Estamos nos estágios iniciais da era da inteligência artificial (IA), e a tecnologia está evoluindo extremamente rápido. Provedores estão introduzindo rapidamente “copilots“, “bots” e “assistentes” de IA em aplicações para aprimorar os fluxos de trabalho dos funcionários. Exemplos incluem o GitHub Copilot para programação, o ServiceNow Now Assist para melhorar produtividade e eficiência, e o Agentforce da Salesforce para tarefas diárias de negócios. Essas ferramentas foram treinadas em uma ampla variedade de fontes de dados e possuem um vasto conhecimento em muitos domínios. O nível de expertise dessas ferramentas continua crescendo rapidamente, enquanto o custo de acesso a elas diminui. Em um futuro relativamente próximo, agentes de IA mais avançados, equipados com maior capacidade e conhecimento mais amplo, operarão em nome dos usuários com sua permissão. Empresas que souberem aproveitar os benefícios da IA poderão conduzir negócios de maneira mais eficiente, inovar com mais agilidade e crescer com maior clareza e foco.
A IA está mudando o custo e a disponibilidade de conhecimento, o que alterará fundamentalmente a maneira como as empresas se organizam e competem. Em seu nível mais básico, um negócio pode ser considerado um conjunto diferenciado de conhecimentos organizados para realizar tarefas específicas. Conhecimento, que definimos como uma combinação de conhecimento teórico profundo e experiência prática em um domínio específico, pode assumir diversas formas dentro de uma empresa. Um consultório médico exige não apenas o conhecimento do médico para realizar diagnósticos rápidos e precisos, mas também as capacidades gerenciais para administrar o negócio. Uma empresa de software precisa de expertise não apenas em engenharia de software, mas também em marketing, vendas, operações e finanças para levar seus produtos ao mercado. As empresas criam valor ao aplicar seu conhecimento de maneira eficiente e em grande escala para resolver problemas de seus clientes. Normalmente, possuem conhecimento em diversas áreas, mas a maioria se diferencia por sua competência excepcional em um pequeno conjunto de atividades fundamentais para sua vantagem competitiva. A expertise da Toyota em manufatura enxuta a ajudou a se tornar uma das principais montadoras do mundo. O Walmart se destacou em distribuição, a Procter & Gamble em marketing de consumo e a Nvidia no design de unidades de processamento gráfico (GPUs).
A evolução do conhecimento define a evolução dos negócios. Dado o caráter implacável da concorrência, as empresas devem continuamente melhorar a maneira como utilizam seus conhecimentos para permanecerem relevantes. Já vimos muitas empresas líderes perderem sua vantagem competitiva quando novas formas de conhecimento se tornaram essenciais para o sucesso em um mercado. Em 2007, a Nokia era a líder global em telefones celulares, detendo 40% do mercado. Sua vantagem competitiva vinha de sua expertise em hardware e de um processo de fabricação altamente eficiente, permitindo economias de escala e escopo. Com a chegada da era dos smartphones, no entanto, outros tipos de conhecimento passaram a ser mais importantes, especialmente em software. Incapaz de desenvolver a expertise necessária para criar e sustentar um ecossistema de software coeso, a Nokia (juntamente com fabricantes estabelecidos como Motorola, Sony Ericsson e BlackBerry) perdeu rapidamente quase toda sua participação de mercado para empresas como Apple e Samsung, que utilizavam iOS e Android em seus dispositivos.
Duas forças fundamentais
Manter-se na vanguarda do conhecimento em áreas estratégicas é essencial para o sucesso de qualquer empresa. O progresso tecnológico cria duas forças fundamentais que tornam esse desafio ainda mais complexo.
Primeiro, a quantidade total de conhecimento no mundo está em constante expansão, tornando mais difícil permanecer na liderança em todas as áreas relevantes. Por exemplo, empresas de biotecnologia estão usando IA cada vez mais para a descoberta de medicamentos, aplicando-a para analisar possíveis alvos biológicos, projetar novas moléculas e prever interações entre medicamentos e alvos. Esse campo está avançando rapidamente, e o número de artigos acadêmicos mencionando o papel da IA na descoberta de medicamentos e em outras áreas da pesquisa farmacêutica está crescendo exponencialmente. Em 2001, menos de 200 artigos mencionavam a IA. Vinte anos depois, mais de 45.000 artigos acadêmicos na área de biologia faziam referência à IA. Acompanhar esses avanços e novas descobertas já não é possível para um único cientista ou empresa de biotecnologia que queira utilizar IA para acelerar a inovação.
