"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 SessionDecida melhor com IA: o que os grandes líderes fazem diferente.Realizado no dia 24 de fevereiro, o evento online marcou o lançamento daEscola de IAdaPós 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 ainteligência artificialestá 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 livroConverta 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 opensamento 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, masquando 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.
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*Este conteúdo foi produzido com o apoio de IA.
Perguntas frequentes
A inteligência artificial acelera a tomada de decisão ao processar grandes volumes de dados em tempo real e identificar padrões invisíveis ao olhar humano. No entanto, o valor real surge quando líderes usam a IA como apoio analítico, e não como substituta do pensamento crítico.
Não completamente. A IA pode automatizar análises e recomendações, mas a tomada de decisão estratégica ainda depende de competências humanas como contexto, ética, criatividade e visão de longo prazo. O melhor desempenho ocorre na colaboração entre humanos e IA.
Entre as competências mais importantes estão pensamento crítico, comunicação, liderança, empatia e capacidade de formular boas perguntas. Essas habilidades ajudam profissionais a interpretar corretamente as recomendações da IA e evitar decisões equivocadas.
O principal risco é aceitar respostas aparentemente corretas sem validação. A IA pode gerar erros sutis ou interpretações incompletas. Sem pensamento crítico, a tomada de decisão pode se tornar mais rápida, porém menos confiável.
Organizações mais maduras começam pelo problema de negócio, integram dados em tempo real e investem tanto em tecnologia quanto em pessoas. Elas criam ambientes seguros para experimentação e usam IA para reduzir fricções e acelerar decisões estratégicas.
O primeiro passo é testar a IA em problemas reais do negócio para entender seus limites. Em seguida, é essencial desenvolver pensamento crítico e identificar onde o julgamento humano gera mais valor. A tomada de decisão mais eficaz é aquela que equilibra automação e discernimento humano.
Sobre o autor
Olivia Baldissera
