Maturidade em IA para Executivos e Líderes

Se você acompanha o mercado, você já viu essa manchete mil vezes: “IA está transformando os negócios”.

E ela não é mentira. A adoção realmente explodiu. O levantamento global da McKinsey, "The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation", aponta que 88% dos respondentes dizem que suas organizações usam IA regularmente em pelo menos uma função, acima de 78% no ano anterior.

Em contrapartida, esse mesmo estudo mostra que a um nível Enterprise, a maioria ainda está experimentando IA, ou em fase de Pilotos, com aproximadamente um terço das empresas dizendo que começaram a escalar as suas iniciativas de IA.

Só que esse dado costuma esconder o ponto mais importante: usar IA “em algum lugar” é muito diferente de transformar o negócio com IA.

O contraste fica evidente quando você coloca a régua do valor. A BCG reportou, no seu estudo "Where's the Value in AI?" de 2024, que 74% das empresas ainda não conseguiam mostrar valor tangível e escalado com IA. Em outras palavras, tem muito investimento, muita iniciativa e pouca captura consistente de resultado.

A pergunta que eu mais faço para executivos não é “vocês estão usando IA?”. Quase todo mundo está, nem que seja com um chatbot interno ou um copiloto de texto.

A pergunta real é: sua empresa tem maturidade para produzir valor com IA de forma previsível, repetível e governável?

TL;DR

• Quase todo mundo já “usa IA”, mas poucos conseguem escalar valor de verdade.

• Maturidade em IA não é ter o modelo mais avançado. É ter dados, processos, pessoas, plataforma e governança funcionando juntos.

• A próxima onda é Agentic AI, mas a maioria das empresas ainda está em piloto.

• No Brasil, o gargalo raramente é “falta de ideia”. Quase sempre é base de dados, integração, governança e execução consistente.

O que significa ser “Maduro” em IA, de verdade

Maturidade em IA não é sofisticação técnica. E aqui mora um erro comum, especialmente no Brasil, que é achar que o salto para a “empresa AI-First” é comprar uma plataforma, contratar um time e escolher um modelo famoso.

Na prática, maturidade é o quanto a IA está integrada na forma como a empresa opera, decide e entrega. É o quanto ela está “baked in” nos processos, nos dados, nos papéis e na governança, sem depender de heróis.

Eu gosto de pensar em maturidade como uma engenharia completa, não como uma demo.

E os dados da BCG reforçam exatamente esse ponto.

A BCG mostra que as empresas mais maduras em IA, os chamados de Líderes, geram 62% de todo o valor da IA diretamente em funções core do negócio, como:

• Operações

• Vendas e Marketing

• Pesquisa e Desenvolvimento

• Cadeia de Suprimentos

Enquanto muitas empresas ainda concentram IA em funções de suporte, como atendimento, TI ou RH, os líderes empurram a IA para onde o dinheiro é efetivamente criado ou protegido.

Isso não é coincidência. É consequência direta de maturidade.

Esse ponto fica ainda mais crítico com a ascensão e popularização dos Agentes de IA.

Agentes não são modelos "opinativos". Eles não precisam só responder bem, eles precisam decidir bem. Eles tocam processos, executam ações, interagem com sistemas transacionais e operam dentro do core da empresa.

Isso exige:

• Dados confiáveis e contextualizados

• Processos bem definidos

• Integração com sistemas críticos

• Governança clara

• Controle de determinismo e risco

Sem essa base, a ambição vira fragilidade.

E é exatamente por isso que vemos tantas empresas "experimentando Agentes", mas poucas escalando com segurança. Como a própria McKinsey aponta, a adoção de Agentes ainda está concentrada em poucas funções, justamente onde a maturidade organizacional permite.

Os 5 pilares da maturidade em IA que eu vejo na prática

Eu vou usar cinco pilares clássicos, mas com a lente de quem vive projetos em ambientes altamente regulados e complexos, como bancos, grandes operações de varejo e plataformas digitais.

1. Dados

Dados não são “um ativo”. Dados são a infraestrutura invisível do seu resultado.

Empresas maduras em IA fazem o básico bem feito, garantir qualidade, catálogo, lineage, acesso, permissão e responsabilidade dos dados. Sem isso, a IA vira amplificador de inconsistência.

