Acho que faltou o oitavo. E talvez seja o mais perigoso: Achar que entender os sete já muda alguma coisa. A lista é boa.
IA não serve apenas para produtividade.
Não basta encaixá-la nos processos atuais.
Transformação não deveria ser assunto exclusivo da tecnologia.
E ninguém precisa esperar os dados ficarem perfeitos para começar. Até porque, nesse ritmo, algumas empresas começam em 2047.
Mas uma frase do estudo me chamou mais atenção do que a lista inteira:
As empresas que estão avançando estão diminuindo a distância entre sinal, decisão e ação.
Aí a conversa muda.
Passamos muito tempo discutindo onde colocar IA.
Talvez a pergunta mais interessante seja outra:
Onde ainda estamos decidindo exatamente como decidíamos antes dela?
Porque uma empresa pode comprar ferramentas, criar pilotos, treinar equipes e automatizar uma infinidade de tarefas.
Pode até fazer uma apresentação muito bonita sobre transformação.
E continuar tomando as decisões importantes do mesmo jeito.
Esse é o ponto.
As empresas que estão extraindo mais resultado da IA não estão simplesmente colocando tecnologia em cima do que já faziam. Estão mexendo na forma como trabalham, escolhem prioridades e decidem.
Por isso, eu trocaria uma das perguntas mais repetidas hoje:
“Onde podemos usar IA?”
Por outra, bem mais desconfortável:
“Qual decisão comercial importante ainda tomamos do mesmo jeito que há cinco anos?”
Pode ser preço.
Uma oferta.
O cliente que merece atenção.
A próxima ação de vendas.
Onde colocar a verba de marketing.
Escolha uma dessas decisões e observe como ela acontece hoje.
Quanto tempo leva para um sinal virar ação?
Que informação realmente entra na decisão?
E o que ainda depende daquele famoso “eu conheço meu mercado”, parente próximo do “sempre fizemos assim”?
É aí que a IA começa a ficar realmente interessante.
Fazer mais rápido o que já fazemos melhora produtividade.
Decidir melhor, mais rápido e até com mais frequência pode mudar o negócio.
Os sete mitos da McKinsey ajudam a enxergar onde estamos errando.
Mas o oitavo é o que separa diagnóstico de mudança:
achar que entender o problema já significa ter mudado alguma coisa.
IA não muda uma empresa quando entra no processo.
Muda quando começa a mudar a decisão.
