IA nas empresas: como evitar excesso de soluções
A inteligência artificial acelerou a criação de ferramentas dentro das empresas, mas também abriu um novo desafio: transformar volume em resultado. Segundo o portal Startups, o problema agora é organizar o que foi criado.
Por Ale Santana
Em resumo
Segundo o portal Startups, o novo desafio da IA nas empresas é organizar o excesso de ferramentas, aplicações e agentes criados internamente. O estudo da Endeavor, divulgado em 12 de novembro de 2026, mostra que a facilidade de construir soluções não garante impacto no negócio sem coordenação, governança e integração à operação.
A nova dor da IA nas empresas não é criar soluções, mas coordenar o que foi criado para que isso realmente gere resultado. Segundo o portal Startups, um estudo da Endeavor mostra que a facilidade de desenvolver ferramentas, aplicações e agentes com inteligência artificial já superou, em alguns casos, a capacidade das companhias de integrar essas iniciativas à operação e medir impacto no negócio.
O que mudou com a IA dentro das empresas
A inteligência artificial ampliou a capacidade de execução de times e profissionais, mas também trouxe um efeito colateral importante: mais autonomia para criar, mais dificuldade para organizar. De acordo com o estudo da Endeavor Brasil, o cenário atual já não se resume a adotar uma tecnologia, e sim a administrar um conjunto crescente de soluções feitas por diferentes pessoas e áreas.
Isso ajuda a explicar por que o tema deixou de ser apenas inovação e passou a ser também uma pauta de gestão. Em vez de faltar iniciativa, muitas empresas agora enfrentam o desafio oposto: há soluções demais, criadas de forma descentralizada, com pouco alinhamento entre si.
O que o estudo da Endeavor observou
O levantamento, chamado Inteligência Artificial nas Scale-Ups Brasileiras: O Novo Desenho dos Times com IA, analisou 415 mentorias sobre inteligência artificial e ouviu empreendedores e lideranças executivas de empresas como iFood, Olist, Alice, Conexa Saúde, Housi e Woba.
Segundo o portal Startups, o estudo identificou o surgimento de ilhas de eficiência. Na prática, isso significa que uma pessoa ou uma equipe consegue ganhar produtividade com IA, mas esse ganho não se espalha pela organização nem necessariamente melhora indicadores como receita ou margem.
Esse é um ponto central para quem acompanha a adoção de IA nas empresas: a tecnologia pode melhorar tarefas específicas, sem automaticamente transformar a operação inteira.
Quando a solução existe, mas não vira gestão
O estudo traz exemplos de empresas que já convivem com esse novo tipo de desafio. Na Housi, o fundador Alexandre Frankel estima que cerca de 200 aplicações e agentes criados internamente estejam em funcionamento. O volume, por si só, já cria uma nova exigência: coordenar, evitar sobreposições e garantir que tudo esteja conectado às prioridades do negócio.
Na Woba, Lorena Puppo chama de “ineficiência moderna” o investimento em ferramentas e pessoas sem uma reorganização correspondente do trabalho. A empresa definiu papéis específicos para a transformação, com builders alocados nas áreas, além de champions e guardiões acompanhando o plano.
Já na Pipefy, um agente criado para avaliar ligações comerciais funcionou por dois meses, mas os gestores não utilizavam as análises para orientar e desenvolver vendedores. O caso mostra um problema comum: a ferramenta gera informação, mas a gestão não incorpora esse dado ao processo decisório.
O novo papel da liderança na era da IA
A principal mudança destacada pelo estudo é que a IA exige decisões de gestão que vão além da tecnologia. Segundo Daniella Mello, diretora de Marketing e Parcerias da Endeavor Brasil, a empresa precisa decidir quem forma o talento júnior, quem responde pelas entregas dos agentes e como reconhecer talentos daqui para frente.