O dado curioso é que até organizações com alta maturidade continuam sofrendo com disponibilidade e qualidade de dados. Isso aparece em pesquisas do Gartner como um desafio recorrente em IA.

No Brasil, eu adicionaria um ponto a mais, a fricção de acesso. Muita empresa tem dado, mas não tem um caminho rápido, seguro e auditável para colocar esse dado no contexto certo, na hora certa.

2. Tecnologia e Plataforma

Maturidade aqui não é “estar na nuvem” ou passar por uma "transformação digital". É ter plataforma que sustenta o ciclo inteiro de desenvolver, testar, colocar em produção, monitorar, fazer rollback, versionar e auditar.

Se a empresa depende de scripts isolados, pipelines frágeis e integrações adhoc, ela não escala. Ela coleciona protótipos.

3. Pessoas e Cultura

Pra mim Pessoas é sempre o principal ativo. E IA não é um projeto do time de dados. E também não é um brinquedo do time de inovação.

Maturidade exige letramento de IA para negócio e para tecnologia, além de uma figura que eu considero crítica… o “tradutor”, alguém que entende o suficiente de técnica para não vender ilusão e entende o suficiente de negócio para priorizar valor.

Quando estou sugerindo uma estrutura de times de IA com interação com áreas de negócios, sempre sugiro o papel do AI Champion. Alguém que consegue fazer a ponte entre o técnico e a área de negócio. Preferencialmente alguém do negócio que conhece o básico dos conceitos técnicos e que ajuda a escolher e priorizar casos de uso, prototipar ideias e só levar de fato para o time de Arquitetura de IA o que for complexo o suficiente e tiver um retorno alto sobre o investimento.

Sem isso, o que acontece é previsível, ou o negócio pede mágica, ou a tecnologia entrega modelos sem adoção.

4. Processos

Uma empresa madura não “tem modelos”. Ela tem processos melhores, redesenhados com IA.

É aqui que a conversa sai do Hype e entra no ROI. Quando IA vira parte do fluxo de trabalho, com mudança organizacional, métricas e responsabilidade.

A própria McKinsey chama atenção para o ponto de que, apesar da adoção ampla, muitas organizações ainda não embutiram IA nos workflows o suficiente para gerar benefícios materiais em nível enterprise.

5. Governança e Ética

Esse pilar é o mais subestimado e o mais caro quando ignorado.

Em setores regulados, governança não é opcional. Ela define quem é responsável, quais são os limites, como se mede performance, como se trata alucinação, como se audita decisão e como se mitiga risco de privacidade e compliance.

O Gartner mostra que organizações mais maduras conseguem manter iniciativas em produção por mais tempo, justamente por escolher projetos com valor e viabilidade e por estabelecer governança e práticas de engenharia.

Os 5 níveis de maturidade em IA

Você pode nomear esses níveis de várias formas. O importante é reconhecer o padrão.

Nível 1: Experimental

A IA nasce em bolsões, geralmente com pessoas curiosas. Tem protótipo, tem entusiasmo, tem demo. Falta estratégia e falta dono.

Sinal clássico: todo mundo tem um piloto favorito, mas ninguém consegue explicar como ele vira produto.

Nível 2: Construtor

A empresa já tem algumas vitórias e começa a criar capacidade. Mas ainda está fragmentada. Cada área faz do seu jeito, com dados diferentes, ferramentas diferentes e pouca reutilização.

Sinal clássico: múltiplos chatbots, múltiplos “copilotos” e nenhuma visão integrada de risco, custo e valor.

Nível 3: Operador

Aqui a empresa vira adulta. Ela cria um Centro de Excelência (conhecido como CoE, ou uma iniciativa equivalente), define padrões, investe em plataforma, estabelece governança e começa a escalar casos de uso.

Sinal clássico: você vê IA em processos centrais, não só em “suporte”.

Nível 4: Líder

IA vira vantagem competitiva. Não é mais só sobre “eficiência”, é sobre estratégia. A empresa cria capacidades novas, muda seu modelo de operação e começa a redesenhar produtos e experiências ao redor da IA.

