IA acelera operações, mas gestão ainda limita resultados nas empresas

Quando a Ânima Educação colocou um agente de inteligência artificial (IA) para conduzir parte da jornada de matrícula dos estudantes, alguns vendedores passaram a reter contatos para não perder comissão. O obstáculo não era técnico: a remuneração dependia de participar diretamente do atendimento. O caso resume o principal ponto do painel do IT Forum na Mata, no Distrito Itaqui, em Itapevi (SP). A IA já aumenta a produtividade, mas regras de remuneração, qualidade dos dados, modelos de aprovação de projetos e resistência das equipes ainda limitam o resultado para o negócio.

Participaram da discussão Bruno Machado, vice-presidente de Tecnologia e Mindset Digital da Ânima Educação; Paulo Scrideli, CIO da Corpay no Brasil; e Árley Duque, vice-presidente de Operações e sócio da Framework Digital. A mediação foi de Leonardo Barros, CEO e cofundador da Framework Digital.

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Processos e incentivos podem impedir a adoção

Embora o agente da Ânima pudesse conduzir interações comerciais de forma autônoma, os vendedores humanos só eram remunerados quando participavam do atendimento. Segundo Machado, isso gerou resistência à tecnologia: alguns profissionais passaram a reter contatos ou a buscar canais alternativos para preservar a comissão.

A saída foi rever a política de incentivos. Os vendedores passaram a ser remunerados pelos resultados mesmo quando a matrícula era concluída pelo agente de pré-vendas, ou SDR (sigla em inglês para sales development representative).

“Quando libertamos os humanos da necessidade de tocar o contato para serem remunerados, eles passaram a gostar do SDR, porque agora ele trabalha para eles, não concorre com eles”, relata Machado.

Para o executivo, a experiência mostra que adotar IA exige observar como as pessoas trabalham e quais comportamentos as regras existentes estimulam.

A mesma lógica vale para os investimentos. Segundo Machado, a Ânima passou a vincular suas iniciativas de tecnologia a metas de retorno acompanhadas pelas lideranças de negócio, em vez de priorizar a quantidade de aplicações implementadas.

Ganhos precisam ser comprovados antes da expansão

Na Corpay, a preocupação com a mensuração levou a companhia a fazer um teste A/B antes de ampliar um copiloto de IA criado para apoiar profissionais de atendimento.

O experimento comparou uma equipe que usava a ferramenta com outra que mantinha o processo convencional. Segundo Scrideli, o piloto registrou taxa de acerto próxima de 95% nas respostas e redução de quase 10% no tempo médio de atendimento.

A ferramenta foi depois expandida, mas de forma gradual, para preservar as condições de avaliação durante o crescimento da operação.

“A partir do resultado do piloto, escalamos isso progressivamente. A passagem do piloto para um ambiente de maior escala normalmente precisa ser feita de maneira ordenada para não perder as variáveis de controle”, explica Scrideli.

O CIO defende que a autonomia dada à IA acompanhe o amadurecimento das aplicações. A Corpay começou com ferramentas que apoiam profissionais humanos nas decisões e passou a avaliar quais atividades poderiam ser automatizadas com mais independência. Para ele, acelerar a implantação sem conhecer bem os riscos pode comprometer a estabilidade dos serviços.

“A IA não pode ser tratada como um mundo paralelo. Ela tem que seguir as mesmas premissas de arquitetura, segurança e observabilidade. Não se pode criar um mundo à parte para acelerar”, afirma.

Resistência das equipes vai além do receio de perder o emprego

Duque chama a atenção para outro obstáculo: a resistência de profissionais técnicos a transferir atividades para agentes de IA. Segundo ele, mesmo equipes com conhecimento avançado em tecnologia podem se sentir inseguras diante de ferramentas capazes de executar tarefas antes feitas apenas por desenvolvedores, seja pelo receio de perder espaço profissional, seja pela preferência por manter o controle direto sobre o trabalho.

Quando a iniciativa fica restrita à área técnica, diz o executivo, ela tende a não sair da fase de testes. “Quando fica muito dentro do âmbito do time de tecnologia, principalmente técnico, a coisa fica muito no experimento”, avalia.

Por isso, Duque defende que a adoção da IA seja conduzida como uma transformação organizacional, com participação das lideranças e investimento na preparação das equipes. Ele reconhece que nem todos os profissionais vão acompanhar as mudanças no mesmo ritmo e considera necessário combinar a disposição individual para aprender com programas de capacitação oferecidos pelas empresas.

“Você não pode jogar simplesmente a responsabilidade do funcionário e falar: você muda, faz o curso e se vira”, afirma.

Na visão de Duque, o conhecimento que os profissionais acumularam sobre os processos e as particularidades do negócio continua relevante, mesmo quando parte das atividades técnicas passa a ser automatizada.

Desenvolvimento de software exige novos papéis

A transformação das equipes também aparece no uso de IA no desenvolvimento de sistemas da Corpay. Scrideli conta que a empresa estrutura um novo processo de engenharia, chamado internamente de IADLC, no qual os agentes de IA incorporam práticas de arquitetura, segurança e observabilidade.

A iniciativa envolve cerca de 65 squads (equipes multidisciplinares), distribuídos em quase 15 tribos (grupos de squads), e mais de 300 profissionais de tecnologia e de áreas de negócio. Em vez de apenas oferecer ferramentas de IA aos desenvolvedores, a companhia está revendo responsabilidades, formas de interação e a composição das equipes.

Como a operação precisa continuar funcionando durante a transição, explica o CIO, não é viável substituir todos os processos ao mesmo tempo.

Duque também aponta uma mudança no perfil dos profissionais de desenvolvimento, com mais espaço para funções ligadas à definição de produtos, à experiência do usuário e à supervisão de agentes. Nesse cenário, o trabalho humano tende a se concentrar na definição de problemas, na validação das entregas e nas decisões que orientam a execução automatizada.

Velocidade da TI pode superar a capacidade de decisão do negócio

Uma pergunta feita durante o debate trouxe outro componente à discussão: como medir o valor da IA quando a engenharia de software fica mais produtiva, mas a organização continua definindo prioridades no mesmo ritmo? Produzir soluções mais rápido não significa entregá-las ao mercado com a mesma velocidade.

Para os participantes, o avanço da IA vai exigir rever a autonomia de decisão dentro das empresas. Equipes capazes de executar atividades em menos tempo precisarão de processos de aprovação e definição de prioridades compatíveis com essa capacidade. Isso muda o papel das lideranças de tecnologia, que, além de implementar ferramentas, precisam participar da revisão de processos e das decisões de negócio para que os ganhos não fiquem restritos a uma etapa da operação.

Scrideli defende que as demandas de tecnologia partam dos resultados que as áreas de negócio querem alcançar, e não de listas de ferramentas ou projetos definidos de antemão.

“A maneira como temos procurado trabalhar é: não me traga o pedido, me diga qual é a alavanca de negócio que você quer mexer. Vamos sentar juntos e discutir quais iniciativas de TI podem ajudar”, resume.

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