A mensagem é clara e direta para qualquer CEO em 2026: a era da inteligência artificial não perdoa a inação. Líderes que não se adaptarem à crescente onda de transformação impulsionada pela IA correm o risco de ver suas empresas, e até mesmo seus próprios cargos, sucumbirem. O CEO do marketplace de freelancers Fiverr, Micha Kaufman, não hesitou ao alertar seus funcionários no ano passado:

“A IA está vindo para seus empregos. Poxa, está vindo para o meu emprego também. Este é um alerta.”

Um ano depois, Kaufman reitera sua posição em entrevista à Fortune, enfatizando que não basta ser um entusiasta da IA. Segundo ele, “Não seja um líder de torcida. Se você não está praticando, não pregue.” A integração da IA é, antes de tudo, um desafio cultural que começa no topo, não apenas um problema de treinamento a ser resolvido com a compra de produtos ou seminários pontuais.

O desafio cultural da inteligência artificial

Há uma ansiedade palpável em diversos setores sobre o avanço da IA e a melhor forma de preparar trabalhadores, gerentes e, sobretudo, os próprios executivos para a nova realidade. A tecnologia evolui a uma velocidade que nenhum manual organizacional consegue acompanhar, e muitos líderes estão descobrindo o caminho em tempo real. Uma desconexão se mantém entre as ambições das empresas em relação à IA e os resultados efetivos, com muitos projetos-piloto e expectativas, mas poucas organizações, geralmente do setor de tecnologia, obtendo ganhos transformadores.

Kate Smaje, sócia sênior e líder de IA na McKinsey, observa essa dissonância: “Há muitas empresas que estão lutando com algum tipo de dissonância entre a promessa da IA e a realidade do que esperavam que ela fosse.” Essa lacuna tem tirado o sono dos CEOs. Uma pesquisa recente da Harris Poll revelou que 79% dos CEOs nos EUA acreditam que poderiam perder seus empregos em dois anos se não entregarem ganhos de negócios mensuráveis a partir da IA. Essa pressão é alimentada por investidores em busca de retorno sobre o investimento (ROI) e pelo medo de ficar para trás (FOMO), especialmente quando setores como engenharia de software já experimentam ganhos massivos de produtividade.

A armadilha das abordagens impositivas

Uma reação a essa ansiedade tem sido a transição de uma era de experimentação, onde os funcionários eram encorajados a testar a IA, para uma de mandatos e projetos-piloto formais. Empresas como Meta, Amazon, Salesforce e Microsoft estão endurecendo a postura, impondo a adoção da IA na força de trabalho, monitorando e avaliando o uso de ferramentas de inteligência artificial. Na Meta, novos sistemas de avaliação de desempenho, por exemplo, podem rastrear quantas linhas de código um engenheiro escreveu com assistência de IA, enquanto gerentes da Amazon têm painéis que monitoram o uso individual de ferramentas de IA, impactando decisões de promoção.

Contudo, Peter Cappelli, professor de gestão da Wharton, alerta que muitos executivos ainda estão “ouvindo as pessoas que construíram as ferramentas” em vez de questionar se essas abordagens fazem sentido em seus próprios negócios. Os desenvolvedores, argumenta ele, não são especialistas em negócios ou gestão, mas seus sucessos são tratados como um modelo universal.

Greg Hart, CEO da plataforma de aprendizagem online Coursera, sugere que impor a adoção pode ter o efeito contrário:

“Se você adotar uma abordagem impositiva agora, poderá fazer com que as pessoas atinjam o objetivo de curto prazo, mas falhem no objetivo de longo prazo, que é construir uma organização muito mais ágil e resiliente.”

Os riscos para as empresas que buscam se adaptar com sucesso à IA são maiores do que apenas métricas imediatas de produtividade. Muitos funcionários veem a IA como uma ameaça aos seus meios de subsistência, e os mandatos podem aprofundar essa ansiedade em vez de dissipá-la. Em 2025, cerca de 55.000 empregos foram cortados em demissões que as empresas atribuíram diretamente à IA, mais do que o triplo do total nos dois anos anteriores, de acordo com a empresa de recrutamento Challenger, Gray & Christmas. A fintech Block, por exemplo, cortou 40% de sua equipe, e o CEO Jack Dorsey afirmou que as ferramentas de IA, combinadas com “equipes menores e mais enxutas”, estão mudando fundamentalmente a natureza do trabalho.

