Introdução: A IA e a Transformação da Inteligência Humana
Em um bate-papo especial para a Asug News, o diretor de associados da Asug, Fabrício Mielke, recebe os influenciadores da comunidade, Javier Rivas (Delor) e Rodrigo Ramos (Numen), para uma discussão provocativa sobre o impacto da Inteligência Artificial no trabalho e na sociedade. A conversa explora se a tecnologia está nos tornando mais inteligentes ou se, ao contrário, está gerando sobrecarga, ansiedade e até um possível 'emborrecimento' das habilidades humanas, abordando desde a mudança de modelos mentais até os desafios de governança e preparação de dados.
Ansiedade, Modelos Mentais e o Desafio de Ser Ensinável
Javier Rivas inicia a reflexão destacando que, pela primeira vez, uma onda tecnológica impacta diretamente o jeito de fazer o trabalho no dia a dia. Ferramentas como o ChatGPT ampliam o conhecimento e automatizam tarefas, mas o principal desafio é controlar a ansiedade para saber por onde começar e como trazer a IA para a realidade de cada um, gerando impacto real em vez de apenas consumir tokens.
A Importância de Ser Ensinável
Rodrigo Ramos complementa, levantando a questão de que a facilidade de acesso ao conhecimento pode levar a uma acomodação, reduzindo a necessidade de reter informações. Ele faz uma analogia com o ensino de idiomas, onde forçar o aluno a criar caminhos próprios imprime um conhecimento mais profundo. Hoje, com tudo tão fácil, o risco é o contrário.
Javier reforça que a chave está em ser altamente ensinável, ou seja, não se prender a um modelo mental antigo. Ele cita o exemplo de um cliente que ensinava o uso do Cloud (provavelmente SAP Cloud ou ferramenta similar) como se ensina Excel, mostrando que é preciso deixar para trás a primeira ferramenta que vem à mente e se abrir para novas formas de fazer o mesmo trabalho, como a programação assistida por IA.
Decisões Baseadas em Dados e o Novo Papel da IA
A conversa evolui para o tema das decisões baseadas em dados. Historicamente, as empresas já adotavam o conceito de 'data driven', mas a decisão final sempre cabia ao ser humano. Agora, com a IA, surge a pergunta: como confiar em decisões tomadas por máquinas?
O Desafio da Qualidade dos Dados
Rodrigo observa que, apesar de a cultura de dados ser antiga, ainda existe uma grande oportunidade nas empresas em termos de organização estruturada dos dados. Muitos processos ainda são 'fantasmas', acontecendo fora dos sistemas. A desconfiança nas respostas da IA muitas vezes vem do fato de que as bases de dados ainda não estão preparadas.
Javier complementa com uma análise: a tecnologia evoluiu na velocidade de um carro de Fórmula 1, enquanto a preparação e estruturação dos dados avançou em ritmo muito mais lento. O problema não é a tecnologia, mas a qualidade dos dados. Essa defasagem entre os pilares de processos, pessoas e tecnologia é o que gera sofrimento nas organizações.
Empresas Mais Inteligentes vs. Automação de Processos Antigos
Um ponto central da discussão é se as empresas estão se tornando mais inteligentes ou apenas automatizando processos antigos de forma mais rápida. Javier acredita que estamos em um momento de decantação, mas o caminho é para empresas mais inteligentes, desde que se junte o poder dos dados ao contexto e ao conhecimento de negócio, que ainda está na cabeça das pessoas.
A Corrida do Tiro ao Alvo
Rodrigo traz uma provocação marcante: muitas empresas estão na corrida do tiro ao alvo, onde o alvo é usar a IA (por hype ou meta), e o tiro é tentar achar problemas para ela resolver, mesmo que não sejam os mais adequados. Muitas vezes, a melhoria do processo está em algo simples, como reajustar uma cadeia de comunicação, e não em criar uma camada de IA complexa. O foco deveria ser no problema, não na ferramenta.
