A inteligência artificial entrou nas empresas sem esperar uma estratégia formal. Chegou pelas pessoas.
Primeiro, alguém descobriu uma forma mais rápida de organizar as anotações de uma reunião. Depois, outro profissional começou a usar a tecnologia para pesquisar, analisar uma planilha ou preparar um documento. Em pouco tempo, diferentes áreas passaram a encontrar seus próprios usos, muitas vezes antes de a empresa decidir como gostaria de trabalhar com IA.
Esse movimento colocou a tecnologia em contato com problemas do dia a dia. Mas a adoção espontânea também criou uma situação curiosa. Hoje, uma empresa pode ter centenas de pessoas usando IA e ainda não saber dizer o que mudou na operação.
Há ganhos individuais, porém eles aparecem de forma dispersa. Dependem da habilidade de cada profissional, raramente seguem o mesmo critério e nem sempre chegam aos processos que mais pesam no resultado do negócio. Quando alguém sai do time, parte do aprendizado pode sair junto. Quando outra área tenta repetir a experiência, começa quase do zero. O uso cresceu. A capacidade da empresa de organizar esse uso nem sempre cresceu na mesma velocidade.
Pensando em um processo comercial, a IA pode ajudar um vendedor a preparar uma mensagem. Para participar de um fluxo mais amplo, porém, ela precisaria consultar informações corretas sobre o cliente, respeitar permissões, registrar a interação no sistema adequado e saber em que momento uma pessoa deve assumir a conversa.
Nesse ponto, a qualidade do modelo deixa de ser a única questão. Entram em cena a organização dos dados, a integração entre sistemas, as regras de acesso, a responsabilidade pelas decisões e a forma como o trabalho foi desenhado.
Uma pesquisa de 2025 da Kyndryl mostra o tamanho desse intervalo. Embora 87% dos participantes esperem que a IA transforme funções e responsabilidades em suas organizações, somente 29% consideram que sua força de trabalho está preparada para aproveitar a tecnologia com sucesso. Os números mostram que disponibilizar uma ferramenta é muito mais simples do que mudar a maneira como uma organização trabalha.
Essa passagem já pode ser observada na prática. Na jornada de adoção de IA da RE/MAX Brasil, o trabalho combinou capacitação contínua, aplicação da tecnologia em processos importantes e acompanhamento dos ganhos de eficiência. O avanço não ficou restrito ao acesso à ferramenta. Chegou ao atendimento, à criação de conteúdo, à análise de dados e à tomada de decisões.
O Google Cloud chegou a uma conclusão semelhante ao analisar sua própria transformação interna. Protótipos podem ser criados rapidamente, o trabalho difícil começa depois, ao organizar o uso em diferentes áreas, conectar a IA ao contexto da empresa e evitar que cada equipe construa soluções isoladas. Sem coordenação, a experimentação pode produzir uma coleção de ferramentas, fluxos fragmentados e riscos difíceis de acompanhar.
Existe uma tentação de começar pela abrangência, liberar a tecnologia para todos, reunir uma grande lista de casos de uso e esperar que os ganhos apareçam. Essa abordagem pode aumentar rapidamente o número de usuários, mas diz pouco sobre o valor gerado. Uma estratégia mais consistente começa pelos processos.
Onde a empresa perde tempo? Onde o conhecimento fica preso a poucas pessoas? Que atividade acumula retrabalho? Qual decisão poderia ser tomada com informações melhores? Essas perguntas reduzem o campo de possibilidades, e isso é uma vantagem. Quando o problema está definido, a empresa consegue observar como o trabalho acontece hoje, estabelecer o resultado esperado e decidir qual papel a IA pode cumprir.
Em alguns casos, ela apenas oferece uma recomendação. Em outros, prepara uma ação que será aprovada por alguém. Há também processos nos quais um agente pode executar determinadas etapas e reportar o que fez. O grau de autonomia não deveria nascer do entusiasmo com a tecnologia, mas do risco, do impacto e da possibilidade de reverter uma decisão.