Além disso, alguns funcionários temem que, ao usar a IA no trabalho, estejam, essencialmente, treinando o autômato que os substituirá. Kaufman, do Fiverr, defende que os líderes precisam desassociar o medo em torno da IA das habilidades em IA. Empresas frequentemente “colapsam” a conversa sobre ansiedade em relação ao deslocamento de empregos com a conversa sobre requalificação, piorando ambos os processos. Os medos sobre o deslocamento são “legítimos” e merecem uma discussão direta e honesta, não um “teatro de tranquilidade corporativa”. Somente após essa discussão, os líderes podem falar de forma crível sobre como os papéis mudarão, quais categorias de trabalho encolherão ou crescerão e quais novas habilidades as pessoas realmente precisam desenvolver.

CEOs cientistas: cultivando a experimentação

Joseph B. Fuller, professor de prática de gestão na Harvard Business School, afirma que as empresas “simplesmente precisam se sentir confortáveis” em gastar mais agora para aprender e resistir à pressão de fazer movimentos prematuros dos quais se arrependerão mais tarde. O que se exige é um CEO que pense mais como um cientista do que como um general – alguém confortável não apenas em supervisionar experimentos, mas também em proteger as pessoas que os executam de serem penalizadas quando as coisas não saem como planejado. O trabalho de um CEO bem-sucedido é criar as condições para a experimentação sem risco, garantindo que “as pessoas que estão conduzindo os experimentos entendam que colegas seniores, incluindo o conselho, percebem que o que estão fazendo é um teste”.

Em vez de arquivar discretamente projetos-piloto de IA que não entregam resultados, Fuller recomenda celebrar falhas bem executadas e compartilhar o conhecimento. Greg Hart, da Coursera, enfatiza a importância de usar esta fase inicial da era da IA para aprender e ajustar. “Se você focar apenas na eficiência agora — dado que a IA ainda está em seus primeiros dias para o que será capaz de realizar — você está perdendo uma oportunidade de pensar sobre o efeito verdadeiramente transformador que a IA pode ter para sua empresa”, diz ele. A Coursera, por exemplo, realiza “sessões mensais de faísca de IA”, onde os funcionários se voluntariam para mostrar como estão usando a IA para tornar seus trabalhos mais fáceis e eficazes. Essas sessões estão entre as mais bem frequentadas em toda a empresa, com a equipe compartilhando abertamente ferramentas, fluxos de trabalho e recursos de acompanhamento, em vez de esconder as eficiências que descobriram.

Isso é especialmente importante para projetos de IA, onde os retornos sobre o investimento nem sempre são imediatos. Economistas chamam de curva J: a produtividade diminui antes de disparar, à medida que as empresas absorvem os custos de aprendizagem antes de colher os ganhos. Quando um agora infame relatório do MIT no ano passado descobriu que a maioria dos projetos-piloto de IA não estava entregando retornos significativos, os investidores entraram em pânico, tratando-o como uma condenação da tecnologia de IA. Na verdade, o relatório descobriu que a maior causa dos maus resultados não era a tecnologia em si, mas uma generalizada “lacuna de aprendizagem”, com grandes organizações carecendo da experiência para incorporar a IA de forma significativa em seus fluxos de trabalho. Startups, sem o peso de processos arraigados e políticas de escritório, obtiveram resultados consideravelmente melhores.

Além da tecnologia: lições do passado

É útil lembrar que os executivos já passaram por isso antes, e há lições valiosas do passado. A última vez que uma tecnologia prometeu remodelar os negócios — quando a internet surgiu nos anos 90 — a maioria das empresas a anexou e esperou pelo melhor. Naqueles primeiros dias do dot-com, as empresas tendiam a tratar a web como um expositor de folhetos digitais — um canal de distribuição mais brilhante, em vez de uma razão para repensar como trabalhavam. Somente quando uma minoria de empresas começou a reconstruir seus negócios em torno da web é que o terreno realmente mudou para todos os outros.

O que separou os vencedores dos retardatários não foi o acesso à tecnologia; foi se os líderes estavam dispostos a desafiar hábitos, redesenhar empregos e tolerar um período confuso de experimentação. Nesse sentido, a IA pode não ser tão diferente. “Se você está apenas introduzindo a IA, já estamos vendo evidências de que ela não entregará o que você espera”, afirma Aneesh Raman, diretor de oportunidades econômicas no LinkedIn, em matéria publicada pela Fortune. “Mesmo capacitar as pessoas sobre ‘como usar a IA’ só o leva parte do caminho. O impacto real vem quando os trabalhadores usam a IA a serviço de mudar seus empregos — redesenhando tarefas e fluxos de trabalho, não apenas adicionando outra ferramenta.”

Em 2026, a mensagem para CEOs é inequívoca: a adaptação não é uma opção, mas uma condição de sobrevivência. Abrace a IA como uma transformação cultural, estimule a experimentação, dialogue abertamente sobre os medos e, crucialmente, repense fundamentalmente a natureza do trabalho em sua organização. Somente assim será possível navegar com sucesso na complexa e revolucionária era da inteligência artificial.