A pergunta “a iA substituirá a consultoria estratégica?” está mal formulada. Encapsula uma falsa dicotomia entre apocalipse setorial e imunidade completa, quando a evidência aponta para algo diferente: redistribuição do valor na cadeia consultiva. Não é substituição de profissão. É reconfiguração de onde reside o que vale a pena pagar.
A consultoria tradicional, particularmente no mercado americano e europeu onde os dados são mais robustos, prosperou sobre um fundamento econômico específico: assimetria informacional. McKinsey, Bain, BCG e seus pares não vendiam produtos tangíveis. Vendiam acesso privilegiado a conhecimento especializado e capacidade analítica concentrada. Nos anos 1980, durante a onda de megafusões corporativas, essa escassez era parcialmente genuína. Integrar culturas de empresas bilionárias, redesenhar estruturas organizacionais, identificar redundâncias operacionais — exigia expertise acumulada através de dezenas de engajamentos similares.
Mas quando o ciclo de consolidações amadureceu, algo aconteceu. As firmas consultivas não se retiraram quando sua utilidade marginal declinou. Metamorfosearam-se em instituições permanentes, cultivando dependência crônica. A métrica de sucesso interna tornou-se manter um cliente gerando vinte milhões anuais durante vinte anos. Não resolver o problema em seis meses. A escassez natural de conhecimento transformou-se em escassez artificialmente perpetuada.
A iA generativa destrói essa assimetria de forma seletiva, não indiscriminada. Uma análise SWOT que consumia duas semanas de trabalho de equipes júnior agora leva dois minutos. Essa compressão temporal não representa ganho de eficiência. Representa transferência de capacidade cognitiva. O que exigia mobilização de pesquisadores treinados em análise estratégica, coordenados por gerentes experientes, agora pode ser executado por qualquer profissional com acesso a ferramentas de iA. A expertise que consultoras vendiam não desapareceu. Foi democratizada ao ponto de se tornar trivial.
A distinção que importa é entre capacidades commoditizáveis e resistentes. A iA excele em processamento estruturado de informação: coleta e síntese de dados públicos, análise comparativa, construção de modelos financeiros, identificação de padrões em grandes conjuntos de dados, elaboração de cenários a partir de premissas explicitadas. Essas tarefas constituíam, por estimativa razoável baseada na estrutura típica de projetos consultivos, algo entre metade e dois terços do trabalho realizado por consultores júnior e intermediários.
Mas há uma camada adicional que escapa mesmo a essa distinção. Estratégia, em sua essência, é teoria. Uma aposta sobre como obter algo que você ainda não tem, considerando os obstáculos que existem entre você e esse objetivo. O diagnóstico, por mais sofisticado que seja, possui o mesmo status epistemológico de qualquer outra hipótese. Pode estar errado. Provavelmente está errado em vários pontos. A pergunta relevante deixa de ser “temos uma boa estratégia?” e passa a ser “estamos fazendo algo para descobrir onde nossa estratégia falha?”.
Aqui reside o ponto cego da discussão sobre iA e consultoria. A iA pode gerar diagnósticos plausíveis, análises competentes, até estratégias bem articuladas. O que a iA não pode fazer é testar essas hipóteses no mundo real. Táticas não são apenas coisas que você faz. São testes sobre se sua história é verdadeira. Se toda aposta tática erra repetidamente, talvez a história esteja errada. Esse é o sinal. E reconhecer esse sinal exige presença na organização, relacionamento com stakeholders, julgamento contextual em tempo real.
O valor consultivo genuíno não está em produzir diagnósticos elegantes. Está no ciclo completo: hipótese, teste, ajuste, aprendizado. Claude Hopkins, escrevendo sobre publicidade científica em 1923, construiu impérios sobre testes rigorosos em ambiente onde causalidade era rastreável e resultados mensuráveis. Cada anúncio era testado. Cada cupom contado. Cada variação medida. Estratégia corporativa raramente possui essa clareza. Múltiplas intervenções, variáveis incontroláveis e atribuição ambígua são norma. Mas o princípio permanece: sem mecanismo para descobrir quando hipóteses falham, diagnóstico sofisticado é apenas especulação elegante.
É importante reconhecer que a iA generativa não opera em vácuo causal. A transformação em curso resulta da convergência de múltiplos fatores: pressão governamental por eficiência em contratos públicos, aceleração da digitalização corporativa pós-pandemia, demanda crescente por transparência e métricas verificáveis, e ciclo de correção após década de contratações excessivas no setor. A iA é catalisador que acelera e intensifica tendências preexistentes, não causa única.
Os dados confirmam que a transformação está em andamento. McKinsey já está cortando até dez por cento da força de trabalho, focando especificamente em funções não voltadas ao cliente. Headcount total caiu de 45.000 para cerca de 36.000 em cinco anos. A firma implantou milhares de agentes de iA internos em agosto de 2025 para automatizar síntese de dados, modelagem e elaboração de relatórios. Firmas de execução como Accenture e Deloitte crescem onze a doze por cento ao ano, enquanto firmas de estratégia pura crescem cinco a seis por cento. O mercado está migrando para onde a iA não substitui: a implementação, o teste, a validação empírica de hipóteses estratégicas.
A estrutura econômica tradicional da consultoria era uma pirâmide onde juniores na base produziam trabalho analítico braçal enquanto seniores no topo mantinham relacionamentos com executivos clientes. O modelo de precificação baseava-se em tempo multiplicado por pessoas. A iA dinamita essa pirâmide pela base. Quando a base desmorona, todo o edifício torna-se insustentável. A matemática não fecha.
A formulação precisa seria esta: a iA substituirá a maior parte do trabalho de produção de diagnósticos em consultoria estratégica, mas não a parte que torna diagnósticos verdadeiros. O modelo pirâmide está se invertendo. Menos analistas produzindo hipóteses, mais especialistas testando hipóteses no campo. O “trabalho de consultoria” muda de composição.
Isso não significa que a transição será linear. Instituições resistem por razões que transcendem racionalidade econômica estrita. Executivos que construíram carreiras no modelo antigo têm incentivos para retardar mudanças. Contratos de longo prazo criam inércia. Relacionamentos pessoais entre sócios e CEOs persistem além do que eficiência sugeriria. Algumas organizações continuarão terceirizando por razões políticas — para ter bode expiatório externo caso recomendações falhem. A direção da mudança parece clara; sua velocidade e extensão permanecem incertas.
O que morre é o sacerdócio informacional — a venda de processamento de informação embalado como sabedoria exclusiva, a entrega de decks que são arquivados como se o trabalho estivesse feito. Clareza documentada não é estratégia. É performance sobre estratégia. O que sobrevive é a capacidade de descobrir onde a história falha e escrever uma melhor. Não é apocalipse. É correção de uma distorção que confundiu diagnóstico com resultado, hipótese com verdade, documento com transformação.
ousadia criativa. precisão estratégica. – por kim.