problema real — por instâncias que não convivem com as exceções do processo, com os improvisos inevitáveis do dia a dia e com os impactos práticos das escolhas feitas no papel.

Ao longo do tempo, esse distanciamento cria um paradoxo perigoso. Quanto mais dados se acumulam, quanto mais dashboards se sofisticam, maior pode ser o risco de decisões desconectadas da realidade operacional. A organização passa a enxergar o negócio por indicadores filtrados, enquanto o problema real continua sendo tratado informalmente, na ponta, por quem executa.

É nesse ponto que entra um fator decisivo — e sistematicamente subestimado: a escuta ativa de quem faz.

Os chamados “mãos na massa” — operadores, analistas, técnicos, líderes de linha — não são apenas executores de decisões. Eles conhecem profundamente as falhas do processo, ajustam rotas em tempo real, compensam ineficiências estruturais e sabem exatamente onde o fluxo quebra. São eles que percebem o problema antes que ele vire KPI, relatório ou crise institucionalizada.

Ignorar essa camada compromete qualquer iniciativa de IA, inovação ou transformação. Não por falta de tecnologia ou dados, mas por ausência de contexto operacional. Sem a voz de quem vive o processo, a decisão pode até parecer correta — até o momento em que precisa funcionar.

Reconhecer o problema certo vale mais do que ter a melhor solução

Diante disso, a maioria dos projetos que fracassam não falha por ausência de tecnologia. Falha porque começa do lugar errado. Ataca sintomas bem visíveis, mas ignora causas incômodas. Trata consequências, não origens. Ou define o problema de forma conceitual demais, distante do chão da operação — confortável para apresentação, inútil para execução.

A IA, nesse cenário, não corrige o erro. Ela amplifica. Quando o problema está mal formulado, a tecnologia apenas acelera respostas irrelevantes, gera decisões elegantes, bem argumentadas, tecnicamente corretas — e absolutamente ineficazes na prática.

Reconhecer corretamente o problema exige três coisas que parecem simples no discurso, mas são difíceis de sustentar no cotidiano corporativo:

• Proximidade com o processo real: Não com o processo desenhado no PowerPoint, no fluxograma ideal ou no manual corporativo. Proximidade com o processo que realmente acontece, com exceções, improvisos, atalhos informais e dependências não documentadas. O processo real nunca é bonito — e quase sempre é onde o problema mora.
• Escuta contínua de quem executa: Não a escuta protocolar da “linha de frente” em workshops pontuais. Escuta genuína, recorrente, sem filtro político, de quem resolve o problema todo dia para que a operação não pare. Quem executa sabe onde a decisão não chega, onde o sistema não ajuda e onde o indicador mente.
• Humildade organizacional para aceitar que o problema pode não estar onde o organograma indica: Essa talvez seja a mais difícil. Aceitar que o gargalo não está “no outro time”, “na ponta” ou “no fornecedor”, mas pode estar em decisões centrais, estruturas artificiais ou modelos de governança que ninguém mais questiona.

Contexto não nasce de dashboards ou comitês. Contexto nasce de quem vive o processo todos os dias!!

Execução passa a ser vantagem estrutural

Nesse cenário, à medida que a Inteligência Artificial nivela o acesso à informação, à análise e à leitura estratégica, a diferença entre as organizações deixa de estar na capacidade de “ver” e passa a estar, de forma inequívoca, na capacidade de agir. Empresas próximas da execução — que entendem seus fluxos reais, convivem com a dor do negócio e tomam decisões perto de quem faz — transformam a IA em vantagem concreta. Não porque usam tecnologia de ponta, mas porque a utilizam para reduzir camadas artificiais, eliminar responsabilidades difusas, acelerar decisões e focar em entregas mensuráveis.

Nesse contexto, velocidade não é pressa nem improviso; é a habilidade de decidir, corrigir e avançar sem transformar cada ajuste em um ritual corporativo. A IA não substitui pessoas nem resolve problemas sozinha. Ela expõe estruturas infladas, discursos vazios e decisões desconectadas da prática, ao mesmo tempo em que amplia o impacto de quem entende o processo, assume responsabilidade e entrega resultado.

No fim, não vence quem fala melhor sobre inovação, nem quem exibe os dashboards mais sofisticados. Vence quem escuta quem faz, reconhece o problema certo, decide com clareza, executa com consequência e mede o que realmente importa. A IA nivela o acesso à visão. 

A execução, como sempre, separa quem permanece de quem avança.

*Por Leomar Oliveira, diretor da Evox.