O pedido que chega às mesas de diretoria costuma seguir o mesmo roteiro: reunir a equipe, fazer um workshop e identificar onde a inteligência artificial pode gerar oportunidades. Em versões mais diretas, a ordem é ainda mais objetiva: descobrir onde está o dinheiro e aplicar uma camada de IA em cima. Trata-se de uma demanda legítima, afinal, alocar capital onde há retorno sempre foi função central de quem lidera uma companhia — agora com um componente extra de aprendizado embutido no processo.
No entanto, o problema não está nesse pedido, e sim no que ele deixa de fora. Raramente essas conversas terminam com alguém perguntando o que ainda protege a empresa e se essa proteção continuará de pé daqui a três anos. A pergunta simplesmente não surge, porque ninguém sente o modelo de negócio sob ameaça real: os concorrentes avançam no mesmo ritmo, com pilotos parecidos, e quando todo mundo caminha igualmente devagar, a lentidão coletiva passa a sensação de segurança.
A vantagem competitiva na era da inteligência artificial
É justamente por isso que o tema ganha relevância agora, no momento em que as empresas entram na temporada de planejamento estratégico. A discussão foi rotulada de IA, mas no fundo é uma discussão de estratégia: onde investir, o que defender, o que abandonar e em que ordem fazer isso. Se um plano para 2027 dedica todo o espaço da conversa à busca por eficiência e nenhuma linha à pergunta sobre vantagem competitiva, esse plano está incompleto. O custo dessa lacuna não aparece no próximo trimestre — ele surge três anos depois, quando já restará pouco a fazer a respeito.
Levantamentos recentes em empresas grandes, de setores variados, mostram um retrato mais monótono do que o noticiário sugere. Existe orçamento definido, existe responsável pela pauta, existe uma esteira de iniciativas mapeadas — isso mudou de fato nos últimos dois anos. O que quase não existe são histórias boas de resultado para contar. Em teleconferências de resultados e em conversas de bastidor, repete-se o mesmo padrão: muitos projetos batizados e pouquíssimos resultados isolados e comprováveis.
O que os dados mostram sobre resultados de IA
O AI Value Gap dá números a essa sensação. O levantamento analisou documentos regulatórios e teleconferências de resultados de 536 empresas do S&P 500 e do FTSE 100 em busca de provas concretas de valor gerado, e o índice geral ficou em 13,5 de 100 — faixa que os autores do estudo classificam como “talking”, ou seja, apenas discurso. Do total analisado, 29% das companhias comprovam ao menos um resultado efetivo. Entre as 146 maiores do S&P 500, 91% nomeiam projetos de IA, mas apenas 20% conseguem anexar uma cifra financeira a eles, e uma única empresa consegue ligar IA a uma métrica rastreável no resultado reportado.
Há ainda um dado curioso: a correlação entre falar sobre IA e efetivamente comprovar resultados de IA é praticamente plana. Ou seja, quem mais fala não é necessariamente quem mais entrega na prática. Isso não configura hipocrisia corporativa, mas sim uma dificuldade real de execução. Ganhos de eficiência em escala exigem destravar o fluxo inteiro, e não apenas um pedaço dele — lição que a indústria de software já havia aprendido ao perceber que o gargalo não estava na velocidade de desenvolvimento, mas na aprovação, no teste e na decisão. Além disso, grandes empresas são estruturalmente organizadas para serem lentas, já que boa parte de seus controles internos existe justamente para isso.
