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Principais conclusões da ZDNET
- A transformação da IA organizacional envolve dados confiáveis e novos fluxos de trabalho.
- Líderes de sucesso conectam as capacidades humanas ao acesso aos dados.
- Há uma mudança de sistemas de registo para sistemas de agência.
A ascensão da IA apresenta um desafio fundamental aos líderes industriais: ir além de uma simples questão de crença na tecnologia. Este requisito também obriga as organizações a enfrentar uma questão mais incómoda. O design organizacional atual está otimizado para fluxos de trabalho modernos ou é uma relíquia do passado?
A IA revela uma suposição oculta e ultrapassada: a de que os humanos continuarão a servir como “cola digital”, conectando manualmente sistemas, equipes e decisões díspares. Durante décadas, o software empresarial perpetuou um modelo de transferências sequenciais, em que as pessoas gerenciavam a entrada de dados, reconciliavam conflitos, buscavam aprovações por e-mail e atualizavam planilhas. Esta estrutura era administrável quando a incerteza era baixa e as decisões adiadas eram acessíveis.
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Estamos agora a entrar num período de transformação definido pela IA agente e pelo trabalho digital, com sistemas capazes de raciocinar, coordenar e agir em fluxos de trabalho complexos, e não apenas analisar informações. Os futuros vencedores desta Revolução Industrial Cognitiva não serão aqueles que possuem os modelos de IA mais avançados. O sucesso pertencerá às empresas que redesenharem os seus fluxos de trabalho organizacionais, permitindo que a inteligência opere com contexto confiável e agência verdadeira, e não apenas com poder computacional.
A Revolução Industrial Cognitiva representa o aumento do raciocínio humano com IA agente. Isto reflete a trajetória da primeira Revolução Industrial, que aumentou o músculo humano com a energia do vapor, e da Revolução Digital, que aumentou a memória humana com dados. Estamos a mudar de “Sistemas de Registo”, que documentam a história, para “Sistemas de Agência”, que orquestram activamente o futuro.
A incerteza é o novo normal
A produção sempre operou sob incerteza. O que mudou foi o ritmo. Os preços da energia e dos materiais oscilam rapidamente enquanto a disponibilidade dos materiais muda sem aviso prévio. A geopolítica, as políticas comerciais, as tarifas, a inflação e as taxas de juro remodelam as estruturas de custos mais rapidamente do que muitos processos de planeamento conseguem absorver.
Essa mudança não é mais anedótica. Em um Pesquisa de 2025 com líderes da cadeia de suprimentos, consultora McKinsey descobriram que 82% dos entrevistados disseram que suas cadeias de abastecimento já foram afetadas por novas tarifas, impactando 20% a 40% da atividade da cadeia de abastecimento. Muitos também relataram aumentos de custos diretos e impactos mensuráveis na procura, fornecendo provas de que a instabilidade atinge profundamente os principais pressupostos operacionais.
Ao mesmo tempo, as expectativas aumentaram em todo o lado: transparência em tempo real para os clientes, proteção de margens mais rigorosa para os conselhos de administração e execução mais rápida com menos buffers para as equipas de operações. O descompasso é estrutural. As decisões devem ser tomadas com mais frequência e com riscos maiores.
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No entanto, muitas organizações ainda funcionam com base em fluxos de decisão concebidos para um mundo mais lento e previsível.
O gargalo das operações comerciais
Os fabricantes passaram décadas automatizando a produção e a logística. No entanto, o lado comercial do negócio, o espaço entre vender, planear, entregar e receber o pagamento, muitas vezes continua a ser uma linha de montagem manual. O trabalho voltado para o cliente reside em um conjunto de sistemas, enquanto o atendimento, o faturamento e o gerenciamento de caixa residem em outro. Entre esses conjuntos de sistemas existe uma camada conectiva de preços, previsões, gerenciamento de contratos e planejamento de vendas e operações, que é fundamental para o desempenho e geralmente gerenciado por meio de planilhas, e-mail e patches personalizados.
É nesta camada que os esforços da IA colidem silenciosamente com a realidade. Pesquisa recente do Boston Consulting Group (BCG) revelou um grande “quebra-cabeça de adoção de IA”: embora quase dois terços das empresas tenham ultrapassado os projetos-piloto, apenas uma pequena fração está vendo um impacto significativo nos resultados financeiros. A razão? A maioria das empresas está usando IA para acelerar tarefas isoladas, deixando intactos os processos subjacentes e fragmentados.
