Startups: Nova dor das empresas com IA é administrar o excesso de soluções

A inteligência artificial está ampliando a capacidade de execução das empresas, mas também criando um novo desafio para a gestão: coordenar o volume de ferramentas, aplicações e agentes desenvolvidos pelos próprios funcionários. Em algumas scale-ups brasileiras, a facilidade para construir soluções com IA já é maior do que a capacidade de incorporá-las à operação e garantir que produzam resultados para o negócio.

O fenômeno aparece no terceiro capítulo do estudo Inteligência Artificial nas Scale-Ups Brasileiras: O Novo Desenho dos Times com IA, da Endeavor Brasil, com apoio da Salesforce e da Onfly. O material analisou 415 mentorias sobre inteligência artificial, além de ouvir empreendedores e lideranças executivas da área de pessoas de empresas como iFood, Olist, Alice, Conexa Saúde, Housi e Woba.

O estudo identificou o surgimento de “ilhas de eficiência”. São iniciativas em que uma pessoa ou equipe consegue ganhos de produtividade com inteligência artificial, mas os resultados não se disseminam pela organização nem se convertem necessariamente em melhorias nos indicadores da empresa.

Leia mais: IA reacende aposta em biotecnologia, mas teste decisivo ainda não chegou Leia mais: A IA pode transformar ataques cibernéticos em uma “pandemia digital”? Entenda Na Housi, por exemplo, o fundador Alexandre Frankel estima que cerca de 200 aplicações e agentes criados internamente estejam em funcionamento. O volume de soluções traz uma nova preocupação: coordenar essas ferramentas, evitar sobreposições e garantir que estejam alinhadas às prioridades do negócio. O desafio deixa de ser apenas desenvolver uma aplicação e passa a incluir sua integração à rotina da companhia.

Lorena Puppo, da Woba, chama de “ineficiência moderna” o investimento em ferramentas e pessoas sem uma reorganização correspondente do trabalho. Antes de mexer no organograma, a empresa definiu o papel de cada pessoa na transformação, dos builders alocados nas áreas aos champions e guardiões que acompanham o plano.

Na Pipefy, um agente criado para avaliar ligações comerciais funcionou durante dois meses, mas os gestores não utilizavam as análises para orientar e desenvolver os vendedores. A ferramenta produzia informações, mas elas não eram incorporadas ao processo de gestão.

“A IA tem exigido tomar decisões sobre pessoas: quem forma o talento júnior, quem responde pelas entregas dos agentes, e como a empresa reconhece os talentos daqui pra frente. Com o aprimoramento da gestão é possível tornar os ganhos de produtividade individuais em algo sistêmico, impactando indicadores finalísticos como receita e margem”, explica Daniella Mello, Diretora de Marketing e Parcerias da Endeavor Brasil.

O levantamento foi realizado com 133 empreendedores de 125 empresas, além de entrevistas com lideranças e análise de registros de mentorias da rede Endeavor.

Segundo o estudo, 76% das scale-ups consultadas reduziram contratações ou o número de funcionários. A proporção foi mais expressiva entre as empresas que têm a inteligência artificial no centro do negócio.

Mas a transformação das estruturas não significa apenas cortar posições: as companhias também estão revendo responsabilidades e reduzindo camadas hierárquicas.

Apenas 44% das empresas ouvidas têm uma estrutura formal dedicada à inteligência artificial: 26% contam com uma pessoa responsável por liderar o tema, enquanto 18% têm uma equipe específica. A falta de um responsável formal pode dificultar a coordenação das iniciativas, especialmente quando diferentes áreas passam a desenvolver soluções de forma independente.

Com agentes assumindo parte das tarefas de execução, funcionários passam a dedicar mais tempo ao julgamento. Na engenharia, por exemplo, o engenheiro deixa de escrever cada linha de código e passa a orquestrar agentes num ambiente de trabalho preparado para eles.

O papel dos gestores também muda. Em estruturas mais enxutas, líderes podem acompanhar equipes maiores, mas precisam evitar se tornar gargalos na revisão de tudo o que é produzido. A questão, portanto, não é apenas quantas pessoas cada gestor consegue supervisionar, mas quanto o time tem autonomia para tomar decisões.

A mudança também abre espaço para profissionais sem formação técnica desenvolverem soluções para suas próprias áreas. Na Estoca, por exemplo, as aplicações foram construídas por quem conhecia os processos e identificava onde a automação poderia ajudar. Para Rodrigo Cava, founder e CPO da empresa, quem executa determinada atividade muitas vezes é a pessoa mais preparada para automatizá-la, justamente por conhecer suas etapas e dificuldades.

Esse novo modelo, porém, traz uma preocupação para a formação de profissionais em início de carreira. Com a IA assumindo tarefas que antes serviam como porta de entrada no mercado, juniores podem perder oportunidades de aprender pela execução.

“Se a execução não é mais minha, como é que eu, júnior, chego a ser sênior se eu não executo mais nada? Reduzir as contratações de profissionais juniores pode gerar economia no curto prazo, mas comprometer a formação de talentos mais sênior no futuro”, explica Luis Novo, mentor da Endeavor e fundador da Supernova Labs.

O iFood, por exemplo, mantém seu programa de estágio, mas mudou o foco da formação para habilidades como pensamento crítico e relações interpessoais. A Woba também continua contratando profissionais juniores e aponta que o desafio está cada vez mais em desenvolver repertório e capacidade de julgamento, já que a parte técnica pode ser aprendida mais rapidamente com o apoio das ferramentas.

A dificuldade de adaptação não é apenas tecnológica. No levantamento da Endeavor, barreiras relacionadas a pessoas somaram 69% das menções, acima das dificuldades ligadas a dados, que chegaram a 53%. Entre os obstáculos citados estão a falta de profissionais qualificados (29%), problemas de estrutura e definição de responsabilidades (22%) e resistência interna (18%). Integração de dados (30%) e privacidade e segurança (23%) também aparecem entre os entraves.

Para a Endeavor, a transformação exige patrocínio da liderança, regras claras de uso e acesso às ferramentas, capacitação dos funcionários, critérios de avaliação definidos previamente e comunicação transparente sobre as mudanças.

As companhias também começam a rever como reconhecem o desempenho dos funcionários. A recomendação do estudo é não transformar o uso de IA, a quantidade de agentes criados ou o consumo de tokens em metas isoladas. O foco deve estar no impacto gerado. Na Woba, a utilização da tecnologia entrou nos critérios de avaliação com regras combinadas previamente; na VTEX, funcionários recebem pontos extras quando eliminam processos.

Fonte: Portal Empire Cidades