A inteligência artificial já influencia processos, modelos de trabalho e decisões estratégicas nas organizações. Diante disso, um dos desafios das lideranças é aproveitar o potencial da tecnologia sem abrir mão do julgamento, da responsabilidade e da capacidade de lidar com escolhas complexas. Monique Araujo, sócia da McKinsey & Company e líder da prática de Pessoas, Organização e Performance no Brasil, defende que a transformação vai além da adoção de novas ferramentas e exige repensar processos, desenvolver competências e definir onde a tecnologia pode apoiar e onde a decisão humana deve prevalecer. 

Parceiro institucional do 27º Congresso IBGC, a McKinsey & Company integra a discussão sobre “O ser humano na liderança da transformação”. Em entrevista ao Blog IBGC, Monique aborda o papel da liderança diante do avanço da IA, as práticas de governança necessárias para uma transformação responsável e os debates que devem estar no radar de conselhos e executivos. 

Monique Araujo: O maior desafio é deixar de tratar tecnologia e pessoas como assuntos separados. A inteligência artificial está mudando não só as ferramentas que usamos, mas a própria divisão do trabalho: o que pode ser automatizado, o que precisa de revisão humana e onde as pessoas podem gerar mais valor. 

Em uma análise recente do McKinsey Global Institute, estimamos que 57% das horas de trabalho atuais na América Latina poderiam, em tese, ser automatizadas com tecnologias já existentes. Esse número costuma chamar atenção, mas não deve ser confundido com uma previsão de desaparecimento de empregos. O que ele mostra é que muitas atividades serão transformadas — e que empresas e profissionais precisarão se preparar para isso. 

Há capacidades que continuam sendo decisivas: entender o contexto, fazer boas perguntas, lidar com interesses em conflito, perceber riscos que ainda não aparecem nos dados e assumir responsabilidade pelas decisões. A tecnologia pode apoiar essas escolhas, mas não substitui a liderança. 

Em nossa pesquisa global sobre IA, vemos que as empresas que mais capturam valor não são necessariamente as que adotam mais ferramentas. São as que têm disposição para rever processos de ponta a ponta. Em vez de colocar IA sobre uma rotina antiga, elas perguntam se aquela rotina ainda faz sentido. 

É aí que entra a dimensão humana. Liderar essa transformação exige clareza sobre onde a tecnologia pode ampliar o desempenho do negócio e onde o julgamento humano precisa prevalecer. Também exige cuidar das pessoas que serão diretamente afetadas pela mudança: redefinir papéis, desenvolver novas competências e dar transparência sobre como o trabalho vai evoluir. 

No fim, inovar não é retirar pessoas do processo. É tirar parte do peso do trabalho repetitivo para que elas possam dedicar mais tempo ao que exige repertório, discernimento, criatividade e responsabilidade. 

A inteligência artificial pode analisar volumes enormes de informação, encontrar padrões e sugerir caminhos. Mas existe uma diferença importante entre fazer uma recomendação e assumir a responsabilidade por uma decisão. 

A liderança continua sendo indispensável porque empresas não decidem apenas com base em eficiência, margem ou probabilidade. Elas decidem levando em conta reputação, confiança, relações de longo prazo, cultura, obrigações legais e o tipo de organização que querem construir.  

Pense, por exemplo, em uma empresa cujo modelo analítico recomenda encerrar uma relação com um fornecedor de longa data porque a margem caiu. A recomendação pode fazer sentido no curto prazo. Mas alguém precisa avaliar o impacto dessa decisão sobre clientes, parceiros, a reputação da companhia e sua posição no mercado. Precisa decidir quais riscos valem a pena correr e quais compromissos a empresa não está disposta a abrir mão. 

É esse tipo de julgamento que não se terceiriza para um sistema. Não porque a tecnologia seja incapaz de trazer informações relevantes, mas porque definir prioridades e lidar com escolhas difíceis é parte da responsabilidade de quem lidera. 

No trabalho que realizamos com executivos, comitês e conselhos, vemos que a tecnologia tende a ampliar uma questão que já existia: a qualidade das decisões depende menos da quantidade de informação disponível e mais da capacidade de usar essa informação com critério. 

