A iA funciona bem para você. Provavelmente funciona bem para mim também. Mas coloque essa mesma tecnologia dentro de uma organização e os resultados decepcionam. O gap entre adoção individual e corporativa não é apenas uma curiosidade estatística. É sintoma de uma incompatibilidade estrutural entre como construímos ferramentas de iA e como organizações realmente operam.
Comecemos pelo óbvio: o peso diferente que erros carregam em cada contexto. Quando peço para um modelo gerar um resumo e ele alucina um dado, perco alguns minutos corrigindo. O custo é irritação, talvez retrabalho. Quando uma corporação incorpora esse mesmo modelo em seus processos de compliance e ele alucina uma interpretação regulatória, o custo pode incluir multas, processos, danos reputacionais que afetam milhares de pessoas. A assimetria é brutal. O risco marginal escala de forma desproporcional entre indivíduo e organização.
Essa disparidade de consequências gera um comportamento previsível: aversão ao risco institucional. Não é conservadorismo por convicção. É conservadorismo por consequência. Executivos que adotam iA pessoalmente para redigir emails e organizar agendas hesitam em implementar a mesma tecnologia nos fluxos de trabalho sob sua responsabilidade. A conta de um erro pessoal cai no próprio bolso. A conta de um erro institucional cai em múltiplos bolsos, incluindo o deles.
Mas reduzir a questão apenas a risco seria incompleto. Existe um segundo fator estrutural: a velocidade de decisão. Indivíduos decidem unilateralmente. Baixam um aplicativo, testam por uma semana, incorporam ou descartam. O ciclo entre curiosidade e adoção pode durar dias. Corporações operam por outra lógica. Há comitês de aprovação, análises de segurança da informação, integrações com sistemas legados que rodam em linguagens de programação obsoletas, treinamentos obrigatórios, políticas de uso aceitável. O tempo entre “isso parece útil” e “está implementado” pode ser de meses. Em alguns casos, anos.
Aatish Nayak, VP de produto na Harvey AI, articula uma dimensão adicional desse problema. Segundo ele, a iA atual foi projetada para um jogador apenas. Cada um de nós tem assistentes que redigem, analisam, executam tarefas com confiabilidade razoável. Para produtividade pessoal, isso representa um avanço real. Dentro de organizações, os ganhos rapidamente chegam a um platô. Por quê? Porque em empresas o trabalho acontece entre pessoas, através de colaboração, negociação, escalação e julgamento compartilhado ao longo do tempo. Um indivíduo altamente capaz, seja humano ou iA, dentro de uma organização desalinhada não muda resultados de forma significativa. No melhor cenário, cria eficiência local. No pior, entrincheira dinâmicas de poder disfuncionais.
O problema é que contexto organizacional não existe como uma estrutura coerente esperando ser descoberta, como um fóssil enterrado em rocha sedimentar. Contexto emerge continuamente através de interação. Novo contexto se forma e decai diariamente. Decisões não estão armazenadas em bancos de dados ou em diagramas de processo. Estão dispersas em emails antigos, conversas de corredor que nunca foram registradas, precedentes não documentados que existem apenas na memória de funcionários veteranos.
Essa observação aponta para o desafio central: ferramentas projetadas para jogadores individuais não servem para jogos coletivos. A iA que funciona para você, operando sozinho com feedback imediato e autonomia total de decisão, não funciona da mesma forma para uma equipe de dez pessoas onde cada decisão precisa ser negociada, cada output validado por múltiplos stakeholders, cada erro potencialmente atribuível a vários responsáveis.
A questão da responsabilidade merece atenção específica. Quando uso iA pessoalmente e ela falha, eu assumo a consequência. Em contexto corporativo, quem é responsável quando o modelo alucina? O analista que executou a consulta? O gerente que aprovou o uso? O departamento de TI que implementou a ferramenta? O fornecedor da tecnologia? Essa ambiguidade de accountability cria paralisia institucional. Ninguém quer ser identificado como responsável por um desastre algorítmico. A cautela resultante não é irracional. É uma resposta adaptativa a incentivos mal desenhados.
A transição de inteligência individual para inteligência colaborativa exige mais do que modelos melhores ou interfaces mais amigáveis. Exige tratar agentes de iA como participantes sociais nos sistemas multiplayer que pretendem transformar. Isso significa embeder agentes nas mesmas primitivas de colaboração que humanos usam: email, mensagens, calendários, documentos, sistemas de arquivos. Significa ensinar agentes a observar como decisões se desdobram, aprender quais conflitos requerem escalação, entender quando consenso emerge versus quando é imposto.
Líderes empresariais que esperam que a iA simplesmente “funcione” em suas organizações como funciona em seus smartphones pessoais estão esperando algo que a arquitetura atual da tecnologia não pode entregar. A ficção reconfortante de que existe, em algum lugar perto do topo da hierarquia, uma compreensão coerente de como o sistema funciona raramente corresponde à realidade. Estratégia não flui de forma limpa para execução. Coordenação é emergente, não projetada.
O gap de adoção entre indivíduos e corporações, portanto, não é simplesmente questão de corporações serem lentas ou burocráticas. É questão de a iA ter sido construída para um tipo de jogador e estar sendo forçada a jogar outro tipo de jogo. O próximo salto tecnológico não será apenas fazer modelos mais inteligentes. Será fazer inteligência que sabe jogar em equipe.
ousadia criativa. precisão estratégica. – por kim.