A Organização que Aprende: Como Acelerar a Adoção de IA no Brasil

A inteligência artificial (IA) está evoluindo a uma velocidade vertiginosa, transformando a maneira como trabalhamos e vivemos. No entanto, para a maioria das organizações, existe um abismo crescente entre o potencial da IA e sua implementação real. Um estudo recente da McKinsey revelou que, embora nove em cada dez funcionários já utilizem IA generativa em suas tarefas, apenas 13% das organizações se consideram pioneiras na adoção formal dessas ferramentas [1].

No Brasil, o cenário é promissor, mas desafiador. O país lidera a adoção de IA na América Latina, com 40% das empresas já utilizando a tecnologia, segundo um estudo da Strand Partners para a AWS [2]. O governo brasileiro também está investindo pesado, com um aporte de R$ 23 bilhões previsto até 2028 para impulsionar a transformação digital [3]. Apesar do avanço, muitas empresas ainda enfrentam barreiras para escalar a inovação e extrair o máximo valor da IA.

Este artigo explora como as empresas brasileiras podem se tornar “organizações que aprendem” para acelerar a adoção da IA, superar os bloqueios organizacionais e transformar ideias inovadoras em resultados concretos. Abordaremos quatro mentalidades e práticas essenciais que podem ajudar sua empresa a navegar nesta nova era da inteligência artificial.

1. Cultive o que Já Está Crescendo: A Mentalidade do Jardineiro

A psicóloga Alison Gopnik, em seu livro “The Gardener and the Carpenter”, defende que os pais devem permitir que os filhos se desenvolvam de acordo com suas tendências naturais, em vez de seguir um plano pré-determinado. Essa “mentalidade de jardineiro” é igualmente relevante para líderes organizacionais: em vez de impor uma transformação de cima para baixo, eles devem nutrir o crescimento que já está acontecendo.

Em muitas empresas, a inovação com IA já está brotando em equipes e departamentos específicos. São os “nativos da IA”, geralmente funcionários mais jovens, que já usam ferramentas de IA para redigir e-mails, escrever códigos e analisar dados. Em vez de reprimir essas iniciativas por medo de falta de governança ou custos, os líderes devem observá-las, entender o que as torna eficazes e, então, ajudar a escalá-las.

Um exemplo prático é o de uma empresa asiática de serviços financeiros que descobriu que suas equipes estavam usando IA informalmente para otimizar o desenvolvimento de aplicações. A gestão, em vez de proibir, abraçou a inovação e criou uma camada de dados comum que permitiu automatizar etapas demoradas, como a rotulagem de dados, reduzindo o tempo de desenvolvimento de aplicações de IA pela metade. No Brasil, onde 53% das startups já incorporam IA em seus modelos de negócio [4], essa abordagem é ainda mais crucial para manter a competitividade.

A mentalidade do carpinteiro, que planeja meticulosamente cada detalhe da transformação tecnológica, não consegue acompanhar o ritmo acelerado da IA. Líderes que tentam especificar exatamente como a IA deve ser implementada em toda a organização correm o risco de construir as soluções de ontem para os problemas de amanhã. A verdadeira transformação emerge de baixo para cima, a partir de experimentos e soluções criadas por quem está na linha de frente.

2. Crie Incentivos para a Adoção

Mudar hábitos de trabalho estabelecidos e aprender novas ferramentas é um desafio para qualquer profissional. A camada intermediária da maioria das organizações – gerentes e profissionais seniores – costuma ser a mais resistente à mudança, muitas vezes por puro interesse próprio: eles estão ocupados, seus métodos atuais funcionam razoavelmente bem e a curva de aprendizado de novas tecnologias pode parecer assustadora.

Para superar essa resistência, é essencial criar incentivos financeiros e sociais. No entanto, as recompensas mais eficazes não se concentram apenas no uso, mas no aprendizado. Em vez de oferecer bônus pela simples implementação da IA, as organizações de sucesso recompensam os funcionários por demonstrarem novas competências, compartilharem insights com os colegas e ajudarem outros a navegar na curva de aprendizado.

O reconhecimento social muitas vezes se mostra mais poderoso do que as recompensas financeiras. Quando líderes de equipe respeitados compartilham suas jornadas de aprendizado com IA e reconhecem publicamente que ainda estão aprendendo, isso reduz as barreiras psicológicas para todos os outros. No Brasil, onde a falta de treinamento em IA é uma preocupação [5], criar uma cultura de aprendizado contínuo é fundamental.

Muitas grandes organizações, incluindo a McKinsey, realizam competições de inovação nas quais os colegas colaboram em grupos diversos e submetem ideias. As equipes que avançam para as rodadas posteriores podem receber mais recursos, apoio de especialistas e exposição à liderança. As melhores empresas oferecem esses incentivos não apenas em eventos anuais, mas no dia a dia. Rituais de inovação, como dias dedicados à exploração de interesses e ideias que ainda não estão no roteiro, podem gerar descobertas inesperadas e ajudar a organização a repriorizar sua próxima onda de projetos.

3. Fomente o Aprendizado Rápido

As organizações de sucesso não apenas experimentam mais do que seus pares; elas experimentam melhor. Elas emprestam princípios do rigoroso mundo dos testes A/B e os aplicam à inovação organizacional:

•Comece com hipóteses claras: Em vez de metas vagas como “melhorar a produtividade com IA”, as equipes de sucesso começam com previsões específicas e testáveis. Por exemplo: “Acreditamos que o uso de IA para automatizar nosso processo de relatórios mensais reduzirá o tempo gasto em 50%, mantendo a precisão acima de 95%.”

