Os dados de desempenho mostram que a maioria das equipas de liderança não está preparada para a transição para a IA

Na maioria das salas de reuniões, a IA vive algures entre o orçamento de TI e a atualização trimestral da equipa de inovação. Tem direito a alguns diapositivos. Talvez a uma demonstração. A liderança acena com a cabeça, pergunta pelas taxas de adoção e passa para a pressão sobre as margens e o planeamento do número de colaboradores.

As pessoas que conduzem estas reuniões não são pouco inteligentes. Estão a seguir um manual de procedimentos que funcionou durante décadas. A meta de receitas aumenta 10%, o número de colaboradores aumenta 8% e o orçamento escala proporcionalmente. Crescimento significa mais pessoas, mais despesa e mais capacidade.

Embora seja verdade que a IA se tenha tornado um bode expiatório para os despedimentos, também é verdade que a tecnologia está a quebrar essa equação tradicional e que a maioria das equipas de liderança ainda não acompanhou essa mudança.

A lacuna na liderança preparada para a IA já pode ser medida

O Boston Consulting Group inquiriu mais de 1 000 executivos de topo em 59 países e concluiu que as empresas líderes na adoção da IA alcançaram um crescimento das receitas 1,5 vezes superior, retornos para os acionistas 1,6 vezes maiores e retornos sobre o capital investido 1,4 vezes superiores ao longo de três anos, em comparação com as empresas que ainda estão a fazer experiências.

Entretanto, 74% das organizações ainda não demonstraram um valor tangível dos seus investimentos em IA.

O inquérito Perspetivas da Direção Executiva de 2026 do Conference Board revelou algo ainda mais esclarecedor: 98% dos membros dos conselhos de administração identificaram a medição do ROI da IA como uma prioridade, em comparação com apenas 33% dos CEO. Os conselhos de administração veem cada vez mais a IA como uma questão de alocação de capital. Muitos CEO ainda a tratam como uma exploração estratégica.

Essa desconexão explica muita coisa. Quando a IA está sob a responsabilidade das TI, continua a ser uma conversa sobre ferramentas. Quando surge na agenda do conselho de administração ao lado do crescimento das receitas e da proteção das margens, transforma-se em algo completamente diferente: uma conversa sobre o modelo operacional.

A diferença entre estas duas perspetivas é onde começa a diferença de desempenho.

As métricas de utilização não levam a lado nenhum

Existe uma curva de maturidade previsível pela qual as empresas passam. Na primeira fase, acompanham as licenças distribuídas, os utilizadores ativos, o número de instruções e as taxas de conclusão da formação. Estas métricas parecem concretas. São politicamente seguras. Encaixam perfeitamente numa apresentação.

Depois, alguém pergunta o que tudo isso significa para a empresa.

Essa pergunta costuma causar confusão. Não porque a resposta não exista, mas porque a organização ainda não criou a ligação entre a atividade relacionada com a IA e os resultados financeiros.

A maioria ainda não. A pergunta sobre o ROI convida à lógica das folhas de cálculo. A pergunta sobre a criação de valor obriga-nos a repensar o modo como a empresa funciona realmente. Heidi Farris, CEO da empresa de análise da força de trabalho ActivTrak, observa esta falha na medição em centenas de empresas.

Uma investigação da ActivTrak concluiu que 50% das empresas que utilizam IA não medem de todo o seu impacto na força de trabalho, o que significa que metade do mercado não tem visibilidade sobre se a sua despesa está a produzir resultados.

As equipas de liderança que ultrapassam este ponto deixam de tentar medir a adoção em toda a empresa. Associam a IA a um pequeno número de fluxos de trabalho de elevado impacto e começam a acompanhar o que muda ao nível económico.

No marketing, isso significa o tempo do ciclo de produção das campanhas ou a produção por profissional de marketing. No apoio ao cliente, significa o custo por pedido e as taxas de escalamento. Nos serviços, significa o tempo do ciclo de entrega e as receitas por colaborador.

Barómetro Global de Empregos na IA da PwC de 2025 analisou quase mil milhões de anúncios de emprego e milhares de relatórios financeiros de empresas, tendo concluído que os setores mais expostos à IA registaram um crescimento da receita por trabalhador de 27% entre 2018 e 2024, aproximadamente três vezes superior ao crescimento nos setores menos expostos. Desde o surgimento da GenAI em 2022, o crescimento da produtividade nesses setores expostos quase quadruplicou.