Esse desenho também revela dependências que uma demonstração costuma esconder. Se a resposta exige informações internas, quais fontes são confiáveis? Se dois documentos se contradizem, qual deles representa a posição atual da empresa? Se o agente acessa dados de clientes, quais permissões devem ser preservadas?
A base técnica importa, mas essas perguntas pertencem ao negócio tanto quanto à área de tecnologia. A governança surge como o conjunto de critérios que permite avançar sem transformar velocidade em descontrole.
Uma pesquisa da Cloud Security Alliance com o Google Cloud Security encontrou um dado que diz que as organizações com governança formal apresentaram probabilidade duas vezes maior de adotar IA agêntica. Elas conseguem avançar porque sabem quais regras devem respeitar.
Toda nova ferramenta vive um período em que uso e curiosidade se confundem. As pessoas testam, compartilham descobertas e produzem uma grande quantidade de exemplos. Essa movimentação é útil, mas não pode ser a única medida de sucesso. Se a intenção era reduzir o tempo de resposta ao cliente, é esse tempo que precisa ser acompanhado.
Se o problema era retrabalho, a comparação deve mostrar quantas correções ainda são necessárias. Se a IA entrou para apoiar uma decisão comercial, a empresa precisa observar a qualidade das oportunidades, a conversão ou outro indicador associado àquela decisão. Usuários ativos e quantidade de interações ajudam a entender se a tecnologia está sendo utilizada, mas não mostram, sozinhos, se o processo melhorou.
O relatório ROI of AI 2025, do Google Cloud, aponta que 74% dos executivos consultados perceberam retorno sobre seus investimentos em IA no primeiro ano. É um sinal de que a discussão já avançou para além do potencial. Ao mesmo tempo, resultados agregados não substituem a conta de cada empresa. Sem uma referência anterior, um objetivo e uma forma de acompanhamento, produtividade pode virar apenas uma impressão compartilhada pelo time.
Esse cuidado com a medição muda a própria implantação. Casos de uso que não entregam o resultado esperado podem ser revistos ou interrompidos. Os que funcionam geram evidências para novos investimentos. Aos poucos, a empresa deixa de colecionar experiências e começa a desenvolver uma capacidade.
É esse o sentido mais útil de escala, conseguir levar um uso que funcionou para outras pessoas e áreas sem perder segurança, contexto e qualidade, e saber demonstrar o que melhorou.
A IA já encontrou espaço na rotina, agora, as empresas precisam decidir como transformar essa presença em uma forma melhor de operar. Essa passagem envolve tecnologia, mas também exige escolhas sobre processos, pessoas, dados e responsabilidade. Não existe uma ferramenta que resolva essas decisões pela empresa.
Existe, sim, tecnologia capaz de apoiar o trabalho diário, conectar conhecimento e executar fluxos mais complexos quando encontra uma base preparada para isso.
No Google Cloud Summit Brasil 2026, a Gentrop estará presente para conversar sobre essa próxima etapa, como levar a flexibilidade da IA do Google da rotina dos times à escala da operação, com segurança e resultados que possam ser acompanhados.
O evento será realizado em:
O Google Cloud Summit é voltado a lideranças de tecnologia, dados, segurança, operações e áreas de negócio interessadas em entender como aplicar as soluções do Google Cloud aos desafios reais de suas empresas.
A participação exige inscrição prévia e está sujeita à disponibilidade de vagas. Faça seu cadastro na página oficial do evento e visite o espaço da Gentrop durante o Summit.
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Quando acontece o Google Cloud Summit Brasil 2026?
O evento acontece em 24 de setembro de 2026, em São Paulo.
Onde será realizado o Google Cloud Summit 2026?
No Transamerica Expo Center, localizado em Santo Amaro, na zona sul de São Paulo.
O que haverá no espaço da Gentrop?
Demonstrações práticas, casos de uso, experiências interativas com IA, acesso à especialistas em adoção, governança e escala. Desafios valendo brindes exclusivos!