•Projete para o aprendizado, não apenas para o sucesso: Os programas piloto geralmente têm como único objetivo o sucesso, o que raramente gera insights valiosos sobre o que realmente funciona. Experimentos melhores são projetados para falhar rapidamente e documentar as abordagens que não funcionaram. Eles também incluem grupos de controle, quando possível, e medem indicadores antecedentes, não apenas resultados defasados.

•Abrace o poder das pequenas amostras: As organizações não precisam de implementações massivas para gerar insights significativos. Alguns dos experimentos organizacionais mais valiosos envolvem de cinco a dez pessoas durante duas a quatro semanas. O objetivo é a iteração rápida, não a significância estatística.

•Documente o “porquê” por trás dos resultados: Quer um experimento tenha sucesso ou fracasse, a pergunta mais crítica não é “O que aconteceu?”, mas “Por que aconteceu?”. As equipes que capturam sistematicamente esses insights constroem um conhecimento institucional que acelera a inovação futura.

A Amazon é um excelente exemplo desses princípios em ação. O Prime Video inicialmente teve um desempenho inferior, mas em vez de descartar a ideia, a Amazon perguntou por que os usuários não estavam engajados. A empresa descobriu que os clientes não viam valor autônomo no serviço e eram mais atraídos por plataformas com conteúdo exclusivo. Em resposta, a Amazon agrupou o Prime Video na assinatura Prime mais ampla para aumentar o valor percebido e investiu pesadamente em conteúdo original. Essa mudança transformou um piloto em dificuldades em um dos principais impulsionadores das assinaturas Prime e da lealdade à marca.

4. Mantenha Padrões Elevados para o Reconhecimento

No entusiasmo para incentivar a inovação, os líderes empresariais muitas vezes caem na armadilha de celebrar tudo igualmente. Quando cada experimento de IA recebe elogios hiperbólicos e os relatórios de progresso podem exagerar os resultados em busca de um orçamento maior, as ideias verdadeiramente revolucionárias se perdem no ruído. As organizações mais inovadoras distinguem entre experimentos interessantes (aqueles que valem a pena tentar) e inovações revolucionárias (aquelas que valem a pena escalar). Elas recompensam o relato honesto de falhas tanto quanto celebram os sucessos.

Isso não significa ser desanimador; significa ser intencional. Quando o elogio é seletivo e específico, ele tem mais peso. Quando os líderes articulam exatamente por que uma abordagem específica representa um avanço, as equipes entendem como é a excelência.

As organizações podem transformar sua cultura de inovação simplesmente mudando a forma como discutem os programas piloto. Em vez de perguntar: “Como está o projeto de IA?”, eles perguntam: “O que você aprendeu que o surpreendeu?”. Em vez de celebrar que alguém usou IA, eles celebram os insights específicos sobre melhores formas de trabalhar que surgiram de seu uso.

Um CEO de um conglomerado, por exemplo, incentivou a ampla apropriação de projetos e o foco em resultados tangíveis. Ele pediu a 100 líderes de negócios que patrocinassem um projeto de IA com metas específicas de aumento de receita, redução de custos ou melhoria da satisfação do cliente. Essa meta tinha que ser refletida no orçamento do ano seguinte ou do ano posterior.

Conclusão: O Futuro é Distribuído de Forma Desigual

As organizações que dominam esses princípios não apenas adotam novas tecnologias mais rapidamente; elas também desenvolvem uma vantagem competitiva que se acumula ao longo do tempo. Cada experimento bem-sucedido aumenta a confiança organizacional. Cada falha bem documentada impede que outros repitam os mesmos erros. Cada líder com mentalidade de jardineiro cria espaço para que mais inovação floresça.

O futuro não é apenas distribuído de forma desigual – ele está sendo constantemente redistribuído. As organizações que aprendem estão colhendo os benefícios de identificar a inovação precocemente, cultivá-la com cuidado e escalá-la com sabedoria. No Brasil, com seu ecossistema de inovação em rápido crescimento, as empresas que abraçarem a mentalidade de aprendizado estarão mais bem posicionadas para liderar a próxima onda de transformação digital.

Referências

[1] Relyea, C., Maor, D., Durth, S., & Bouly, J. (2024, August 7). Gen AI’s next inflection point: From employee experimentation to organizational transformation. McKinsey. [2] Adoção de IA chega a 40% no Brasil. (2025, August 13). Coletivo Tech. https://coletivo.tech/adocao-ia-brasil-40/ [3] Apenas 13% das Empresas Utilizaram IA em 2024. (2025, May 14). Forbes Brasil. https://forbes.com.br/forbes-tech/2025/05/apenas-13-das-empresas-utilizaram-ia-em-2024-o-que-o-numero-diz-sobre-o-brasil/ [4] Pesquisa da AWS mostra que Brasil lidera adoção de IA na América Latina. (2025, August 13). About Amazon. https://www.aboutamazon.com.br/noticias/noticias-da-empresa/pesquisa-da-aws-mostra-que-brasil-lidera-adocao-de-ia-na-america-latina [5] Pesquisa no Brasil mostra alta adoção de IA e pouco investimento em treinamento. (2025, August 5). Veja. https://veja.abril.com.br/tecnologia/pesquisa-no-brasil-mostra-alta-adocao-de-ia-e-pouco-investimento-em-treinamento/

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