Segundo, o custo de acesso ao conhecimento está constantemente diminuindo. Embora isso possa beneficiar empresas estabelecidas, também reduz as barreiras de entrada para novos concorrentes. Considere como as ferramentas de criação de conteúdo transformaram o setor de mídia ao reduzir os custos de produção e compartilhamento de conteúdo de alta qualidade. Plataformas como Instagram e TikTok oferecem ferramentas de edição de vídeo e fotos, integração de áudio e música e ferramentas analíticas que permitem que amadores criem conteúdos profissionais de forma rápida e barata. Grandes marcas adotaram essas plataformas para se conectar com seu público, enquanto artistas e influenciadores individuais usaram essas ferramentas para lançar novos negócios.
Acreditamos que a interação entre esses dois fatores — o aumento da quantidade de conhecimento necessário para criar valor e a redução do custo de acesso a esse conhecimento — influencia a estrutura e o alcance das empresas. O economista Ronald Coase, em seu artigo de 1937 “A Natureza da Firma”, argumentou que o tamanho e a abrangência de uma empresa são determinados pela relação entre custos internos e externos. Se os custos internos diminuem, as empresas podem expandir suas operações internas. Se os custos externos caem, torna-se mais eficiente obter serviços de fornecedores externos.
Durante grande parte da história industrial, a teoria de Coase previu a evolução dos negócios conforme o custo de acesso ao conhecimento diminuiu. Durante a Revolução Industrial, a mecanização levou à padronização de processos e à especialização do trabalho, reduzindo drasticamente os custos de produção. O conhecimento especializado em áreas como operação e manutenção de máquinas se tornou mais abundante e acessível, permitindo que as empresas expandissem suas operações. Para acompanhar a concorrência, essas empresas investiram pesadamente no desenvolvimento interno de conhecimento em manufatura, finanças, vendas e outras funções, criando estruturas complexas para gerenciar operações cada vez maiores. Nos últimos anos, no entanto, a tendência de expansão operacional foi revertida, à medida que a quantidade e a profundidade do conhecimento necessário para se manter competitivo continuam a crescer.
Friedrich Hayek, contemporâneo de Coase, acreditava que os mercados e os sistemas de preços seriam mais eficazes do que as empresas na obtenção e no gerenciamento do conhecimento disperso na sociedade. Desde a década de 1980, várias inovações tecnológicas levaram as empresas a depender cada vez mais do mercado para acessar conhecimentos muito mais amplos e profundos do que seria viável manter internamente. Empresas que utilizam serviços de plataformas terceirizadas de negócios e tecnologia conseguiram reduzir o escopo do conhecimento que precisam manter internamente, permitindo que seus recursos se concentrem nas áreas que realmente impulsionam sua vantagem competitiva.
Os avanços na tecnologia de comunicação desempenharam um papel importante nessa transição. À medida que o custo das interações de longa distância diminuiu, as empresas passaram a considerar cada vez mais viável terceirizar o atendimento ao cliente e outros processos para especialistas em regiões de baixo custo. Durante a revolução da internet, surgiram empresas de plataformas tecnológicas que ofereceram aos negócios acesso ao conhecimento de amplos ecossistemas de parceiros. Hoje, empresas de plataformas em nuvem como Microsoft, Google, Amazon e Alibaba fornecem infraestrutura escalável e soluções de software ricas e acessíveis para seus clientes, que já não precisam mais desenvolver aplicações personalizadas e manter grandes equipes para gerenciá-las.
