Sobre pensamento agêntico, governança corporativa e o fim da consultoria estática
A maioria dos conselhos de administração no Brasil opera com um modelo mental que pertence a outra década. A empresa contrata uma consultoria. A consultoria produz um diagnóstico. O diagnóstico vira um deck de 80 páginas. O deck é apresentado numa reunião trimestral. As recomendações são discutidas, eventualmente aprovadas, e implementadas (ou não) ao longo dos meses seguintes. Quando os resultados aparecem, o cenário já mudou.
Esse modelo funcionou por décadas. Funcionou porque o ciclo de mudança nos mercados era compatível com o ciclo de decisão dos boards. Mas a compatibilidade se rompeu. E não foi por falha dos conselhos. Foi porque o ambiente passou a se mover numa frequência que o formato do relatório estático não consegue acompanhar.
O problema não é a qualidade do diagnóstico. É a arquitetura do pensamento. Um relatório estático, por mais rigoroso que seja, é uma fotografia. E fotografias não dirigem carros.
Dados recentes sustentam essa percepção. O Spencer Stuart Board Index de 2025, em sua 40a edição, identificou que apenas 22% dos CEOs de empresas do S&P 500 reportam receber suporte efetivo de seus boards para navegar os desafios atuais [Spencer Stuart, 2025]. Se quatro em cada cinco CEOs consideram o suporte do conselho insuficiente, o problema não é individual. É estrutural. A questão que emerge é se essa insuficiência está no calibre dos conselheiros ou na mecânica de como o conselho processa informação e delibera. A hipótese deste artigo é que o gargalo está na mecânica.
O campo convergiu
Em março de 2026, Junyang Lin, ex-líder técnico do Qwen (Alibaba), publicou uma análise detalhada sobre a transição do que chamou de “reasoning thinking” para “agentic thinking” no desenvolvimento de modelos de iA [Lin, 2026]. Lin havia anunciado sua saída da Alibaba no início do mês; o artigo representa sua leitura pessoal sobre a direção do campo, informada por anos liderando um dos times de iA de maior escala do mundo.
A tese é direta: a primeira onda de modelos de raciocínio (o1 da OpenAI, R1 da DeepSeek) ensinou o campo a fazer máquinas pensar mais antes de responder. A segunda onda trata de fazer máquinas pensar para agir, interagindo com o ambiente e revisando planos a partir de feedback real.
Lin não está sozinho nessa leitura. A Anthropic, na interpretação de Lin, reorientou sua linha Claude para raciocínio integrado com uso de ferramentas durante o processo de pensamento, com orçamentos de raciocínio controláveis. A DeepSeek moveu o V3.1 para um formato de inferência híbrida, alternável entre modos de raciocínio e instrução direta. O próprio time do Qwen tentou, com dificuldades que Lin descreve com franqueza, unificar esses modos no Qwen3. A convergência é observável: o valor está migrando de sistemas que pensam muito para sistemas que pensam enquanto fazem.
A pergunta deixou de ser “o modelo consegue pensar por mais tempo?” e passou a ser “o modelo consegue pensar de um jeito que sustente ação efetiva?”
Essa distinção parece técnica. Ela é, na superfície. Mas a implicação para quem governa organizações merece ser examinada.
Consultoria estática é monólogo interno
O que Lin descreve como “reasoning thinking” (o modelo gerando longas cadeias de raciocínio isoladas antes de responder) tem um paralelo estrutural com o relatório de consultoria tradicional. Uma equipe pensa muito, por muito tempo, em isolamento, e entrega uma conclusão final. O pressuposto é que a qualidade do pensamento prévio compensa a ausência de interação com o ambiente durante o processo.
Digo paralelo estrutural, não equivalência. Modelos de iA e boards corporativos operam em domínios distintos, com restrições diferentes. A transposição é analógica: o que se transfere é a lógica do loop fechado versus o monólogo aberto, não os mecanismos técnicos. Mas analogias estruturais têm valor quando iluminam padrões que operam em escalas diferentes.
Em certos domínios, o modelo estático funciona. Se o problema é matemático, se os dados são estáveis, se as variáveis são finitas, pensar mais antes de agir produz respostas melhores. Problemas estratégicos corporativos raramente são assim. Envolvem adversários que reagem, reguladores que mudam posições, consumidores que se comportam de maneiras que nenhum modelo previu, e cadeias de suprimento que quebram sem aviso.
O pensamento agêntico, transposto para a prática de consultoria, significa outra coisa: diagnosticar, agir em escala limitada, observar o que aconteceu, revisar o diagnóstico, agir de novo. Loop fechado. O plano não antecede a ação; o plano é a própria estrutura de iteração entre pensamento e ação.
O valor da deliberação lenta (e seus limites)
Seria desonesto não reconhecer que a deliberação sequencial tem função protetiva na governança. Conselhos de administração não são sistemas operacionais. São instâncias de supervisão sob dever fiduciário. O Código do IBGC, em sua 6a edição (2023), posiciona o conselho como guardião do propósito da entidade e da supervisão dos demais órgãos. A Lei das S.A. (art. 153 a 159) impõe deveres de diligência e lealdade que exigem reflexão, não apenas velocidade.
A deliberação lenta existe para criar distância crítica entre a urgência operacional e o julgamento estratégico. Boards que operam em modo reativo permanente correm o risco de colapsar a distinção entre governança e gestão, que é precisamente o que os códigos de governança buscam preservar.
