A inteligência artificial (IA) não entrou no ambiente de trabalho por uma única porta. Em alguns casos, ela chegou como recurso de uso direto, acionado por uma pessoa para realizar uma tarefa específica. Em outros, foi incorporada a sistemas e ferramentas utilizadas pelas empresas, passando a apoiar atividades de determinadas áreas ou processos que atravessam diferentes etapas da operação. Isso não significa que o uso individual seja menor ou irrelevante. Muitas vezes, é justamente nele que surgem as primeiras aplicações capazes de resolver problemas concretos.
 

Veja, se várias pessoas recorrem à tecnologia para encontrar informações, talvez o conhecimento esteja disperso ou pouco acessível. Se ela é usada repetidamente para reorganizar documentos, pode haver um processo mal estruturado. Se funcionários buscam IA para interpretar dados, talvez faltem ferramentas adequadas ou apoio analítico. O uso cotidiano passa, então, a funcionar como um mapa das necessidades que a organização ainda não transformou em soluções mais consistentes.
 

O problema é que um uso eficaz para uma pessoa não se converte automaticamente em uma capacidade da empresa. O conhecimento sobre a ferramenta pode permanecer restrito a quem descobriu determinada aplicação. A qualidade pode variar entre profissionais. As fontes consultadas podem ser diferentes. Os resultados podem não ser registrados, compartilhados ou avaliados. É nesse ponto que existe uma mudança de escala.
 

Uma organização começa a desenvolver capacidade própria quando consegue entender qual problema está sendo resolvido, identificar se ele se repete, avaliar a qualidade do uso e definir em quais condições vale incorporá-lo ao processo. Isso exige decisões que vão além da disponibilização de uma licença. É preciso determinar quais informações a solução pode acessar, como ela se conecta aos sistemas existentes, quem revisa suas respostas, quais critérios de qualidade serão usados e como seu impacto será acompanhado. Quanto mais o uso interfere na operação, maior é a necessidade de consistência, integração, segurança e rastreabilidade.
 

Os próprios dados brasileiros sugerem que essa estrutura ainda está em desenvolvimento. Entre os profissionais de empresas usuárias de IA, ouvidos pelo Opinion Box e pela CX Brain, 55% afirmaram que a organização havia contratado ou pago ferramentas nos 12 meses anteriores, enquanto 49% relataram investimento em treinamento para os funcionários. Além disso, apenas 42% afirmaram que havia orçamento específico destinado à tecnologia; metade não sabia ou não tinha certeza.
 

Esses percentuais não permitem concluir que as empresas estejam usando IA sem qualquer preparo. Mas mostram que comprar ferramentas, capacitar pessoas e construir uma estrutura de adoção não são necessariamente movimentos simultâneos. A tecnologia pode chegar antes que a organização tenha clareza sobre como incorporá-la. Ao mesmo tempo, os profissionais já sentem que precisam avançar.
 

Em pesquisa da Alura com mil trabalhadores de empresas privadas, 76% consideraram importante o conhecimento em tecnologia e IA para a vida profissional, e 68% disseram acreditar que dominar a tecnologia já se tornou requisito básico para conquistar vagas ou crescer na carreira. Forma-se, assim, um cenário em que empresas e trabalhadores experimentam o uso ao mesmo tempo, nem sempre de maneira coordenada.
 

A organização pode oferecer uma ferramenta sem conhecer todas as formas como ela será usada. O profissional pode encontrar uma aplicação valiosa que ainda não faz parte de qualquer estratégia formal. Por isso, talvez a próxima etapa da adoção de IA não seja simplesmente ampliar o acesso, mas entender melhor o que já está acontecendo. Porque a informação realmente relevante está no caminho entre a necessidade do trabalhador e a capacidade da companhia de transformar uma boa aplicação isolada em uma prática confiável, compartilhada e útil ao negócio.

Rodrigo Cabot, Gerente de Desenvolvimento de Negócios, Alianças e Estratégia Tecnológica da Ecosistemas Global