Por Pedro Schuller, manager na LTPlabs
A adopção da inteligência artificial continua a ser apresentada, sobretudo, como um desafio tecnológico. Fala-se de modelos, dados, ferramentas e infraestrutura. Mas esta visão deixa de fora o essencial: a tecnologia, por si só, não transforma organizações. O impacto só acontece quando as pessoas a adoptam, a integram no seu trabalho e a utilizam para tomar melhores decisões.
Os números confirmam esta realidade. Embora 72% das empresas estejam a investir em iniciativas de IA (dados do estudo “Estado da IA em 2026”, da McKinsey & Company), apenas cerca de uma em cada quatro consegue gerar valor tangível (dados do estudo “Adopção da IA em 2024” da BCG). E a diferença entre investir em IA e obter resultados está, em grande medida, na capacidade de liderança.
Por isso, a primeira responsabilidade dos líderes é dar sentido à adopção da IA. Antes de escolher ferramentas ou lançar programas de formação, é necessário esclarecer o que a organização pretende melhorar.
Que decisão precisa de ser tomada de forma mais rápida? Que fluxo de trabalho consome tempo sem acrescentar valor? A IA é realmente adequada para esse problema? Existem dados de qualidade suficientes? Como será medido o sucesso?
Estas perguntas parecem simples, mas são frequentemente ignoradas, e o resultado é conhecido: organizações com dezenas de projectos-piloto, mas sem uma estratégia comum nem impacto mensurável.
Cabe à liderança estabelecer prioridades claras e garantir que cada iniciativa de IA responde a uma necessidade concreta do negócio.
Existe ainda uma ideia demasiado comum que é necessário desmistificar: a de que os casos de uso mais relevantes têm de ser identificados por equipas centrais de inovação ou por especialistas tecnológicos. Na realidade, muitas das oportunidades mais valiosas estão nas mãos de quem conhece o trabalho por dentro. São os colaboradores que identificam as tarefas repetitivas, os estrangulamentos de informação e os processos que dependem de demasiadas transferências manuais.
É por isso que a experimentação deve ser incentivada. As equipas precisam de espaço para testar aplicações em áreas como a análise de documentos, a síntese de informação, a exploração de dados ou o apoio à decisão. Cabe à liderança criar um processo simples para identificar, avaliar, testar e escalar ideias promissoras.
Outro equívoco frequente é acreditar que a formação, por si só, garante a adopção. Não garante. As pessoas só passam a utilizar novas ferramentas quando têm confiança, acesso adequado, problemas concretos para resolver e apoio das suas chefias.
Uma abordagem eficaz deve, por isso, adaptar os percursos de aprendizagem ao nível de literacia, à função e à motivação de cada pessoa. E deve ligar a formação a desafios reais do negócio. É através da resolução de problemas concretos que os participantes passam da aprendizagem à priorização e à prototipagem de oportunidades.
Por fim, a adopção responsável da IA exige regras claras. Os líderes devem clarificar que ferramentas podem ser utilizadas, como deve ser gerida a informação sensível, quando é necessária validação humana e quem é responsável pelos resultados. Regras práticas e compreensíveis dão às equipas a confiança necessária para experimentar sem correr riscos desnecessários.
O acompanhamento não pode limitar-se ao número de licenças adquiridas ou de pessoas formadas. É necessário observar comportamentos, utilização efectiva das ferramentas, casos de uso implementados e impacto real no negócio.