Existe, porém, um segundo motivo, menos discutido: quando finalmente se chega ao ponto em que a IA faria diferença real — redesenhando como uma decisão é tomada, e não apenas acelerando uma tarefa —, falta a base de contexto necessária. Esse padrão se repete em setores sem nenhuma relação entre si: indústrias que investem há vinte anos e mais de cem milhões de reais anuais na relação com quem prescreve seus produtos, operações com força de campo visitando os mesmos clientes há mais de uma década, negócios de serviços que falam com o mesmo assinante todos os meses. Em todos esses casos, a lógica do modelo que se pretende construir é boa, mas ao abrir o sistema em busca do contexto que deveria alimentá-la, encontra-se apenas registro de transação — quem, quando, quanto — e quase nenhuma memória sobre o que foi dito, o que travou ou o que fez a decisão mudar de rumo. O problema não era o algoritmo: era que ninguém vinha guardando as informações certas há anos.
Onde está a verdadeira vantagem competitiva hoje
A experiência de profissionais vindos da indústria de tecnologia costumava sustentar que a capacidade de construir software era, por si só, diferencial competitivo. Isso mudou. Hoje, pedir a uma ferramenta que construa um banco digital inteiro resulta em código funcional em poucos dias, por um custo que pareceria ficção há três anos — e, mesmo assim, esse banco não vale nada, porque tem zero cliente, zero relação e zero contexto. A capacidade de produzir software deixou de ser barreira e virou insumo: continua importante, mas não protege mais sozinha.
Então, o que de fato protege uma empresa? A resposta surge em três frentes, tratadas aqui como três leis da vantagem competitiva.
- Primeira lei — o contexto, não o dado: fala-se muito em dados como matéria-prima, mas o que realmente protege é o contexto, ou seja, a capacidade de colocar a informação certa na frente da decisão certa, no momento certo. Uma seguradora que liquidou dez milhões de sinistros sabe coisas que nenhum modelo aprende em treinamento — mas só se souber recuperar esse conhecimento no instante da decisão. Um concorrente pode licenciar os mesmos modelos numa tarde, mas não licencia vinte anos de memória operacional.
- Segunda lei — a inteligência de workflow: trata-se de saber como as coisas funcionam na prática, fora do slide de apresentação. Diante de um problema inédito, sem procedimento, sem histórico e sem dado registrado, quem já viu trezentas situações parecidas resolve em vinte minutos o que um recém-chegado levaria três dias para solucionar. Esse conhecimento é assimilado ao longo do tempo e habita as pessoas, não os sistemas — processo legado é, nesse sentido, memória institucional codificada em fluxo operacional.
- Terceira lei — o controle do roteamento: é a mais visível e, ainda assim, a mais subestimada. Qualquer empresa constrói uma rede social funcional numa tarde, mas ninguém reconstrói o LinkedIn, porque o valor ali não está no software, e sim em ter todo mundo já presente na plataforma. Quem controla o momento em que a intenção do cliente nasce decide para onde ela é roteada, e é nesse roteamento que o valor é capturado. O teste decisivo é simples: a empresa pode ser contornada por um protocolo sem que o cliente sinta falta?
Essa leitura não é isolada. Há uma tese de articulação de vantagem competitiva construída sobre esses três pilares no Orchestration Economics Manifesto, de Raphaëlle d’Ornano, que trata os três pontos como leis e faz uma observação central: cumprir apenas uma ou duas delas, mesmo que brilhantemente, não é suficiente — isso faz da empresa apenas a tripulante mais valiosa do navio de outra pessoa.
O varejo alimentar brasileiro ilustra bem essa dinâmica no dia a dia. Poucas categorias acumularam tanta inteligência de workflow quanto esse setor: operar cozinhas em horário de pico, girar estoque perecível, treinar equipes com alta rotatividade e manter padrão de produto em centenas de endereços diferentes são conhecimentos construídos ao longo de décadas, difíceis de reproduzir rapidamente por qualquer concorrente ou por qualquer ferramenta de inteligência artificial isoladamente. Em resumo, o verdadeiro diferencial competitivo das empresas não está mais apenas na tecnologia que elas conseguem construir, mas no contexto acumulado, na inteligência de processo e no controle da relação direta com o cliente — elementos que nenhuma ferramenta de IA entrega pronta.
Com informações de mitsloanreview.com.br.