Esses dados contam uma história. Mas a receita por trabalhador não melhora porque se dá um chatbot às pessoas. Melhora porque alguém redesenhou o trabalho.

O verdadeiro estrangulamento está nos fluxos de trabalho

A implementação de ferramentas sem redesenho dos fluxos de trabalho é o erro mais comum e mais dispendioso que as empresas cometem com a IA. Uma equipa obtém acesso a uma ferramenta de IA. Utiliza-a para fazer o mesmo trabalho um pouco mais depressa. O ganho de produtividade é real, mas marginal, e raramente aparece no modelo financeiro porque ninguém reestruturou o processo em função dela.

Um inquérito da RGP a 200 CFO dos EUA concluiu que 66% esperam um retorno significativo do investimento em IA no prazo de dois anos, mas apenas 14% reportam atualmente um valor significativo. Essa lacuna não se fecha distribuindo mais licenças. Fecha-se quando a liderança começa a fazer perguntas diferentes nas reuniões de planeamento.

Em vez de perguntar "de quantas pessoas precisamos para atingir o objetivo", a pergunta passa a ser "que parte deste trabalho ainda deve exigir uma pessoa". Essa reformulação altera toda a conversa de planeamento. Afeta as previsões de efetivos, a conceção de funções, a alocação de capital e a estratégia de preços.

Os líderes que levam isto a sério financiam o redesenho de processos, não apenas ferramentas. Atribuem orçamento à gestão da mudança e à capacitação, além das licenças de software, porque reconhecem que o estrangulamento nunca esteve na tecnologia. Estava no fluxo de trabalho.

O concorrente com que se deve preocupar

A pressão competitiva tende a manifestar-se discretamente. Um novo participante lança produtos mais depressa, pratica preços mais agressivos ou responde aos clientes a uma velocidade que não faz sentido segundo os pressupostos tradicionais de custos.

O primeiro instinto é desvalorizar a situação. Estão a gastar o dinheiro dos investidores de capital de risco. Estão a cortar na qualidade. O modelo deles não vai conseguir escalar.

Por vezes, essas explicações estão certas. Mas, cada vez mais, a verdadeira resposta é estrutural. As empresas construídas em torno de fluxos de trabalho assistidos por IA desde o primeiro dia suportam menos custos de coordenação, têm menos níveis de gestão e apresentam uma economia unitária fundamentalmente diferente.

Essa distinção é mais importante para as empresas de média dimensão do que para qualquer outra. Os modelos empresariais partem do princípio de que é possível investir capital e aumentar os efetivos para resolver o problema. As startups podem reconstruir tudo de raiz. As empresas de média dimensão ficam no meio, frequentemente a operar com modelos legados enquanto competem contra organizações que nunca os herdaram.

A resposta produtiva não é contratar em pânico nem reduzir drasticamente os efetivos. É realizar projetos-piloto honestos orientados para a compressão económica: ciclos mais curtos, taxas de erro mais baixas, menos níveis de coordenação e mais produção por trabalhador.

O objetivo é perceber se o seu modelo operacional consegue absorver uma integração significativa da IA ou se o próprio modelo precisa de mudar.

O que distingue os líderes preparados para a IA

As equipas executivas não estão a falhar por lhes faltar inteligência ou ambição. Estão a falhar porque os seus instintos estão calibrados para um tipo de mudança diferente.

Os executivos que progrediram profissionalmente a gerir um crescimento linear em sistemas estáveis tendem a optar pelo incrementalismo. Quando a IA apresenta uma oportunidade não linear, reduzem-na inconscientemente a algo controlável. "Vamos fazer um projeto-piloto." "Vamos experimentar." "Vamos acompanhar."

Estas são respostas razoáveis em condições normais. As descontinuidades acumulam-se mais depressa do que o pensamento incremental consegue acompanhar.

Também está em causa uma cegueira estrutural. Os executivos pensam em funções e departamentos. A IA transforma tarefas. Se nunca dividir as funções nas suas tarefas constituintes, não conseguirá ver onde existe realmente alavancagem.

Do ponto de vista de um organograma, o trabalho de um analista parece ser uma única coisa. Dividido nas suas tarefas constituintes, algumas dessas tarefas são excelentes candidatas à ampliação proporcionada pela IA, e a função que permanece após esse redesenho poderá ser muito diferente.