Um grande varejista que vende diretamente para o consumidor, por exemplo, pode agora contar com a Shopify para construir seu site de e-commerce, o Google para anunciar e se conectar com os consumidores, o Stripe para processar pagamentos, a Amazon para gerenciar logística e distribuição, a Salesforce e a Workday para gerenciar aplicações administrativas e a Microsoft para fornecer computação em nuvem segura e plataformas de IA. Esse conjunto moderno de tecnologias comerciais funciona essencialmente como uma plataforma empresarial completa. Ele permite que os varejistas concentrem suas equipes, a atenção da administração e os investimentos no conhecimento que realmente importa para suas marcas: entender seus clientes e desenvolver produtos inovadores para atender às suas necessidades. Esse mesmo conjunto tecnológico oferecido pelos mesmos fornecedores também possibilita que pequenas e médias empresas compitam com concorrentes maiores.
O que a IA significará para as empresas
Estamos nos estágios iniciais da era da inteligência artificial (IA), e a tecnologia está evoluindo extremamente rápido. Provedores estão introduzindo rapidamente “copilotos”, “bots” e “assistentes” de IA em aplicações para aprimorar os fluxos de trabalho dos funcionários. Exemplos incluem o GitHub Copilot para programação, o ServiceNow Now Assist para melhorar produtividade e eficiência e o Agentforce da Salesforce para tarefas diárias de negócios. Essas ferramentas foram treinadas em uma ampla variedade de fontes de dados e possuem expertise em muitos domínios.
Embora a qualidade do conhecimento incorporado nessas ferramentas já seja relativamente alta, sua quantidade continua crescendo rapidamente, enquanto o custo de acesso a elas diminui. Por exemplo, o preço para desenvolvedores acessarem o modelo GPT-4 da OpenAI dentro de suas próprias aplicações caiu mais de 99% nos últimos 18 meses. Em um futuro relativamente próximo, agentes de IA mais avançados, equipados com maior capacidade e conhecimento mais amplo, poderão agir em nome dos usuários com sua permissão.
As empresas que aproveitarem a IA se beneficiarão do que chamamos de triplo produto: operações mais eficientes, equipes mais produtivas e crescimento com uma visão e um foco mais apurados.
Redução de custos e tempo
As empresas podem transformar muitos de seus processos e alcançar novos níveis de eficiência ao permitir que seus funcionários utilizem IA para tarefas específicas.
Historicamente, as empresas buscaram a terceirização e a deslocalização para reduzir custos. No entanto, isso só era economicamente viável quando se terceirizava um processo inteiro. Agora, com os assistentes de IA, as pessoas podem acessar conhecimento para tarefas individuais ou etapas específicas dentro de um processo, o que permite melhorias sem a necessidade de transferir todo o processo para outro lugar. A facilidade e o baixo custo de repassar tarefas para a IA significam que muitos processos agora podem ser executados de maneira muito mais eficiente. No futuro, os trabalhadores de todos os níveis dentro de uma empresa poderão assumir funções mais voltadas à supervisão, aprovando ações e gerenciando exceções à medida que os agentes de IA assumem cada vez mais a execução de ponta a ponta.
A programação é um exemplo inicial de um processo em transformação. Ferramentas de IA como GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Replit e Cursor permitem que os desenvolvedores terceirizem tarefas manuais e de menor valor, como gerar código básico, preencher artigos de referência e sugerir testes unitários. Isso permite que eles se concentrem em tarefas de maior valor, que exigem julgamento e criatividade, como escrever códigos mais complexos, solucionar problemas e realizar análises de segurança, o que leva a maior eficiência e um produto final de melhor qualidade. Muitos estudos mostraram que desenvolvedores que utilizam ferramentas de programação baseadas em IA conseguem concluir tarefas entre 20% e 55% mais rápido. A maioria dos desenvolvedores também relatou que conseguiu focar em trabalhos mais importantes e se sentiu mais realizada em suas funções.
Já observamos um padrão nas primeiras implementações de assistentes de IA: eles elevam o desempenho dos funcionários de baixo desempenho para níveis anteriormente considerados medianos e ampliam as capacidades dos funcionários de alto desempenho.
Os assistentes de IA também estão possibilitando melhorias em processos de outras áreas. Um grande estudo real mostrou que assistentes de IA generativa ajudaram representantes de atendimento ao cliente em um call center a resolver 14% mais problemas por hora. Um experimento demonstrou que profissionais de segurança que usaram um assistente de IA concluíram tarefas com 7% mais precisão e 23% mais rapidez. Os assistentes de IA estão catalisando transformações em muitos outros processos, incluindo aqueles específicos de cada empresa.
