Em todos os setores, organizações estão investindo pesadamente no potencial da inteligência artificial para remodelar a forma como operam e crescem. Quase 80% dos executivos esperam que a IA contribua significativamente para a receita até 2030, mas apenas 24% sabem de onde essa receita pode vir.
Isso não é uma lacuna de conscientização. É uma lacuna de arquitetura.
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As empresas que já estão capturando o valor da IA não estão esperando descobri-lo por meio de pilotos e provas de conceito. Elas estão projetando esse valor por meio de escolhas deliberadas sobre como o trabalho é desenhado, como trabalhadores humanos e digitais se unem e como os ganhos de produtividade são reinvestidos.
A partir do nosso trabalho com empresas de todos os principais setores, uma divisão clara está surgindo.
Algumas organizações estão apenas acoplando a IA a fluxos de trabalho legados e obtendo ganhos marginais de produtividade. Outras estão redesenhando a forma como o valor é criado e construindo trajetórias de crescimento que os concorrentes não conseguem replicar.
Até 2030, isso não será apenas uma vantagem de posicionamento de curto prazo. Isso determinará quem permanecerá no mercado. A diferença se resume a três escolhas de arquitetura que separam as empresas AI-first de todas as outras.
Redesenhe o próprio trabalho, não o complemente apenas
A maioria das iniciativas de adoção de IA fracassa porque as organizações estão automatizando processos fundamentalmente quebrados. Elas estão tornando um trabalho ineficiente mais eficiente — e se perguntando por que a transformação não acontece.
Empresas AI-first começam com uma pergunta diferente: se estivéssemos desenhando esse trabalho hoje, sem restrições legadas, qual resultado iríamos querer? E que combinação de julgamento humano e capacidade de IA alcança melhor esse resultado?
A Nestlé oferece um exemplo poderoso de uma empresa global com mais de um século de existência. A companhia não está apenas adicionando recursos de IA a sistemas existentes. Ela está construindo uma arquitetura empresarial orientada por IA que compreende todo o seu ecossistema de produtos, cadeia de suprimentos e relações com consumidores de maneiras que modelos genéricos jamais conseguiriam.
O objetivo não é uma melhoria incremental — é a capacidade de entregar produtos superiores mais rapidamente, ao mesmo tempo em que cria experiências mais personalizadas para funcionários e clientes.
A Riyadh Air representa o extremo oposto do espectro empresarial — uma startup sem restrições legadas. Mas o princípio é idêntico. A companhia aérea está construindo uma operação nativa em IA desde o primeiro dia, com uma arquitetura unificada que conecta operações, funcionários e clientes como um único sistema inteligente.
O insight que ambas compartilham é que a espinha dorsal digital não é apenas infraestrutura. É a arquitetura intencional que permite que humanos e IA trabalhem como capacidades integradas, criando uma adaptabilidade que se multiplica ao longo do tempo.
Construa inteligência proprietária, não apenas acesso a modelos
Até 2030, todos terão acesso a modelos de IA poderosos. Os vencedores serão aqueles que tiverem IA personalizada, que conheça seu negócio melhor do que qualquer IA de terceiros jamais poderia.
A L’Oréal não está usando IA apenas para acelerar P&D. Ela está construindo um modelo fundamental de IA personalizado, treinado com seus dados proprietários de formulação, pesquisa científica e requisitos de sustentabilidade.
Esses modelos darão aos seus cientistas capacidades que nenhum concorrente conseguiria replicar, viabilizando novas possibilidades científicas que, de outra forma, não existiriam.
Em nossa pesquisa recente, mais da metade dos executivos espera que sua vantagem competitiva venha especificamente da sofisticação dos modelos de IA.
Sofisticação também vem de dados proprietários, modelos personalizados ajustados a desafios específicos e ciclos contínuos de aprendizado.
As organizações precisam de portfólios multimodelo — alguns proprietários, outros licenciados — todos integrados a arquiteturas que evoluem tão rapidamente quanto seus mercados.
As empresas mais valiosas não serão aquelas com mais dados. Serão aquelas que transformarem dados em decisões orientadas por IA em escala, com uma inteligência que os concorrentes não conseguem imitar simplesmente licenciando modelos melhores.
Projete ciclos de crescimento, não apenas ganhos de eficiência
A maioria das estratégias de IA fracassa porque trata a produtividade como o destino final.
Os executivos esperam que a IA aumente a produtividade em 42% até 2030. Mas, se você contabiliza esses ganhos apenas como economia de custos, você entendeu fundamentalmente errado a oportunidade.
Empresas AI-first tratam a produtividade como combustível, reinvestindo os ganhos de eficiência em novos produtos, serviços e mercados.
O padrão funciona assim: a eficiência impulsionada por IA libera capital e talentos. Essa capacidade liberada financia a inovação em novos mercados. Novos mercados geram novos dados. Novos dados treinam uma IA melhor. Uma IA melhor cria mais eficiência. O ciclo acelera.
Cientistas da L’Oréal não apenas criarão formulações mais rápido — essa velocidade permitirá explorar ingredientes sustentáveis que antes não eram economicamente viáveis.
A Nestlé não está apenas otimizando cadeias de suprimentos — ela está usando esses ganhos para construir relações diretas com consumidores que transformam a forma como as pessoas interagem com seus produtos.
A Riyadh Air não está apenas criando uma nova companhia aérea — ela está eliminando 50 anos de legado de uma só vez, em um movimento que definirá a próxima década da aviação.
Isso cria uma divergência exponencial. Enquanto retardatários otimizam margens, líderes aceleram para novos mercados, construindo capacidades que se acumulam. Até 2030, a diferença não será mensurável em percentuais de produtividade. Será mensurável em modelos de negócio completamente diferentes.
As perguntas que determinam quem vence
A próxima era de crescimento não será prevista. Ela será projetada. Os líderes precisam responder agora a três perguntas desconfortáveis:
- Se redesenhássemos nossas operações com princípios AI-first, o que deixaríamos de fazer completamente? Não o que faríamos mais rápido, mas o que eliminaríamos? A maioria das organizações descobre que 30% a 40% de seus fluxos de trabalho existem apenas para compensar restrições que a IA elimina. Mas eliminar exige coragem — algo que a otimização evita.
2. Que inteligência proprietária poderíamos construir que os concorrentes não consigam replicar? Não que IA você pode licenciar, mas que IA você poderia projetar — construída sobre a expertise humana exclusiva da sua organização — tão profundamente ajustada ao seu negócio que os concorrentes levariam uma década para alcançar?
3. Estamos guardando os ganhos de produtividade ou reinvestindo-os em ciclos de crescimento? Economias de custo são finitas, mas ciclos de crescimento são exponenciais. Qual deles a sua estratégia está construindo?
Até 2030, as empresas que conseguirem responder a essas perguntas não serão apenas mais produtivas. Elas estarão operando em mercados que os concorrentes nem sabiam que existiam, com capacidades que os concorrentes não conseguem construir e modelos de negócio que os concorrentes não conseguem bancar.
O verdadeiro risco não é avançar rápido demais com a IA. É projetar devagar demais enquanto os concorrentes redesenham completamente o jogo.
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