Neil Hoyne: “A tecnologia muda rápido. O que realmente diferencia as empresas continua sendo as pessoas”

"O que diferencia as empresas não é a tecnologia. É a liderança, a cultura e a capacidade de investir em pessoas. A IA pode dar mais tempo livre, mas os elementos humanos continuam sendo o único diferencial real.".

Esse foi o principal insight de Neil Hoyne, Chief Strategist do Google, durante a IA Session Decida melhor com IA: o que os grandes líderes fazem diferente. Realizado no dia 24 de fevereiro, o evento online marcou o lançamento da Escola de IA da Pós PUCPR Digital.

O encontro foi conduzido pelo especialista da Escola de IA Rodrigo Spínola,que também é fundador e CEO do Dalton Lab. Durante pouco mais de uma hora, os dois conversaram sobre como a inteligência artificial está transformando a tomada de decisão nas empresas, além de explicar por que os líderes que se destacam estão olhando além da tecnologia.

Key takeaways deste artigo

• As empresas que se destacam não perguntam como usar IA, mas qual problema de negócio precisa ser resolvido. A tomada de decisão orientada por dados só gera valor quando parte de prioridades estratégicas claras. 
• Mesmo com o avanço da IA, liderança, cultura, pensamento crítico e empatia permanecem como fatores decisivos. A melhor tomada de decisão acontece quando líderes combinam inteligência tecnológica com julgamento humano qualificado. 
• Delegar totalmente o raciocínio à IA pode gerar erros invisíveis. A tomada de decisão assistida por IA só é superior quando o profissional sabe questionar, validar e interpretar as recomendações da máquina.

A seguir, confira os principais momentos dessa conversa. 

Você passou mais de 15 anos no Google ajudando grandes empresas na tomada de decisões com dados. O que mudou na sua visão ao longo desse período?

Neil Hoyne: Quando cheguei ao Google, eu tinha um objetivo muito simples: mostrar às empresas como usar dados de uma maneira mais inteligente. Mas ao longo do tempo percebi que a maioria das organizações usava dados apenas para justificar uma decisão já tomada, não para descobrir o que realmente deveria fazer. 

O livro Converta mais: como usar dados para conquistar o coração dos clientes (2023) nasceu dessa frustração. Eu queria oferecer uma visão alternativa, uma forma diferente de pensar sobre o uso de dados na tomada de decisão. 

O argumento central é este: quando você para de olhar para o cliente como uma transação e começa a tratá-lo como um relacionamento de longo prazo, os resultados mudam radicalmente. As empresas que adotam essa mentalidade crescem mais, ganham mais participação de mercado e são mais lucrativas.

Mas o paradoxo é que muitos líderes sabem disso e ainda assim não conseguem colocar em prática porque os sistemas de incentivo das organizações empurram na direção oposta. O foco está no curto prazo, na métrica fácil, no resultado imediato. 

Existe um debate sobre IA substituir pessoas. Você vê a tecnologia mais como ameaça ou como amplificadora da tomada de decisão humana?

Se olharmos para a história econômica americana, tivemos ondas massivas de inovação: automação industrial, computadores, a internet, os smartphones... E em cada uma delas houve uma promessa de que teríamos mais tempo livre. O resultado sempre foi o mesmo: as pessoas trabalharam mais, não menos. 

O problema não é tecnológico, é humano. Quando temos tempo livre, não sabemos muito bem o que fazer com ele. É um problema filosófico, quase existencial. E o que a IA faz é tornar esse dilema ainda mais agudo, porque a velocidade de automação nunca foi tão rápida. 

A questão central que precisamos responder, como indivíduos e como líderes, é: para que estamos libertando esse tempo? Se a resposta for "para trabalhar mais", estamos perdendo a oportunidade mais importante que a IA nos oferece. 

A tomada de decisão sobre como usar o tempo liberado pela tecnologia é, talvez, a decisão mais estratégica da próxima década. 

Como a IA alterou o mercado de trabalho e quais funções estão surgindo? 

Toda grande mudança tecnológica elimina alguns empregos e cria outros. Pense nos operadores de elevador: havia uma época em que existia uma pessoa dentro do elevador apertando o botão do andar para você. 

A automação eliminou esse trabalho, mas criou dezenas de outras funções em manutenção, engenharia, serviços. O mesmo aconteceu com as linhas de montagem, com a revolução dos computadores. 

Com a IA, a dinâmica é parecida, mas com uma diferença importante: o que está sendo automatizado agora não é apenas o trabalho físico e repetitivo, é também o trabalho cognitivo de rotina. 