A Moderna exemplifica como assistentes de IA podem transformar a operação de uma organização inteira. Ao integrar ferramentas avançadas de IA em seu negócio, a empresa permitiu que seus 6.000 funcionários criassem mais de 900 assistentes de IA especializados para realizar diversas tarefas. Esses assistentes estão revolucionando processos em toda a organização, desde a otimização de doses de medicamentos para testes clínicos até a redação de respostas a consultas regulatórias. Tarefas que antes levavam semanas agora podem ser realizadas em minutos, permitindo que os funcionários da Moderna se concentrem em atividades de maior valor.
Maior produtividade da força de trabalho.
Argumentamos que, atualmente, a expertise segue um padrão de distribuição normal dentro de qualquer população de funcionários: alguns deles são simplesmente mais experientes ou habilidosos do que outros devido à experiência ou capacidades inatas. À medida que as empresas adotam assistentes de IA, esses assistentes efetivamente colocam pelo menos um nível básico de conhecimento nas mãos de cada funcionário que os utiliza, permitindo que desempenhem melhor suas funções. Já observamos um padrão nas primeiras implementações de assistentes de IA: eles elevam o desempenho dos funcionários de baixo desempenho para níveis anteriormente considerados médios e ampliam as capacidades dos funcionários de alto desempenho, embora em menor grau.
Um recente estudo controlado randomizado conduzido pela BCG e por pesquisadores do Digital Data Design Institute de Harvard (do qual Karim é cofundador e presidente) fornece evidências desse padrão. O estudo constatou que um grupo de consultores da BCG que usaram IA apresentou maior produtividade em comparação com um grupo de controle. Os consultores que utilizaram IA concluíram, em média, 12% mais tarefas e o fizeram 25% mais rápido. Quando a BCG avaliou a qualidade do trabalho de cada consultor, descobriu que o uso de IA levou a melhorias em geral, mas especialmente entre os consultores menos qualificados, cujas pontuações aumentaram 43%, enquanto as dos funcionários mais qualificados subiram 17%.
O uso da IA para ampliar a expertise e, consequentemente, as capacidades dos funcionários tem diversas implicações. Pode reduzir o tempo e o custo para treinar novos contratados, ampliar o grupo de pessoas aptas a desempenhar processos específicos e oferecer maior flexibilidade na alocação de funcionários para atingir resultados. Também pode impactar a estrutura organizacional caso níveis médios de desempenho possam ser alcançados com menos supervisão de um gerente e se qualquer funcionário puder eventualmente comandar uma série de agentes de IA para realizar tarefas. Algumas empresas podem adotar equipes com uma supervisão mais ampla, enquanto outras podem optar por operar com equipes menores e mais especializadas, onde cada membro gerencia um conjunto de agentes de IA.
Maior investimento em atividades essenciais.
À medida que agentes de IA e bots transformam os processos empresariais e capacitam a força de trabalho, as empresas poderão repensar fundamentalmente como alocam seus recursos. Empresas inteligentes identificarão os poucos processos nos quais podem oferecer expertise e capacidades de nível mundial e realocarão recursos para fortalecer essas áreas. Ao mesmo tempo, reduzirão o foco dos funcionários em processos secundários ao aproveitar plataformas habilitadas por IA fornecidas por terceiros.
Um exemplo inicial dessa mudança pode ser visto na FocusFuel, uma empresa de gomas energéticas com cafeína. Fundada em 2023 por um trio de empreendedores e profissionais de marketing, em parceria com um coletivo de gamers, atletas e criadores de conteúdo, a empresa utilizou tecnologias de IA generativa em toda a sua cadeia de valor. Os fundadores identificaram suas principais competências como a compreensão das necessidades do mercado-alvo e o desenvolvimento de produtos inovadores. Em seguida, implantaram estrategicamente assistentes de IA para lidar com atividades secundárias, como análise de mercado, identificação de fornecedores, design de embalagens e estratégia de marketing.