Mas aqui reside a tensão. Se a deliberação lenta protege contra captura pela urgência, ela não protege contra irrelevância. Um board que delibera com rigor sobre pressupostos que já caducaram está exercendo diligência formal sem efetividade substantiva. Na mesma edição do Governança 360 do IBGC (junho de 2025), Eduardo Gentil observou que o desafio dos conselhos é como manter agilidade nas decisões sem perder profundidade [IBGC, 2025]. Não é um dilema novo, mas ganhou urgência nova.
A resposta não é substituir deliberação por velocidade. É redesenhar o processo deliberativo para que ele incorpore informação atualizada em ciclos mais curtos, sem abdicar do rigor. O modelo estático puro (diagnóstico isolado seguido de deliberação episódica) e o modelo puramente reativo (decisão sem reflexão) são ambos inadequados. O que se busca é uma terceira via: deliberação iterativa.
Como isso opera na prática
Na MBi, estruturamos a consultoria estratégica sobre três sistemas que operam em ciclo, não em sequência. O primeiro mapeia e organiza o problema, decompondo-o em etapas auditáveis. O segundo explora alternativas, testando cenários contra múltiplas variáveis em paralelo. O terceiro valida a coerência lógica do que emerge, identificando contradições internas e pressupostos não declarados antes que virem recomendações.
Esses três sistemas não rodam uma vez e entregam um relatório. Eles rodam em loop. Uma contradição detectada na validação força a exploração de rotas que a primeira iteração descartou. O diagnóstico não é um documento; é um processo vivo que se corrige enquanto opera.
Isso se parece com o que Lin descreve para agentes de iA porque a lógica subjacente é a mesma: pensar e agir são fases de um mesmo ciclo, não etapas separadas de um cronograma. A diferença é que, no nosso caso, o “ambiente” que fornece feedback não é um terminal de código ou um navegador web. São dados de mercado, reações de stakeholders, resultados parciais de implementação, sinais regulatórios.
Não temos ainda dados comparativos de longo prazo entre boards que adotaram processos iterativos e boards que operam no modelo tradicional. A evidência empírica direta sobre efetividade comparada de modelos deliberativos em governança é escassa. O que temos é a convergência de dois campos independentes (iA e prática de consultoria) chegando à mesma conclusão por caminhos distintos: sistemas que incorporam feedback do ambiente durante o processo de raciocínio superam sistemas que raciocinam em isolamento. É uma hipótese forte, não uma conclusão demonstrada.
O que isso muda para governança
Para conselhos de administração, a implicação prática é que a maneira como consomem consultoria estratégica precisa ser reexaminada. O modelo “contratar, esperar, receber relatório, deliberar” pode ser insuficiente num ambiente onde os pressupostos do relatório já caducaram quando ele chega à mesa.
Três reexames específicos se impõem.
Primeiro, o board precisa estar preparado para receber hipóteses, não apenas conclusões. Um diagnóstico iterativo entrega versões parciais que pedem decisão intermediária. Isso exige conselheiros que saibam operar com incerteza calibrada em vez de esperar certeza artificial. Para boards com obrigações fiduciárias estritas, isso não significa abdicar da diligência; significa documentar o processo deliberativo iterativo com o mesmo rigor que se documenta a deliberação sequencial.
Segundo, a relação com consultoria pode precisar ser contínua, não episódica. O modelo de projeto com início, meio e fim é um artefato do pensamento estático. Pensamento iterativo exige engajamento recorrente, mesmo que em intensidade variável.
Terceiro, a iA deixou de ser um tema de pauta (“vamos discutir nossa estratégia de iA”) para se tornar a infraestrutura do próprio pensamento estratégico. O conselho que ainda discute se deve ou não adotar iA está no estágio equivalente a discutir se deve ou não usar planilhas. A pergunta já mudou. Agora é sobre como estruturar sistemas de pensamento que integrem capacidade computacional e julgamento humano de forma que um alimente o outro.
O futuro da consultoria estratégica não é um relatório melhor. É um sistema que pensa junto com a organização enquanto ela se move.
Lin encerra seu artigo observando que a vantagem competitiva na era agêntica virá de quem construir os melhores ambientes de interação entre modelo e mundo real. Transposto para o contexto corporativo, a vantagem virá de quem construir os melhores sistemas de interação entre pensamento estratégico e realidade operacional. O deck de slides é o monólogo interno. O loop é a conversa com o mundo.
A pergunta para o seu board é simples: vocês estão conversando com o mundo, ou estão falando sozinhos?
Referências
Lin, Junyang. “From ‘Reasoning’ Thinking to ‘Agentic’ Thinking.” 𝕏 (Twitter), 26 mar. 2026.
Spencer Stuart. “2025 U.S. Board Index.” Outubro 2025. Dados de proxy statements do S&P 500 até abril de 2025.
IBGC. Código das Melhores Práticas de Governança Corporativa, 6a edição. Agosto 2023.
IBGC. Governança 360, 5a edição. Junho 2025.
Anthropic. Documentação Claude 3.7 Sonnet / Claude 4: raciocínio integrado e orçamento de pensamento controlável.
DeepSeek. V3.1: Think & Non-Think hybrid inference. 2025-2026.
ousadia criativa. precisão estratégica. – por kim.