Onde a IA Gera Mais Valor e Onde Está Superestimada
Javier aponta que as atividades repetitivas, como decisões de planejamento em supply chain, checagem de estoque e finanças, são os casos de maior valor e mais fáceis de treinar. Esses são os primeiros a serem impactados. Por outro lado, a interação humana (como no atendimento) ainda tem espaço para evoluir, e embora esteja melhorando, ainda não é perfeita.
Tecnologia ou Pessoas: O Que É Mais Crítico?
Quando questionados se o maior desafio é a tecnologia ou a preparação de pessoas, Javier é enfático: o desafio é com pessoas, tanto para prepará-las para usar as ferramentas quanto para estabelecer governança. Ele observa que muitos funcionários já usam IA com contas pessoais, o que é inseguro. A falta de governança sobre como as LLMs acessam dados e tomam decisões é um problema crítico que precisa ser orquestrado.
Arquitetura, Governança e a Avaliação de Agentes de IA
A conversa avança para o papel da IA na arquitetura de soluções. Rodrigo compartilha um case interno com a solução Signavio (da SAP), mostrando que, com uma arquitetura bem dimensionada, a IA é capaz de identificar pontos cegos e acelerar a construção de cenários. No entanto, surge a necessidade de governar as LLMs e de saber quando bloquear um agente que não toma boas decisões. Isso muda a dinâmica de gestão: um dia, teremos reuniões de 'one-on-one' com nossos agentes de IA para avaliar seu desempenho.
As Novas Competências: People Skills e o Toque Humano
A discussão se volta para as competências do futuro. Enquanto habilidades técnicas (hard skills) podem ser aceleradas ou substituídas pela IA, as habilidades humanas (people skills) se tornam ainda mais valiosas. Javier menciona que, em um mundo onde é possível gerar imagens ou códigos com um prompt, a habilidade de fechar negócios entre pessoas, de fazer networking e de trazer empatia e contexto continua sendo insubstituível, especialmente para a cultura latina.
Rodrigo ecoa esse sentimento, citando uma frase que resume a filosofia: 'Domine todas as técnicas, conheça todas as ferramentas, mas ao tocar uma alma humana, seja apenas uma alma humana'. A conexão humana, a sensibilidade e a capacidade de integrar pessoas e ideias são habilidades que nenhuma IA vai replicar.
O Que Já Está Mudando no Mercado
Para encerrar, os especialistas apontam o que já é realidade no mercado. Javier destaca que, em 2026, quem não usa quatro LLMs diferentes já está atrasado. O modelo de trabalho mudou, e o cliente já faz double check com ferramentas de IA para testar o conhecimento dos vendedores. Os copilotos deixaram de ser assistentes para se tornar colegas de trabalho. Empresas menores já estão usando IA como ferramenta do dia a dia, e o Cloud (SAP Cloud ou similar) já é o novo 'Excel' para muitos.
O Caso do Presidente da Transportadora
Javier compartilha um case inspirador de um presidente de uma transportadora que, por conta própria, conectou bases públicas de posicionamento de navios com dados de demanda da empresa, gerando um relatório para a equipe de TI. Ele mostrou que, com conhecimento de negócio, era possível cruzar informações para saber, por exemplo, se um navio estava cheio (indicando que o concorrente estava atuando) e cruzar com dados de vendas para identificar onde a empresa estava perdendo mercado. Isso demonstra que a barreira de tecnologia foi rompida: pessoas de negócio, com a cadeia de valor na ponta dos dedos, podem agora potencializar suas análises.
Considerações Finais
Fabrício Mielke encerra o episódio agradecendo aos convidados e resumindo a mensagem central: dados geram informação, informação gera inteligência, e agora o desafio é transformar essa inteligência em decisões cada vez mais acertadas. A IA veio para ficar, e o sucesso dependerá de como as pessoas e as organizações se adaptarão, equilibrando o poder da tecnologia com a sabedoria humana.