Como escolher o processo certo para capturar valor com IA

Hoje, praticamente todas as organizações já utilizam IA em alguma função. Segundo a McKinsey (State of AI 2025), 88% das empresas reportam uso regular, mas apenas uma parcela minoritária conseguiu escalar esse uso e capturar impacto relevante no nível do negócio. A maior parte ainda opera em pilotos, experimentos ou aplicações pontuais, com ganhos localizados.

Esse descompasso é de natureza estrutural.

Esse ponto é reforçado por Danilo Custódio, CEO da Mirante Tecnologia:

O padrão que se repete é o mesmo onde a IA é aplicada sobre processos existentes, com o objetivo de acelerar execução. O resultado é previsível, mais eficiência sobre uma lógica que, muitas vezes, já não responde ao problema.

A consequência é que o trabalho não muda, ele apenas acontece mais rápido. A questão, portanto, é sobre como escolher um ponto de partida que permita redefinir o próprio trabalho.

1. Priorizar o processo mais exposto, não o que concentra decisão

A escolha inicial costuma ser guiada por visibilidade organizacional. Processos amplamente conhecidos como planejamento financeiro, reporting e atendimento, tendem a ser priorizados porque são tangíveis, mensuráveis e politicamente relevantes.

O problema é que visibilidade não equivale a alavancagem de resultado.

Os processos que realmente definem desempenho são aqueles onde existe decisão complexa, dependente de contexto e com impacto direto em alocação de recursos. São nesses pontos que a IA deixa de ser ferramenta de eficiência e passa a atuar como camada de raciocínio.

Esse padrão aparece de forma consistente nos dados. As organizações que mais capturam valor com IA são as que a conectam a crescimento e inovação. A escolha do processo, portanto, já determina o limite de valor da iniciativa antes da tecnologia ser implementada.

2. Acelerar o fluxo sem questionar o objetivo do processo

Grande parte dos processos corporativos foi desenhada como resposta a limitações que já não existem como restrições de sistema, de integração, de acesso à informação. Eles são, na prática, estruturas que organizam trabalho humano para compensar a ausência de inteligência no sistema.

Quando a IA é aplicada diretamente sobre esse fluxo, se preserva o processo, e também a lógica que o originou.

“Quando a IA entra como aceleração, ela preserva a arquitetura antiga. Acelera aquilo que talvez não precisasse acontecer.” Danilo Custódio – CEO da Mirante

Isso explica por que muitos projetos ficam restritos a ganhos incrementais. O processo continua orientado à produção de artefatos como relatórios, consolidações, validações, e não à decisão que deveria habilitar.

Esse desalinhamento aparece quando se observa onde as empresas estão capturando valor hoje e onde esperam capturar no futuro. Os ganhos atuais ainda estão concentrados em eficiência operacional, enquanto as expectativas estão direcionadas para crescimento, inovação e geração de receita.

Esse gap revela uma escolha equivocada de aplicação. A IA está sendo direcionada para otimizar execução, enquanto o valor esperado está na reconfiguração das decisões. O valor da IA deve estar em deslocar o trabalho para onde ele sempre deveria ter estado: julgamento, argumentação e decisão.

Esse deslocamento não acontece por treinamento, nem por adoção de ferramenta. Ele depende de uma reinterpretação do objetivo do processo. Sem isso, a IA apenas torna mais eficiente aquilo que já deveria ter sido abandonado.

3. Ignorar que o gargalo não é IA

A maturidade de dados não é um detalhe de implementação. Ela define se o processo é elegível para transformação. Sem dados estruturados, históricos e confiáveis, não existe base para raciocínio, apenas automação superficial.

Esse desalinhamento se torna mais evidente quando se observa o comportamento das organizações. No Brasil, de acordo com uma pesquisa da IDC, 74% dos profissionais já utilizam assistentes de IA pessoais no trabalho, muitas vezes fora de qualquer diretriz corporativa, enquanto apenas uma parcela limitada das empresas oferece governança, acesso estruturado ou políticas claras para uso da tecnologia. O resultado é uma adoção difusa, descentralizada e desconectada da arquitetura de dados da empresa.

Sem resolver essa base, qualquer iniciativa tende a fragmentar ainda mais o ambiente tecnológico e ampliar a distância entre experimentação e escala.

Como escolher o primeiro processo com critério de transformação

Se o erro está no ponto de partida, o ganho está em tratá-lo como decisão estratégica. O processo certo não é o mais visível nem o mais simples de implementar. É aquele que permite reorganizar a forma como a decisão acontece.

Na prática, quatro critérios precisam estar presentes simultaneamente:

Impacto direto no resultado do negócio

O processo deve influenciar decisões que alteram crescimento, margem ou alocação de capital. Sem essa conexão, o ganho permanece operacional.

Base de dados estruturada e confiável

Aqui se trata de dados com consistência e confiança organizacional embutido. O agente precisa operar sobre uma base reconhecida como verdade.

Complexidade decisória elevada

O valor da IA emerge quando há necessidade de interpretar contexto, lidar com ambiguidade e articular múltiplas variáveis. Processos baseados apenas em regra não capturam esse valor.

Recorrência e ritmo definidos

Processos recorrentes permitem aprendizado contínuo, ajuste de premissas e evolução do sistema. É esse ciclo que transforma ganho pontual em vantagem acumulada.

Esse conjunto de critérios desloca a discussão de “casos de uso” para “arquitetura de decisão”.

O que diferencia quem está capturando valor

A diferença entre organizações que experimentam IA e aquelas que capturam valor está menos na tecnologia e mais na capacidade de reconfigurar workflows.

Empresas que atingem impacto relevante redesenham processos de ponta a ponta, incorporam IA no fluxo de decisão e tratam a tecnologia como parte do modelo operacional, e não como uma camada adicional.

Ao mesmo tempo, a adoção individual já ultrapassou a capacidade das empresas de estruturar esse uso. Profissionais integram IA ao seu trabalho por conta própria, enquanto as organizações ainda operam com processos desenhados para um contexto anterior.

A transformação não começa na escolha da ferramenta nem na definição de um roadmap tecnológico. Ela começa na capacidade de olhar para um processo crítico e responder, com precisão, qual é o objetivo que ele deveria cumprir, o artefato que ele produz e, principalmente, a decisão que ele habilita.

“A transformação real não é da ferramenta. É do trabalho. E o trabalho só muda quando objetivo, processo e software são reconstruídos com a inteligência como peça central.” Danilo Custódio – CEO da Mirante

A partir desse ponto, processo e software deixam de ser restrições e passam a ser consequência.

É essa ordem que define o resultado. Se ela é invertida, a IA se limita à eficiência. Quando é respeitada, ela altera a natureza do trabalho dentro da organização.

Leia o artigo completo do CEO da Mirante, Danilo Custódio, para sua coluna fixa no Economia SP.