A investigação da BCG reforça esta ideia: 62% do valor da IA provém de funções empresariais essenciais, como operações, vendas e R&D, e não de funções de suporte, onde a maioria das empresas começa as suas experiências. Concentrar a IA na periferia da empresa produzirá resultados periféricos.

Como se manifesta o crescimento cumulativo

As organizações que ganham vantagem não são apenas mais eficientes. Estão a melhorar a um ritmo mais rápido, e essa diferença de ritmo acumula-se.

• Os pioneiros redesenham os fluxos de trabalho. Esses fluxos de trabalho redesenhados produzem ciclos mais curtos e ciclos de feedback mais rápidos. Um feedback mais rápido significa mais ciclos de aprendizagem. Mais ciclos de aprendizagem significam melhorias mais rápidas.

Os que chegam mais tarde podem copiar as ferramentas. Não podem copiar dois anos de adaptação dos fluxos de trabalho e de memória muscular operacional.

• A receita por colaborador aumenta. Isto cria margem de manobra estratégica. A empresa pode reinvestir a margem no crescimento, competir de forma mais agressiva através do preço ou atrair talento melhor. Essa margem de manobra, por si só, acumula-se.
• A velocidade de decisão aumenta. Este aspeto é frequentemente ignorado. As equipas maduras em IA utilizam a IA no planeamento estratégico, na análise, na modelação de cenários e na síntese. Isso reduz a fricção na tomada de decisões executivas. Se uma empresa tomar decisões estratégicas 30-40% mais depressa e iterar com base no feedback, a vantagem acumula-se trimestre após trimestre.

A diferença aumenta porque a velocidade de aprendizagem organizacional é estruturalmente superior.

Onde começam os líderes sérios

Quando um CEO passa da curiosidade ao compromisso, a primeira ação normalmente não é comprar nada. É declarar um resultado económico específico e atribuir responsabilidades.

Algo como:

• "Vamos aumentar a receita por colaborador em 25% ao longo de 18 meses."
• "Vamos reduzir o tempo do ciclo de prestação de serviços em 40%."

Este tipo de declaração liga a IA a uma métrica financeira que aparece nos relatórios apresentados ao conselho de administração. Obriga à reformulação dos fluxos de trabalho, porque não é possível atingir esses objetivos apenas com ferramentas.

O segundo passo é estrutural. Um executivo, frequentemente o COO ou alguém numa função recém-criada, assume a responsabilidade ao nível de toda a empresa pela reformulação dos fluxos de trabalho entre funções. O seu mandato consiste em mapear a forma como o trabalho é realmente realizado, decompor as funções em tarefas, identificar pontos de alavancagem para a automatização, reformular o fluxo e medir o impacto económico.

O terceiro passo é cultural, e é aquele que perdura. O CEO altera as perguntas predefinidas nas reuniões de planeamento. Em vez de perguntar "de quantas pessoas precisa?", pergunta "como seria esta função se a IA estivesse integrada por defeito" e "que parte deste trabalho é exclusivamente humana". Quando a liderança coloca consistentemente essas perguntas, a organização adapta-se.

A velocidade de melhoria é mais importante do que o ponto de partida

Existe uma tendência para olhar para os dados de desempenho e sentir que a oportunidade já passou. Não passou. A investigação da BCG mostra que, mesmo entre as empresas líderes, as capacidades continuam a desenvolver-se. Na realidade, não importa quem começou primeiro. Neste momento, trata-se de saber quem está a desenvolver a capacidade organizacional para aprender e adaptar-se mais depressa.

Mas a capacidade não se desenvolve sozinha. Exige equipas de liderança dispostas a questionar a arquitetura da forma como a sua empresa cria valor através da disciplina operacional, em vez de apenas otimizar o que já existe.

Essa é a verdadeira diferença de capacidade. As capacidades de liderança da transformação com IA incluem a vontade de modelar mudanças não lineares, tolerar a ambiguidade estratégica e reformular em vez de otimizar.

Não podemos encarar a liderança preparada para a IA como uma certificação ou um título. É uma atitude perante o negócio. Os líderes que mais deseja já estão a reformular os seus modelos operacionais de IA. Os que não o fazem continuam a medir as taxas de adoção e a esperar que a diferença de desempenho deixe de aumentar.

Os números sugerem que isso não acontecerá.