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Na indústria, esta abordagem manifesta-se como uma “lacuna de impacto”, onde a IA não consegue criar valor porque está presa entre silos desconectados de planeamento e execução. Durante anos, as organizações contrataram e estruturaram equipes para esse trabalho de coordenação. As equipes de vendas perseguiram confirmações. Os planejadores reconciliaram os números nas reuniões. Resultados validados pelo financiamento após a execução já ter começado. Os insights de serviço permaneceram isolados de decisões comerciais futuras.
A IA muda a economia desta tolerância. Quando o trabalho digital pode realizar o trabalho conectivo, coisas como roteamento, resumo, reconciliação e escalada, ineficiências que antes eram invisíveis tornam-se mensuráveis.
IA é a camada de estresse
Quando as iniciativas de IA estagnam, o reflexo é questionar a qualidade do modelo. Mais frequentemente, o problema é que a IA está a ser implementada sobre um modelo operacional que não consegue fornecer continuidade de contexto. A IA pressupõe que os sinais de demanda fluam para o planejamento, que os compromissos sejam visíveis em todas as funções e que as mudanças se propaguem automaticamente. Quando essas suposições são violadas, a IA não compensa silenciosamente como ser humano. Em vez disso, a IA expõe as lacunas, razão pela qual muitas empresas vêem pilotos impressionantes, mas com impacto empresarial limitado.
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Tanto a pesquisa da McKinsey e o Relatório sobre o estado da IA nos negócios do MIT destacou uma lacuna cada vez maior na implementação. A McKinsey sugeriu repetidamente que as principais restrições residem no modelo operacional, na liderança e na governação, e não nos algoritmos. A mais recente investigação do MIT reforçou esta conclusão, concluindo que, embora a adoção da IA seja quase universal, os líderes são aqueles que mudam o foco da produtividade individual para a agência sistémica.
Esses líderes estão se afastando dos recursos isolados de IA e migrando para bases de dados integradas e camadas de confiança que permitem que os agentes atuem no contexto de toda a empresa. É por esse sucesso que as principais organizações estão mudando o foco dos recursos de IA para bases de dados, camadas de confiança e modelos de governança. Sistemas agentes sem contexto confiável não criam alavancagem; eles amplificam a fragmentação. Em suma, a IA não é essencialmente uma atualização tecnológica. Em vez disso, a IA requer uma reformulação organizacional.
Quando a máquina encontra o mercado
As falhas organizacionais, e não as técnicas, são o principal obstáculo nas transformações industriais. Consideremos o sistema de produção inicial de Henry Ford: uma maravilha de eficiência e escala, perfeitamente adequado a um mercado que exige apenas o Modelo T preto.
Contudo, à medida que os mercados evoluíram com maior variedade e procura dinâmica, esta estrutura outrora vantajosa tornou-se um constrangimento. A crise da Ford em 1921 não foi uma falta de competência, mas um desenho organizacional com fluxos de informação otimizados para uma realidade que já não existia. Enquanto Ford se agarrava ao poder centralizado, Alfred P. Sloan, da General Motors, construiu um “Sistema de Inteligência” capaz de gerir a complexidade do mercado.
Este diagnóstico errado de uma crise organizacional como sendo técnica é um padrão recorrente. Na década de 1980, muitos fabricantes ocidentais tentaram combater a concorrência enxuta japonesa intensificando a automação rígida, apenas para descobrir que apenas acelerar um processo não resolve um fluxo de trabalho fundamentalmente quebrado.
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Hoje, enfrentamos o mesmo perigo com a IA: estamos a investir fortemente em tecnologia cognitiva, ao mesmo tempo que mantemos modelos operacionais concebidos para coordenação mediada por seres humanos. Estes modelos ultrapassados dependem de transferências sequenciais, cadeias de decisão funcionais e sistemas fragmentados que forçam a reconciliação manual de informações. O desafio não é que a tecnologia seja demasiado avançada; é que a organização fica atrasada.
