IA generativa nas empresas: menos moda, mais método

Nos últimos dois anos, vi a mesma cena repetir-se vezes sem conta. Empresas entusiasmadas com a IA generativa, pilotos lançados à pressa, apresentações cheias de promessas, e, passado algum tempo, uma conclusão desconfortável: “Isto afinal não era bem o que esperávamos.”

Imagem criada com ajuda de GenAI

O problema é raramente a tecnologia. O problema é como a testamos.

A IA generativa não é apenas mais uma ferramenta digital. Não é um novo software que se instala, se dá formação básica e se mede pelo número de utilizadores ativos. É uma tecnologia geral, com impacto potencial em tarefas, papéis, decisões e até na forma como o trabalho é organizado. E isso muda tudo.

O erro mais comum é testar a IA fora do contexto real.

Muitas organizações ainda experimentam IA como quem faz uma demo: casos isolados, equipas muito motivadas, problemas artificiais. Depois, quando tentam escalar, os resultados desaparecem.

Porquê? Porque a pergunta errada foi feita desde o início.

Em vez de perguntarmos apenas “a IA funciona?”, devíamos perguntar:

• Para quem funciona melhor?

• Em que tarefas cria valor real?

• Em que condições falha?

• Que competências humanas complementa, e quais expõe como frágeis?

Sem estas respostas, qualquer decisão de investimento é mais fé do que estratégia.

Experimentar com método não é burocracia, é inteligência.

Uma boa experimentação organizacional com IA é, no fundo, aplicar pensamento científico à gestão. Definir hipóteses claras. Comparar grupos. Medir antes e depois. Combinar métricas quantitativas com feedback qualitativo.

Isto é especialmente relevante na Europa (e em Portugal) onde muitas organizações operam em contextos altamente regulados, com estruturas mais hierárquicas e menor margem para “falhar rápido”. Aqui, reduzir risco não é opcional. É essencial.

Experimentar bem permite aprender sem comprometer a operação, proteger a confiança das equipas e evitar investimentos que parecem modernos, mas não sobrevivem ao mundo real.

O verdadeiro valor está na aprendizagem, não apenas na eficiência.

Quando a experimentação é bem-feita, os ganhos vão muito além da produtividade. As organizações passam a compreender melhor os seus próprios processos, as diferenças entre perfis de colaboradores e os verdadeiros bloqueios ao desempenho.

Em alguns casos, a IA ajuda menos os especialistas séniores e mais os perfis intermédios. Noutros, melhora a qualidade do trabalho, mas não reduz tempo. Estes detalhes fazem toda a diferença, e só surgem quando se experimenta com rigor.

Mais importante ainda: a organização desenvolve uma capacidade crítica: aprender enquanto implementa.

Antes de escalar é preciso merecer a escala.

Existe uma pressão enorme para “não ficar para trás” na corrida da IA. Mas há uma verdade desconfortável: algumas empresas ganham vantagem precisamente porque aprendem melhor, não porque avançam mais depressa.

Experimentar com método é uma forma de liderança. Exige disciplina, humildade e foco no longo prazo. Mas cria algo raro: decisões baseadas em evidência, não em moda.

Num mundo onde todos falam de IA, quem aprende melhor acaba por falar menos, e fazer mais.

Daniel Lança Perdigão

AI Advocate