Ao construir sua operação com base em plataformas habilitadas por IA, a FocusFuel conseguiu estruturar toda a empresa em poucos meses, terceirizando de maneira eficiente a fabricação e a distribuição para especialistas externos. Essa abordagem permitiu que os fundadores concentrassem seu tempo e recursos no refinamento da estratégia de produto e na construção de relacionamentos com os clientes — áreas onde sua expertise única proporciona uma vantagem competitiva sustentável. O rápido lançamento da FocusFuel, seu modelo operacional enxuto e seu crescimento inicial (a empresa afirma que sua receita “atingiu sete dígitos” nos primeiros oito meses) sugerem que as empresas podem prosperar ao utilizar estrategicamente plataformas de IA para funções secundárias, enquanto concentram seus esforços em atividades diferenciadas e de alto valor.
Começando a jornada
Está claro que as empresas que melhor conseguirem aumentar continuamente seu retorno triplo terão a maior chance de sucesso competitivo. Mas alcançar esse objetivo é um desafio. Isso envolve atender aos requisitos de transformação digital, alinhar as equipes a um novo curso de ação, ajudar as pessoas em toda a empresa a mudar seu comportamento para maximizar os benefícios do trabalho com IA e realocar orçamentos. Então, como as empresas devem proceder?
Vamos partir do pressuposto de que as organizações já avançaram significativamente na jornada de transformação digital, especialmente na digitalização de dados, na adoção da computação em nuvem e no estabelecimento de protocolos de segurança e governança. A transformação digital pode ser um processo longo; esperar concluí-la antes de tentar obter qualquer benefício da IA não é realista. O melhor é começar com um número reduzido de processos de negócios, talvez apenas um, nos quais a IA possa ser facilmente implementada e onde já tenha demonstrado valor para outras empresas. Exemplos principais incluem codificação, atendimento ao cliente, marketing e tarefas gerais de produtividade. Esses processos geralmente já possuem dados digitalizados e fluxos de trabalho centrados em software, o que facilita a obtenção de melhorias baseadas em IA.
A segurança e a governança da IA também são fundamentais para o sucesso. Diante dos riscos de preconceitos algorítmicos, desinformação, deepfakes e ataques cibernéticos, as empresas precisam estabelecer diretrizes e princípios claros para proteger seus esforços com IA. Novamente, isso é difícil de criar de forma abstrata e muito mais fácil quando se tem um processo de negócios específico como foco. A confiança e a segurança devem estar entre as principais prioridades de qualquer organização que esteja explorando a inteligência artificial.
Como em qualquer transformação, convencer as pessoas e implementar mudanças organizacionais pode ser ainda mais desafiador do que a própria implementação técnica. Além dos princípios tradicionais de gestão da mudança, uma maneira eficaz de impulsionar essa transformação é cultivar um grupo de funcionários que sejam os primeiros a adotar a IA em processos selecionados e capacitá-los a se tornarem embaixadores da IA dentro da organização. Eles podem atuar como modelos e mentores para seus colegas, acelerando a adoção da IA em todos os níveis da empresa.
No entanto, é essencial enfatizar que todos os funcionários precisam aprender sobre IA. O sucesso da Moderna na rápida implementação da IA generativa em toda a empresa foi possibilitado pela criação de uma “academia de IA” — um curso interno obrigatório que incluiu 20 horas de treinamento sobre IA e seu impacto nos negócios. Pesquisas mostram que a IA pode falhar quando implementada nas operações de linha de frente, e o treinamento dos funcionários é uma forma importante de evitar esse problema.
Por fim, deve-se alocar um orçamento, mesmo para as primeiras iniciativas. À medida que as empresas percebem um maior retorno triplo, o custo do uso da IA será mais do que compensado pelos ganhos de produtividade. As organizações passarão a considerar a IA como um elemento essencial nos orçamentos de todas as divisões, sejam elas linhas de negócios, funções específicas ou a estrutura corporativa.
