A nova corrida da IA nas empresas não é pelos chatbots. É pela produtividade do conhecimento

A primeira onda da inteligência artificial generativa foi sobre acesso à tecnologia. A segunda é sobre o que as empresas conseguem fazer com aquilo que já sabem. Entre um estágio e outro está um gargalo antigo, e pouco discutido, das organizações brasileiras

Nos primeiros anos da inteligência artificial generativa, boa parte das empresas concentrou seus esforços na implantação de assistentes virtuais, chatbots e ferramentas capazes de responder perguntas ou gerar textos. Era uma fase de experimentação legítima, e necessária: antes de decidir o que fazer com uma tecnologia, é preciso

descobrir do que ela é capaz.

Uma nova etapa começa a ganhar espaço. A discussão deixa de se limitar à adoção da tecnologia e passa a envolver uma questão mais concreta: como utilizar IA para transformar conhecimento em produtividade?

O desafio inclui produzir conteúdos, atualizar treinamentos, organizar informações internas, preparar profissionais e preservar conhecimentos que muitas vezes permanecem concentrados em poucas pessoas.

A dimensão econômica dessa transformação é significativa. A McKinsey estima que os casos de uso corporativo da IA generativa podem criar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões em valor por ano. A consultoria ressalta, porém, que esse potencial depende da capacidade das organizações de redesenhar a

forma como o trabalho é realizado, e não apenas de contratar novas ferramentas.

A ressalva é o ponto central. Ferramentas entram nas empresas por decisão de compra. Redesenho de trabalho depende de decisão de gestão, e essa é bem mais lenta.