Segundo um estudo da EY-Parthenon de 2025, 85% dos CEO consideram a Inteligência Artificial (IA) uma prioridade estratégica mas apenas 11% conseguem demonstrar impacto financeiro mensurável desse investimento. Este hiato de 74 pontos percentuais entre intenção e resultado não é acidente. É sintoma de um erro generalizado: tratar a IA como um projecto tecnológico, quando na verdade exige que se revisite ou reinvente o modelo operativo da organização. Este hiato não poderá ser ignorado pelos líderes do nosso mercado: quem chegar tarde à reinvenção do modelo, chegará tarde à vantagem competitiva que a IA pode gerar.
Seja qual for o sector, é aceite que sete em cada dez programas de transformação falham os seus objectivos, não por falta de estratégia, mas por incapacidade de execução. A Zara não passou a “usar IA” no retalho: passou a gerir um modelo operativo inteligente, cruzando vendas, stock e procura em tempo real, reduzindo excedentes em 50%. Para uma cadeia de retalho ou distribuição nacional, a lógica é directamente replicável: cruzar vendas, importação e rotura de stock em tempo real ajudaria a mitigar um dos problemas operacionais mais crónicos do sector. A Uber redesenhou a decisão de preço, rota e prioridade, a qual ocorre em milissegundos – este mesmo princípio de decisão dinâmica aplica-se, por exemplo, à logística portuária ou à distribuição de combustíveis, onde a alocação de recursos escassos ainda é feita, em grande parte, por regras fixas e intervenção manual.
Cada revolução tecnológica chegou mais depressa do que a anterior: a internet levou 7 anos a alcançar 100 milhões de utilizadores, o Facebook 4,5 anos mas o ChatGPT demorou apenas 3 meses. E, hoje estamos enquadrados num mundo NAVI – não-linear, acelerado, volátil e interconectado. Ora a velocidade imposta pela envolvente externa às organizações coloca uma pressão permanente na gestão. As organizações continuam a planear em ciclos anuais, mas estamos sujeitos a evoluções numa base semanal. Este paradigma não é um motivo para adiar a transformação, mas até lhe confere um sentido de urgência – quiçá tenhamos de adoptar um mindset de constante estado de transformação.
Por trás do hiato entre intenção e resultado está, sobretudo, um problema de dados e não de tecnologia. De acordo com um estudo recente da EY, 88% das organizações pioneiras em IA já tinham infra-estrutura de dados consolidada antes de avançar na sua adopção mas apenas 33% dos “followers” partilhavam deste nível de preparação. A pergunta que qualquer gestor angolano devia colocar-se não é “quando implemento IA” mas sim se “os meus dados (de vendas, stock, clientes ou operações) estão hoje organizados, fiáveis e acessíveis o suficiente para se alavancar a IA”? Para a maioria das organizações, a resposta honesta é que ainda não. Portanto é aí que deve começar o trabalho, não na escolha da ferramenta. A utilização de IA sem governação de dados não gera vantagem competitiva e, no limite, até poderá amplificar a desordem existente.
A IA não vai substituir os humanos mas irá substituir as organizações que não a adoptarem ou, mais precisamente, as que a adoptarem sem revisitar o seu modelo operativo.
A questão central para os líderes não será “que ferramenta adoptar”, mas se o modelo operativo actual estará adequado ao contexto do negócio, às externalidades que o condicionam e às potencialidades da IA, exigindo que se respondam a cinco dimensões estruturantes. Se muitos dos processos deixam de ser manuais e sequenciais, então o que o humano supervisiona e o que será executado por tecnologia? Como evoluir a organização de uma hierarquia por função para uma estrutura assente em missões, com decisões mais rápidas e regras de controlo claras? Como evoluir o talento, da actual base de especialistas para orquestradores de equipas híbridas (humanos e agentes IA), tornando a literacia de IA numa competência fundamental? Como migrar os sistemas de registos transaccionais para plataformas de dados unificados e governados? E, como fazer com que o reporting se limite a olhar/ medir o passado e passe a analisar indicadores que antecipam o futuro?
Implementar IA sem redesenhar o modelo operativo é, no fundo, optimizar o passado. As organizações que lideram redesenham primeiro e só depois escalam. A lógica do Framework EY.ai. considera seis frentes numa jornada sequencial que permite: definir estratégia e roadmap de AI, avaliar a prontidão dos dados e construir governação associada, definir um framework de IA responsável, capacitar as equipas, validar protótipos em ambiente controlado e, consolidar casos de uso com business case e retorno do investimento mensurável.
Caso pretendam abordar este tema de forma pragmática e accionável nas próximas quatro semanas poderão começar por: i) mapear três casos de uso de alto valor e baixa complexidade; ii) auditar a qualidade dos dados dos processos críticos associados; iii) nomear um patrocinador executivo com autoridade real de decisão; e iv) medir os indicadores de base antes de se avançar com algum piloto.
Em suma, a IA não vai substituir os humanos mas irá substituir as organizações que não a adoptarem ou, mais precisamente, as que a adoptarem sem revisitar o seu modelo operativo. A vantagem competitiva pertence a quem tiver a coragem de avançar com esta jornada – um factor que, neste momento, poderá valer mais do que a tecnologia em si.