A Coursera é um ótimo exemplo de uma empresa que começou com um processo específico — nesse caso, a codificação — e agora inova rápida e amplamente com IA em diversas atividades. Quando o ChatGPT foi lançado, o CEO da Coursera, Jeff Maggioncalda, rapidamente reconheceu o potencial da IA generativa e começou a incorporá-la à empresa. Ele acreditava que os engenheiros de software da Coursera precisavam entender melhor as novas capacidades da IA generativa para realmente criar valor. Assim, a empresa contratou uma consultoria especializada em técnicas de codificação com IA generativa para treinar seus desenvolvedores de software. Além disso, introduziu um assistente de IA que ajudou seus engenheiros a programar com mais eficiência. Munidos de conhecimento e ferramentas, as equipes da Coursera conseguiram, em apenas um ano, incorporar funcionalidades de IA em vários produtos, como tradução automática, aprendizagem personalizada e criação automatizada de cursos. Ao aprender e aplicar esse conhecimento, os funcionários da Coursera se posicionaram para continuar inovando e se manter à frente da concorrência à medida que novas capacidades de IA se tornam disponíveis.
Implicações para a estratégia
Se as empresas geram valor ao oferecer um pacote diferenciado de expertise, como podem continuar relevantes quando as melhorias nas capacidades centrais da IA tornam parte ou toda essa expertise mais acessível para concorrentes e clientes? Qual será a base para a captura de valor em uma era de expertise abundante?
Acreditamos que todas as empresas precisarão reavaliar suas estratégias nesta era em transformação e deverão se fazer três perguntas:
1
Quais aspectos do problema que resolvemos para os clientes hoje eles passarão a resolver sozinhos com IA?
Considere o trabalho dos agentes de viagens. Há muitos anos, os clientes já conseguem encontrar informações sobre destinos turísticos e fazer reservas online. Agora, eles podem simplesmente consultar aplicativos de IA para criar roteiros de viagem personalizados com base em suas preferências específicas. À medida que a capacidade da IA de executar ações melhora, ela também poderá fazer reservas. Os agentes de viagens precisarão se reinventar — talvez organizando eventos e experiências exclusivas para seus clientes.
2
Quais tipos de expertise que possuímos atualmente precisarão evoluir mais para que possamos continuar à frente das capacidades da IA?
As empresas devem continuar a desenvolver sua expertise única para oferecer valor além do que a IA pode fornecer. Por exemplo, no campo da medicina, a IA pode, em alguns casos, realizar diagnósticos baseados em imagens com mais precisão do que os próprios médicos. À medida que os consultórios médicos entram nessa nova era, os profissionais precisarão desenvolver capacidades não técnicas, como empatia, cuidado humanizado e trabalho colaborativo com equipes de saúde para definir o melhor tratamento para cada paciente.
3
Quais ativos podemos construir ou aprimorar para aumentar nossa capacidade de permanecer competitivos à medida que a IA avança?
Com a IA oferecendo um leque cada vez maior de expertise, as empresas precisarão buscar outras fontes de vantagem competitiva duradoura. Algumas das que provavelmente permanecerão menos afetadas pela IA incluem marcas, relacionamentos com clientes, posse de ativos físicos escassos e efeitos de rede. Por exemplo, um designer de produtos de consumo pode agora usar IA para criar novos protótipos conforme determinadas especificações. No entanto, a qualidade e a profundidade dessas especificações serão determinadas por uma pesquisa de clientes bem elaborada e mais aprofundada. A capacidade de conduzir essa pesquisa pode se tornar um diferencial ainda maior do que a habilidade de criar designs. Um relacionamento profundo e confiável com os clientes pode ser a melhor forma de sustentar essa capacidade.
Sem dúvida, as empresas continuarão a utilizar pacotes de expertise diferenciada e outros ativos difíceis de replicar para criar e capturar valor. No entanto, as expertise e os ativos que foram valiosos no passado precisarão ser reavaliados conforme a IA evolui. Com o tempo, as organizações que explorarem plenamente a IA para adaptar rapidamente suas operações e estratégias serão aquelas que prosperarão.
Fonte:
Periódico Harvard Business Review, edição Março – Abril de 2025
Sobre os autores:
Bobby Yerramilli-Rao é o diretor de estratégia da Microsoft.
John Corwin é o gerente geral de estratégia corporativa e desenvolvimento da Microsoft.
Yang Li é o diretor de estratégia corporativa da Microsoft.
Karim R. Lakhani é professor de Administração de Empresas na Harvard Business School, além de presidente e cofundador do Digital Data Design Institute na Harvard University. Ele é coautor do livro Competing in the Age of AI, 2020.