A liderança de hoje precisa estar confortável em dizer “não sei”, pedir novas evidências, desafiar uma recomendação aparentemente óbvia e tornar explícitos os trade-offs. IA pode ajudar a organizar cenários. Decidir qual caminho seguir — e responder pelas consequências — continua sendo uma tarefa humana. 

Quanto maior a velocidade de transformação, mais importante é ter clareza sobre como as decisões serão tomadas. Governança não é o oposto de inovação. É o que permite inovar com responsabilidade. 

Eu destacaria três práticas. 

A primeira é definir claramente onde a IA pode apoiar, recomendar ou executar atividades — e em quais situações a decisão precisa ser necessariamente humana. Isso é especialmente relevante em temas que afetam clientes, colaboradores, segurança, privacidade, reputação ou conformidade. Não basta instalar uma ferramenta e esperar que os limites se ajustem na prática. A empresa precisa estabelecer responsabilidades antes de colocar a solução em escala. 

A segunda é tratar dados como uma questão de negócio e de risco, e não apenas como tema de tecnologia. Decisões automatizadas ou apoiadas por IA são tão boas quanto os dados, processos e critérios que as sustentam. Se a empresa trabalha com informações fragmentadas, pouco confiáveis ou sem rastreabilidade, ela não apenas reduz a eficiência: aumenta o risco de tomar decisões ruins em maior velocidade. 

A terceira é criar uma rotina de acompanhamento. IA não deveria ser gerida como projeto paralelo de inovação. Ela precisa entrar nas conversas sobre estratégia, orçamento, riscos, pessoas e desempenho. O conselho tem um papel importante em pedir métricas claras: que problema estamos resolvendo, qual resultado esperamos, como vamos medir o impacto e quais riscos estamos dispostos a assumir? 

Em nossa experiência, as empresas que conseguem avançar não se diferenciam apenas pela tecnologia escolhida. Elas têm liderança envolvida, prioridades bem definidas e disposição para revisar processos que já não funcionam. Isso exige governança viva: capaz de dar direção, aprender com erros e ajustar regras quando a realidade muda. 

Boa governança não serve para atrasar decisões. Serve para que a empresa tenha segurança para acelerar sem perder o rumo. 

O debate mais importante é simples de formular, embora difícil de responder: onde a inteligência artificial pode criar valor real para a empresa — e o que precisa mudar para que isso aconteça? 

Em nossa pesquisa global sobre IA, 88% das organizações relatam usar a tecnologia em pelo menos uma função de negócio. Mas a adoção, por si só, não garante impacto. Muitas empresas já fizeram testes, criaram pilotos e obtiveram ganhos pontuais de produtividade. Poucas conseguiram transformar isso em resultado relevante e sustentável para o negócio. 

Esse é um ponto importante para conselhos. A pergunta não deveria ser quantas iniciativas de IA a empresa tem em andamento. Deveria ser: quais problemas estratégicos estamos tentando resolver? Onde está o potencial de criar diferenciação? Que processos precisam mudar? E como vamos saber se o investimento está funcionando? 

Quando a IA é usada apenas para acelerar uma etapa isolada ou reduzir alguns minutos de trabalho, o ganho pode ser útil, mas dificilmente muda o desempenho da organização. O valor maior aparece quando a empresa revê a jornada inteira: como atende clientes, toma decisões, desenvolve produtos, opera suas funções de suporte e organiza o trabalho das equipes. 

Há também uma pergunta que costuma receber menos atenção: o que faremos com o tempo e a capacidade liberados pela tecnologia? Se não houver um plano para requalificar pessoas, redistribuir responsabilidades e rever prioridades, a empresa pode apenas transferir a ineficiência de lugar. 

O papel do conselho não é acompanhar cada detalhe técnico de um modelo de IA. É garantir que a organização faça escolhas conscientes: investir onde existe potencial real de valor, interromper iniciativas que não entregam resultado, proteger a confiança de clientes e colaboradores e usar a tecnologia para fortalecer o negócio no longo prazo. 

A ambição não deve ser automatizar o passado. Deve ser construir uma empresa mais capaz de decidir, aprender e competir no futuro.