IA: Desafio Não É Tecnologia, Mas Operação, Alerta Thomson Reuters

A inteligência artificial (IA) representa um divisor de águas para o mundo profissional, mas seu principal entrave não reside na capacidade tecnológica, e sim na implementação e gestão operacional. Essa é a visão de Adrián Fognini, Head of International da Thomson Reuters, que, em entrevista à Forbes Brasil, enfatizou que o verdadeiro desafio para as empresas é traduzir a adoção da IA em ganhos concretos de qualidade, velocidade e eficiência para seus clientes.

A declaração de Fognini alinha-se aos achados do recente relatório “Future of Professionals 2026” da Thomson Reuters, que aponta uma lacuna crescente entre a expectativa e a realidade da IA no ambiente de trabalho.

A Lacuna entre a Ambição e a Realidade da IA

O relatório “Future of Professionals 2026”, divulgado pela Thomson Reuters, revela que, embora a adoção de ferramentas de IA seja disseminada – com 74% dos profissionais utilizando-as semanalmente – uma maioria significativa, 91%, sente que suas organizações não estão colhendo os benefícios esperados da tecnologia. Esta desconexão entre o uso e o valor percebido cria um “gap de valor” que pode ter consequências financeiras e de retenção de talentos.

Adrián Fognini destaca que a tecnologia em si está amplamente acessível. O cerne da questão reside na incapacidade das organizações de redesenhar seus fluxos de trabalho e processos para integrar a IA de forma eficaz. “O problema não é tecnológico. É operacional”, afirmou Fognini, ressaltando que muitas empresas utilizam a IA com frequência, mas sem conseguir transformá-la em vantagens competitivas claras.

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Desafios Operacionais e de Gestão da Mudança

A principal barreira para a plena realização do potencial da IA, segundo o estudo, não está na complexidade técnica da ferramenta, mas em problemas de gestão de mudança. Entre os motivos mais citados para o atraso na implementação estratégica da IA estão:

• Ferramentas não implementadas: 47% dos profissionais indicam que as ferramentas ainda não estão em uso.
• Falta de treinamento: 43% afirmam que as equipes não foram treinadas para trabalhar com a IA da maneira pretendida.
• Estratégia não traduzida: 32% apontam que a estratégia de IA não foi convertida em prioridades operacionais claras.
• Falta de entendimento comum: 30% relatam a ausência de um entendimento compartilhado sobre o plano de IA.

Esses dados sublinham que, mesmo com uma estratégia de IA definida, a execução muitas vezes falha. Cerca de 35% dos profissionais em organizações com uma estratégia de IA declarada afirmam que ela não se reflete em seu trabalho diário, e 17% reportam que suas organizações sequer possuem uma direção estratégica clara para a IA.

O Risco do “Shadow AI” e a Pressão de Clientes e Talentos

A lentidão na implementação e a falta de uma estratégia operacional clara estão gerando riscos significativos. Um deles é o fenômeno do “Shadow AI”, onde aproximadamente um terço dos profissionais (e até 41% entre aqueles que sentem que suas empresas estão muito lentas na adoção da IA) utiliza ferramentas de IA não sancionadas pela organização. Essa prática não apenas expõe as empresas a riscos de segurança de dados e governança, mas também compromete a consistência e a confiabilidade dos resultados.

Além disso, a pressão vem de clientes e talentos. Clientes estão cada vez mais exigentes, com 78% considerando as melhorias de qualidade impulsionadas pela IA como essenciais. No entanto, apenas 6% acreditam que a maioria dos provedores está entregando esses benefícios. Essa discrepância leva 32% dos clientes a considerar reavaliar seus relacionamentos com provedores de serviços nos próximos 12 meses, colocando em risco até 143 bilhões de dólares em receita de clientes apenas nos EUA.

A retenção de talentos também é afetada. Um em cada quatro profissionais (24%) que percebem uma lacuna no valor da IA em suas organizações consideraria deixar a empresa em até dois anos, e 13% em 12 meses, com um custo de substituição estimado em US$ 232.000 por profissional. A preocupação com o impacto da IA no desenvolvimento do julgamento profissional também é notável, com 48% dos profissionais expressando apreensão e 71% defendendo que os iniciantes na carreira precisam de apoio estruturado de pares experientes para desenvolver habilidades que a IA pode substituir.

A Solução: IA de Nível Fiduciário e Estratégia Bem Executada

Para mitigar esses desafios, a Thomson Reuters propõe o conceito de “IA de nível fiduciário” (Fiduciary-Grade AI). Este padrão elevado é projetado para uso profissional em setores de alta responsabilidade, como jurídico, fiscal, auditoria, contabilidade e compliance, onde a precisão e a confiabilidade são cruciais. Fognini explica que, nesses contextos, “quase certo” simplesmente não é suficiente, pois os resultados influenciam decisões legais, divulgações financeiras e aconselhamento ao cliente.

A IA de nível fiduciário deve combinar conteúdo confiável e específico da área, privacidade robusta, segurança, transparência, resultados verificáveis e acesso a suporte humano especializado. O CEO da Thomson Reuters, Steve Hasker, reforça que, embora a IA seja um “multiplicador de força poderoso”, o julgamento, os relacionamentos e a responsabilidade final permanecem humanos.

A chave para o sucesso, portanto, não é apenas adotar a tecnologia, mas sim desenvolver e executar uma estratégia bem definida que inclua a reengenharia de processos de negócios. Isso significa ir além da simples compra de ferramentas e licenças, e focar na automação de tudo o que pode ser automatizado, exigindo um trabalho árduo de reestruturação fundamental dos processos. Organizações com planos estratégicos de IA bem comunicados e executados são 3,5 vezes mais propensas a colher benefícios críticos da IA e quase duas vezes mais propensas a experimentar crescimento de receita.

Desdobramentos e Perspectivas

A Thomson Reuters continua a enfatizar a necessidade de as empresas irem além da experimentação e avançarem para a implantação operacional da IA. A discussão no Brasil segue a mesma tendência global, com empresas de diversos portes buscando integrar a IA em suas operações, mas enfrentando o desafio de fazer com que essa integração gere valor real e mensurável. A liderança na era da IA, portanto, não será definida pela capacidade de adquirir a tecnologia, mas pela maestria em sua operacionalização e na gestão da mudança cultural e processual que ela exige.