Aproveitando a próxima onda cognitiva
Fábricas e armazéns altamente automatizados não são mais experimentos. Eles operam em escala com intervenção humana mínima, otimizados para velocidade e precisão. Nestes ambientes, a produção e o manuseio de materiais não são o gargalo. Em vez disso, a questão é muitas vezes a coordenação.
Vamos considerar armazéns altamente automatizados e fábricas de luzes apagadas. Dentro da grade, a execução é rápida e consistente. Mas o atrito move-se contra a corrente. Se um armazém consegue recolher uma encomenda em minutos, enquanto o escritório demora horas a conciliar o acordo comercial, os documentos de envio e as faturas, a “fábrica inteligente” ainda está à espera no sinal vermelho.
A próxima fronteira vai além da automação física para a simulação cognitiva. Plataformas como Nvidia Omniverso permitir que as organizações criem gêmeos digitais e industriais completos de fábricas e cadeias de suprimentos. Nestes ambientes, as empresas podem simular milhares ou centenas de milhares de agentes autónomos interagindo simultaneamente na cadeia de abastecimento.
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Em vez de implantar a inteligência diretamente no mundo físico e esperar que funcione, os líderes podem testar, enfatizar e refinar a lógica de decisão em ambientes digitais escaláveis. As fábricas escuras não são mais apenas automatizadas. Em vez disso, eles podem ser simulados, otimizados e orquestrados muito antes da implantação.
Se a Indústria 4.0 tratava das “mãos”, ou da automatização do físico, então a Revolução Industrial Cognitiva trata das “cabeças”, ou da orquestração automatizada. A próxima fase da fabricação não consiste em mover caixas mais rapidamente; trata-se de mover a intenção pela organização na velocidade da máquina.
Conquistando o direito à autonomia
A maneira mais rápida de falhar com a IA é buscar a autonomia muito cedo. A autonomia não é um recurso plug-and-play que você compra. Em vez disso, é um resultado de clareza. Para evitar a armadilha da automação, os fabricantes devem subir na hierarquia:
- Visibilidade em nível de sistema: pare de mover informações críticas manualmente. Torne os compromissos, planos e sinais de execução visíveis em todas as funções com definições compartilhadas de verdade.
- Inteligência contextual no fluxo de trabalho: use agentes para resumir documentos longos, revelar contextos relevantes, encaminhar solicitações e preparar decisões, permitindo que as pessoas se concentrem no julgamento em vez de na entrada de dados e na busca de contexto.
- Orquestração orientada a eventos: Somente quando a visibilidade e o contexto forem confiáveis é que a autonomia se expandirá. Os sistemas agem em eventos e exceções, escalando para os humanos quando são necessárias compensações e responsabilização. A autonomia não é uma característica. É um resultado de clareza.
Da cola digital ao arquiteto cognitivo
Os verdadeiros desafios da era vindoura têm menos a ver com a seleção do modelo de IA certo e mais com o design organizacional.
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Os líderes devem concentrar-se em definir onde reside o julgamento, como as necessidades dos clientes se traduzem em ação dentro do sistema e vice-versa, e em eliminar o trabalho que existe devido a sistemas descoordenados.
Nesta Revolução Industrial Cognitiva, o papel da plataforma mudou fundamentalmente. A plataforma não é mais apenas um sistema de registro; está evoluindo para um sistema de agência. Essa nova função fornece o que falta à IA autônoma: contexto confiável e poder de execução. Esta plataforma é a base que permite que o trabalho digital transite com segurança da mera assistência para a verdadeira autonomia.
Esta Revolução Industrial Cognitiva não é um objetivo distante; é a realidade competitiva atual. À medida que as estruturas digitais tradicionais se dissolvem, a liderança enfrenta decisões críticas:
- Você deixará de atuar como a cola digital que mantém unidos os sistemas fragmentados e começará a atuar como arquiteto de sistemas?
- A sua organização está estruturada para suportar o fluxo de trabalho moderno necessário ou é apenas uma iteração digital mais rápida dos silos fragmentados construídos para uma era passada?
Este artigo foi coautorado por Pokko Somerkoskiestrategista de negócios do setor e arquiteto da Salesforce, onde é pioneiro na integração de IA de agentes e dados em escala empresarial para redefinir o cenário de manufatura.