Isso significa que a produtividade individual, quando bem administrada, pode virar algo sistêmico. O ganho deixa de ser pontual e passa a influenciar a operação como um todo.
Em estruturas mais enxutas, gestores podem acompanhar times maiores, mas precisam evitar virar gargalo na revisão de tudo o que é produzido. A questão não é apenas quantas pessoas cada líder supervisiona, e sim quanto autonomia o time tem para tomar decisões.
Times menores, mais experientes e com menos camadas
Outro dado relevante do estudo é que 76% das scale-ups consultadas reduziram contratações ou o número de funcionários. A mudança é ainda mais forte nas empresas em que a inteligência artificial está no centro do negócio.
Mas o movimento não se resume a corte de pessoal. As companhias também estão revisando responsabilidades e reduzindo camadas hierárquicas. Em outras palavras, a IA está mudando a forma como o trabalho é distribuído, supervisionado e avaliado.
Segundo o material citado pelo Startups, apenas 44% das empresas ouvidas têm uma estrutura formal dedicada à inteligência artificial. Dessas, 26% contam com uma pessoa responsável por liderar o tema e 18% têm uma equipe específica.
A ausência de um responsável formal tende a dificultar a coordenação, especialmente quando diferentes áreas começam a desenvolver soluções por conta própria.
Por que a governança virou tema central
A discussão sobre IA nas empresas mudou de foco. Antes, a pergunta era se a companhia conseguiria criar soluções. Agora, a dúvida é se ela conseguirá organizá-las.
Esse novo estágio exige:
- definir responsáveis claros pelo tema;
- evitar duplicidade de iniciativas;
- integrar ferramentas à rotina da operação;
- transformar ganhos individuais em resultado coletivo;
- acompanhar impacto em indicadores do negócio.
Sem essa estrutura, a empresa corre o risco de acumular soluções isoladas que não conversam entre si. A consequência é conhecida: muito esforço, pouca escala.
O que muda para as áreas e para os profissionais
Com agentes assumindo parte das tarefas de execução, profissionais passam a dedicar mais tempo ao julgamento e à coordenação. Na engenharia, por exemplo, o engenheiro deixa de escrever cada linha de código e passa a orquestrar agentes em um ambiente preparado para isso.
A mudança também abre espaço para profissionais sem formação técnica desenvolverem soluções para suas próprias áreas. Na Estoca, por exemplo, as aplicações foram construídas por quem conhecia os processos e sabia onde a automação poderia ajudar.
Isso reforça uma lógica importante: em muitos casos, quem executa a atividade é também quem melhor entende onde a IA pode gerar valor. O desafio passa a ser dar estrutura para que essa criação não fique pulverizada.
O que empresas podem aprender com esse cenário
O estudo da Endeavor mostra que a adoção de IA nas empresas já entrou em uma fase mais madura, em que o problema não é só experimentar, mas sustentar o uso em escala.
Para isso, as companhias precisam tratar a IA como parte da organização, e não como uma soma de iniciativas soltas. Isso vale tanto para a definição de papéis quanto para a revisão de processos e da própria estrutura de gestão.
No fim, a mensagem é simples: fazer mais com IA não basta se a empresa não conseguir transformar esse ganho em operação, receita e margem.
Perguntas frequentes sobre IA nas empresas
Qual é o principal problema da IA nas empresas hoje?
O principal problema, segundo o estudo citado pelo portal Startups, é coordenar o excesso de ferramentas, aplicações e agentes criados internamente para que eles gerem resultado real.
O que são ilhas de eficiência?
São iniciativas em que uma pessoa ou equipe ganha produtividade com IA, mas esse ganho não se espalha pela empresa nem se converte necessariamente em melhoria de indicadores.
Toda empresa precisa de uma estrutura dedicada à IA?
Não necessariamente, mas o estudo mostra que a ausência de um responsável formal pode dificultar a coordenação das iniciativas, especialmente quando várias áreas criam soluções ao mesmo tempo.