Sinal clássico: a liderança fala de IA como parte do plano, não como iniciativa paralela.

Nível 5: Visionário

A empresa não apenas adota, ela influencia o mercado. Cria padrões internos fortes, explora fronteiras com responsabilidade e tem capacidade de execução rara.

Sinal clássico: outras empresas estudam você.

O que quase sempre dá errado no Brasil

Vou ser direto aqui… o Brasil está faminto por IA! Mas ainda está construindo maturidade.

Os erros que eu vejo mais frequentemente:

• Tratar IA como projeto cosmético, sem dono e sem métrica clara

• Comprar tecnologia antes de consertar dados e processos

• Confundir “prompt bom” com produto confiável

• Ignorar governança até o primeiro incidente

• Subestimar mudança organizacional e adoção

E agora, com Agentes de IA, aparece um novo risco, o de colocar autonomia em cima de uma base frágil.

Agentes exigem determinismo controlado, contexto bem montado, integração segura e limites claros. Caso contrário, a empresa cria um sistema que parece inteligente, mas é imprevisível e difícil de auditar.

Um framework simples para autoavaliação que eu usaria amanhã no seu time

Se você é executivo e quer uma avaliação rápida e honesta, aqui vão perguntas que costumam revelar o nível real:

Dados e Contexto

• Nosso dado é confiável o suficiente para virar decisão automatizada?

• Quem “possui” a governança dos dados e responde por qualidade?

• Conseguimos fornecer contexto certo, no tempo certo, com controle de acesso?

Plataforma e Engenharia

• Temos um caminho padrão para colocar IA em produção e monitorar?

• Conseguimos versionar modelos, prompts, políticas e dados?

• Integrações com sistemas críticos são robustas e auditáveis?

Pessoas e Decisão

• Temos tradutores entre negócio e tecnologia? Quem seriam nossos AI Champions hoje?

• A liderança sabe priorizar casos de uso por valor e viabilidade?

• Temos capacitação mínima fora do time técnico?

Governança e Risco

• Se a IA errar, quem é responsável e qual é o protocolo?

• Existe política de uso, de privacidade e de explicabilidade?

• Temos métricas de qualidade, risco e impacto?

Se você não gosta de frameworks, tudo bem. Use isso como checklist de realidade.

Como eu conecto maturidade com execução

Eu venho usando o Framework GUIDDE como mentalidade para iniciativas de IA, passando pelas etapas de: Goal, Understand, Innovate, Develop, Deploy, Evaluate.

Maturidade em IA é, na prática, fazer GUIDDE em escala, com consistência.

• Goal: IA tem que estar amarrada a resultado de negócio.

• Understand: sem entendimento profundo de dados e processos, você está apostando.

• Innovate: explorar é válido, mas com hipóteses claras.

• Develop: engenharia de produto, não “projeto de slide”.

• Deploy: produção com observabilidade, controle e governança.

• Evaluate: melhoria contínua com métricas e accountability.

Esse é o caminho para sair do piloto eterno e entrar na fase de valor recorrente.

Maturidade não é um destino, é uma vantagem acumulada

Se eu tivesse que resumir tudo em uma frase, ela seria: Maturidade em IA é a capacidade de transformar ambição em resultado, com previsibilidade.

A boa notícia é que isso é possível de se construir. A má notícia é que não dá para pular etapas.

E se esse conteúdo fez sentido para você, vale explorar os outros artigos aqui do blog. Tenho escrito com frequência sobre IA para Negócios, Agentes em produção, maturidade organizacional, governança e casos reais. Sempre escrevo com um mesmo objetivo em mente. Separar Hype de engenharia e ajudar líderes a tomarem decisões melhores.

No meu canal no YouTube, aprofundo esses temas com exemplos práticos, análises críticas e conversas mais diretas sobre o que realmente funciona quando a IA sai do slide e entra na operação.

E nas redes sociais, compartilho reflexões curtas, bastidores de projetos, eventos e aprendizados do dia a dia trabalhando com IA em ambientes complexos e regulados.

Se você é executivo, líder ou fundador e quer entender como usar IA de forma séria, responsável e com impacto real no negócio, fica o convite para acompanhar meu trabalho por aqui.

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