A inteligência artificial já acelera tarefas, automatiza relatórios e reduz tempo operacional em empresas de diferentes setores. Mas, para Danilo Custódio, mestre em inteligência artificial há mais de 20 anos e CEO da Mirante Tecnologia, o impacto mais relevante da IA não está na produtividade, mas na transformação da própria natureza do trabalho. Entretanto, muitas empresas ainda utilizam IA apenas para tornar processos antigos mais rápidos, sem questionar se eles continuam a fazer sentido. "O ganho real da IA não é fazer a mesma coisa mais rápido. É permitir que as pessoas façam outra coisa”, diz Danilo. Ou seja, o trabalho operacional dá lugar para julgamento, argumento e decisão.

Para que essa mudança aconteça, é preciso seguir três etapas na ordem correta: primeiro definir o objetivo, depois rever processos e por fim atualizar o software. "Trabalho não muda sozinho. Ele depende do software, o software depende do processo e o processo depende do objetivo real que ele serve. Ignorar essa ordem é apenas otimizar estruturas antigas", explica o especialista.

1. Objetivo antes da tecnologia

O primeiro erro das empresas é acelerar processos sem questionar por que eles existem. Muitas organizações confundem o objetivo do processo com o artefato produzido por ele, como planilhas, relatórios ou aprovações. Danilo orienta que a primeira pergunta a ser feita, e a mais difícil, é: o processo que eu quero acelerar com IA deveria existir em primeiro lugar?.

Ele cita como exemplo o orçamento corporativo: "O objetivo real não é 'produzir uma planilha consolidada para planejar gastos e receitas'. É permitir que líderes saibam o que podem decidir, contratar e executar. Quando o propósito muda, o processo inteiro pode ser redesenhado”.

2. Processos redesenhados

Depois de redefinir o objetivo, vem o processo. Modelos tradicionais foram construídos para sistemas que apenas registravam informações, já os processos AI-native operam com interação e raciocínio.  Porém, ainda hoje muitos fluxos corporativos funcionam por preenchimento manual, validação técnica e bloqueios rígidos. Um processo AI-native funciona diferente. O agente conversa, questiona, confronta contexto e registra divergências. Para Danilo, isso reduz retrabalho e antecipa conflitos que antes apareciam apenas nas etapas finais de decisão.

3. Software deixa de ser tela e vira agente

A terceira etapa é o erro silencioso de muitas empresas. Elas redesenham o processo no papel e tentam executá-lo com o software de antes. Sistemas tradicionais foram feitos para tela, campo e workflow. Isso funciona para preenchimento, mas não para elicitação e confrontação de contexto.

Segundo Danilo, softwares AI-native combinam camadas conversacionais, onde o raciocínio acontece, e visuais, onde o contexto fica exposto, permitindo que pessoas interajam com agentes inteligentes enquanto acompanham dados, análises e contexto das decisões. "Isso não se encaixa bem em arquiteturas legadas. Pode coexistir, mas o valor não vem da integração, vem da substituição. Copiloto colado no ERP entrega ganho marginal. Software AI-native entrega outro modo de trabalhar", afirma.

Ao colocar as três etapas em prática, o papel dos profissionais dentro das empresas muda, liberando tempo humano para funções mais estratégicas. Nesse contexto, o líder deixa de defender planilha e passa a argumentar contexto. O analista deixa de preencher relatório e passa a estruturar hipóteses. A IA transforma o trabalho quando remove tarefas que existiam apenas para compensar a ausência dela.

Apesar da força da IA, a tecnologia só funciona se possuir dados estruturados, que precisam estar acessíveis, serem históricos e confiáveis, ou seja, reconhecidos pelos funcionários como corretos e íntegros. "A IA não é transformadora porque vai substituir o trabalho humano. Ela é transformadora porque torna visível o quanto desse trabalho, hoje, existe só para compensar a ausência dela", conclui Danilo.

Foto: Shutterstock/editada por IA