Vivemos um momento curioso em que as empresas acreditam estar mais informadas do que nunca, mas, na prática, estão cada vez mais cegas sobre si mesmas. Registram tudo o que é mensurável, estruturado e fácil de armazenar, mas perdem aquilo que realmente orienta decisões relevantes: o encadeamento de eventos, as motivações implícitas, as exceções, os dilemas e os pequenos desvios que, somados, explicam por que uma decisão aconteceu daquela forma e não de outra.
Neste sentido, vemos a emergência dos chamados context graphs não como mais uma moda técnica, mas como um sintoma de algo mais profundo: sistemas empresariais foram desenhados para capturar estados, não experiências, e agora cobram esse preço. Quando uma organização olha para o CRM e vê apenas “deal perdido”, ela sente uma falsa sensação de controle, mas não aprende nada de fato; o aprendizado está no percurso, nas conversas, nas hesitações, nos vieses, nos incentivos e nas pressões daquele momento específico.
A inteligência artificial, ao contrário do que o discurso simplista sugere, não se torna mais inteligente apenas com mais dados, mas com melhores narrativas estruturadas do que acontece entre um ponto e outro do processo. É por isso que a discussão sobre sistemas deixar de ser apenas Systems of Record e passarem a disputar o território dos workflows — os Systems of Action — é tão estratégica: quem controla onde o trabalho acontece passa a controlar também a captura da atenção, do contexto e, no limite, da decisão.
Há aqui uma mudança silenciosa, mas radical, em curso.
No ciclo anterior do software, o valor estava em organizar tarefas, agora, o valor migra para executar partes do trabalho em si, fatiando o esforço humano em microdecisões automatizáveis, começando justamente pelas mais repetitivas, custosas e invisíveis. Esse movimento de unbundling do workflow (processo de quebrar um trabalho completo — antes executado de forma integrada por pessoas, times ou softwares — em partes menores, específicas e autônomas, para que cada uma dessas partes possa ser automatizada, otimizada ou capturada por uma solução especializada, muitas vezes por IA), não é apenas tecnológico, é cognitivo: ele redefine o que merece atenção humana e o que pode ser delegado às máquinas.
Ao mesmo tempo, cria uma nova batalha por lock-in, não mais centrada apenas em dados ou funcionalidades, mas na intimidade com os processos reais das empresas, com seus ruídos, atalhos e improvisos. O que está em jogo não é quem tem o melhor modelo de linguagem, mas quem entende melhor o comportamento real dentro das organizações e consegue desenhar interfaces que se encaixem de forma quase invisível no fluxo diário de trabalho. Não por acaso, plataformas que dominam a execução tendem a acumular vantagens cumulativas: aprendem mais rápido, refinam melhor suas recomendações e constroem uma espécie de memória operacional que vai muito além de dashboards e relatórios.
Precisamos alertar para um erro comum entre fundadores e executivos: confundir magia com engenharia. Interfaces generalistas impressionam em demos, mas falham quando confrontadas com a especificidade dos workflows reais, por isso, mesmo soluções que começam como “wrappers” podem ser extremamente poderosas se forem desenhadas com profundo entendimento do contexto, dos incentivos e das decisões que importam.
No pano de fundo, existe ainda uma clara disputa econômica: hoje, grande parte do valor ainda está concentrada na infraestrutura, mas isso tende a se deslocar à medida que as camadas superiores amadurecem e passam a capturar valor ao dominar a relação com o usuário, sua atenção e seus hábitos decisórios, como mostra o relatório da Battery Ventures.
Para empresários e empreendedores, a provocação é: não basta perguntar onde estão seus dados, é preciso perguntar onde estão suas decisões e quem está aprendendo com elas. Empresas que continuarem desenhando sistemas eficientes, porém incapazes de capturar contexto, seguirão rápidas no curto prazo e frágeis no longo, aquelas que entenderem que atenção, narrativa e execução caminham juntas estarão mais bem posicionadas para usar a IA não como um truque, mas como uma extensão real da inteligência organizacional.
No fim, talvez o maior erro seja tratar a inteligência artificial como um atalho, quando ela é, na verdade, um espelho: ela apenas amplifica aquilo que a empresa já é, inclusive seus pontos cegos.
REFERÊNCIAS:
Fonte: SCInova / Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”
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