Isso significa que as habilidades que sobram e que continuam sendo necessárias são cada vez mais as genuinamente humanas. Inspirar pessoas, construir sistemas que funcionem para times, pensar criativamente, resolver problemas complexos que nenhuma IA consegue estruturar sozinha... 

O que me preocupa é a tomada de decisão sobre carreira que muitos jovens estão fazendo agora. A tendência é correr para áreas técnicas, para programação, para ciência de dados. Isso é válido, mas a vantagem competitiva real vai estar em quem conseguir combinar conhecimento técnico com habilidades humanas profundas, como comunicação, liderança, empatia e pensamento crítico. Essas são as competências que a IA não consegue replicar. 

Quais os riscos de delegarmos todo o raciocínio e a tomada de decisão para a IA? 

Quando comecei a estudar ciência da computação, havia uma regra: você não tinha acesso ao computador. Todo o código tinha que ser escrito à mão, no papel. Por quê? Porque o objetivo não era apenas programar. Era entender a lógica, a estrutura, o raciocínio por trás da programação. Quando você remove o acesso imediato à ferramenta, você é obrigado a pensar. 

Hoje estamos no caminho oposto com a IA. As ferramentas estão disponíveis para todo mundo, e isso é maravilhoso. Mas estamos ensinando as pessoas a usar as ferramentas sem ensinar as pessoas a questionar as ferramentas. 

A IA vai errar. Ela vai produzir respostas que parecem perfeitas mas têm falhas sutis. Se você não tem o pensamento crítico desenvolvido, você não vai perceber. E o custo disso pode ser enorme, tanto para uma empresa, para um governo e para a sociedade. 

O que precisamos urgentemente é ensinar, em todos os níveis educacionais, como fazer as perguntas certas. Não apenas como usar a IA, mas quando confiar nela, quando questionar, quando ignorá-la completamente. 

A tomada de decisão assistida por IA só é melhor que a tomada de decisão humana isolada quando o humano que está no comando sabe avaliar criticamente o que a máquina está sugerindo. 

O que muda na tomada de decisão das empresas que realmente usam IA bem? 

A primeira coisa que as empresas líderes fazem diferente é partir da estratégia, não da tecnologia. Elas não perguntam "como podemos usar IA?", mas sim "qual é o nosso problema de negócio mais relevante e como a IA pode nos ajudar a resolvê-lo mais rápido e melhor?" Essa inversão parece simples, mas muda tudo. 

O que vejo sendo criado de mais valor nas empresas que realmente lideraram essa transformação não está nos chatbots nem nas recomendações personalizadas. Está nos bastidores: em camadas agênticas que conectam sistemas que antes não se falavam, em análises automatizadas de dados que antes levavam semanas e agora levam horas, em processos de tomada de decisão que antes dependiam de reuniões intermináveis e agora têm dados em tempo real. 

A segunda diferença é humana. As empresas que mais avançam com IA são as que têm líderes dispostos a investir tanto nas pessoas quanto na tecnologia. Você pode ter a melhor IA do mundo e travar completamente se a sua cultura organizacional não está preparada para a mudança. 

O que diferencia as empresas não é o acesso à ferramenta. É a capacidade de liderança de criar o ambiente onde as pessoas se sentem seguras para experimentar, errar e aprender. 

Como começar a tomar decisões melhores com IA? 

Comece pela curiosidade, não pela ansiedade. A maioria das pessoas que ainda não usa IA no dia a dia sente um misto de pressão e medo de ficar para trás. Esse não é um bom ponto de partida. O melhor ponto de partida é a pergunta genuína: "o que essa ferramenta realmente faz bem e onde ela falha?".

Minha sugestão é pegar um problema real e testar como a IA lida com ele. Não para substituir o seu julgamento, mas para entender os limites da ferramenta. É exatamente quando a IA erra que você aprende mais sobre ela. E quando você entende os limites, você passa a ser um usuário estratégico, não apenas um usuário casual. 

O segundo passo é parar de perguntar "o que a IA pode fazer por mim?" e começar a perguntar "onde eu crio valor que a IA não consegue replicar?". Isso muda completamente a relação com a tecnologia. Não é mais sobre competir com a máquina, é sobre entender o que você tem de único e usar a IA para amplificar isso. 

A melhor tomada de decisão na era da IA é aquela em que o ser humano sabe exatamente o que delegar e o que guardar para si. 

Perguntas frequentes sobre tomada de decisão com IA 

*Este conteúdo foi produzido com o apoio de IA.