Hoje, a maioria dos CEOs afirma levar a IA muito a sério. Aprovaram orçamentos, lançaram projetos-piloto, criaram forças-tarefa dedicadas e explicaram aos Conselhos de Administração como essas iniciativas evitarão que a empresa fique para trás.

Na prática, porém, o que muitos estão fazendo é administrar um portfólio de iniciativas de IA, um conjunto de experimentos, provas de conceito e ferramentas voltadas a ganhos incrementais de produtividade, em vez de liderar uma verdadeira transformação com base em IA. E há uma diferença fundamental entre essas duas abordagens, que só tende a aumentar.

A frustração é evidente. A edição mais recente da Bain CEO Survey mostra que cerca de 80% dos CEOs estão insatisfeitos com o ritmo de seus programas de transformação em IA. Mas os dados revelam um problema ainda mais profundo: aproximadamente 85% das empresas não estão executando essas iniciativas de forma eficaz. A lentidão é real, mas, em grande medida, reflete a maneira como os programas são conduzidos — e não uma limitação da velocidade com que a tecnologia pode evoluir.

Os líderes que estão surgindo não estão simplesmente avançando mais rápido pelo mesmo caminho. Eles operam com uma lógica diferente, com base em uma vantagem estrutural. Como fazem isso? Desenvolvendo inteligência proprietária, que os coloca em uma trajetória completamente distinta. Essas empresas tomaram decisões deliberadas, em nível de Conselho de Administração, sobre onde a IA transformará a economia de seus negócios. Em vez de apenas incorporar IA aos processos existentes, estão redesenhando seus fluxos de trabalho desde a base. Investem em dados, em capacidades de software em agentic AI e na aprendizagem organizacional como ativos estratégicos. E fazem tudo isso com uma visão de longo prazom,  pensando nos próximos anos, e não no próximo trimestre.

Uma empresa desenvolve inteligência proprietária quando reúne três elementos que nenhum concorrente consegue copiar:

• Dados proprietários: o histórico acumulado de clientes, operações e resultados da empresa.
• Fluxos de trabalho codificados: o conhecimento institucional sobre como a organização realmente opera, incorporado a agentes que executam essas atividades em escala, sempre com supervisão humana.
• Arquitetura de aprendizagem: ciclos contínuos de feedback entre pessoas e IA, que tornam cada nova implementação mais inteligente do que a anterior e criam uma vantagem competitiva cumulativa, capaz de evoluir mais rapidamente do que qualquer concorrente conseguiria apenas investindo mais recursos.

Dados proprietários tornam os agentes mais inteligentes; os agentes potencializam as pessoas; as pessoas redesenham o trabalho e codificam novos fluxos de trabalho; e essa nova forma de trabalhar gera dados cada vez melhores.

A Ramp, plataforma integrada de operações financeiras para empresas, ilustra bem como a inteligência proprietária funciona na prática. Depois de alcançar 99% de adoção das ferramentas de IA em toda a organização, a empresa percebeu que a maioria dos colaboradores havia atingido um platô. O problema não estava na capacidade dos modelos, mas na ausência de uma infraestrutura compartilhada que conectasse as ferramentas, disseminasse novos fluxos de trabalho e preservasse o contexto entre diferentes sessões. Para resolver essa limitação, a empresa desenvolveu o Glass, uma camada interna de produtividade baseada em IA. Com ela, uma inovação criada por um colaborador rapidamente se torna o novo padrão para toda a organização, enquanto o sistema acumula memória persistente em escala corporativa. Como resumem os próprios executivos da Ramp, a produtividade interna é um diferencial competitivo — e esse diferencial não deve ser entregue a um fornecedor externo. 

Essa é uma das principais diferenças do cenário estratégico atual. Nas ondas anteriores de transformação tecnológica, as empresas que esperavam alguns anos para migrar para a nuvem, digitalizar operações ou modernizar suas plataformas de dados conseguiam, em geral, recuperar o terreno perdido. As vantagens construídas pelos pioneiros podiam ser compensadas com mais investimento, um fornecedor melhor ou um CIO mais experiente.

Com a IA, a dinâmica é diferente. A agentic AI representa uma categoria inteiramente nova de software, distinta dos sistemas corporativos tradicionais. Agentes conseguem planejar tarefas de múltiplas etapas, executar ações diretamente em sistemas por meio de APIs (interfaces de programação de aplicações), manter contexto ao longo de interações prolongadas e operar com autoridade delegada em nome da empresa.

Como consequência, a vantagem competitiva começa a se acumular desde o primeiro dia, impulsionada por mecanismos de reforço contínuo que simplesmente não existiam nas ondas anteriores de evolução tecnológica. 

Sete decisões para construir inteligência proprietária

Sete decisões diferenciam as empresas que estão desenvolvendo inteligência proprietária e conquistando vantagem competitiva com IA.

1. Posicionamento. Comprometer capital em uma estratégia de longo prazo, definida pelo CEO e comunicada diretamente por ele à organização, em vez de tratar cada projeto-piloto como um teste de retorno sobre investimento (ROI) dentro do exercício fiscal. 
2. Foco no domínio. Concentrar esforços em três a cinco apostas estratégicas, nas quais a IA realmente transforma a economia do negócio, em vez de distribuir dezenas de projetos-piloto entre diferentes áreas, sem escala suficiente para gerar impacto. 
3. Dados. Tratar os dados proprietários e a camada semântica como a base da vantagem competitiva, investindo neles antes da implantação dos agentes, e não apenas quando o programa começa a perder tração. 
4. Arquitetura tecnológica. Desenvolver e operar internamente a camada de orquestração, integrada aos dados proprietários e aos fluxos de trabalho da empresa, em vez de depender exclusivamente da plataforma de um único fornecedor. 
5. Modelo Operacional. Redesenhar simultaneamente os fluxos de trabalho e a força de trabalho, em vez de simplesmente adicionar IA à forma como o trabalho é realizado hoje. Esse processo exige o patrocínio ativo do CEO para viabilizar mudanças nas descrições de cargos, romper silos organizacionais e alinhar incentivos, transformações que dificilmente iniciativas conduzidas apenas de baixo para cima conseguem promover. 
6. Sistema de aprendizagem. Projetar uma arquitetura em que cada implementação torne a seguinte mais inteligente, mais rápida e mais eficiente em termos de custo. Isso significa incorporar, desde o primeiro dia, ciclos de feedback, memória compartilhada, mecanismos de avaliação e visibilidade organizacional, em vez de tentar adicioná-los depois que a solução já entrou em operação. 
7. Governança. Estabelecer uma estrutura de governança voltada para transformar o negócio, funcionando em paralelo à governança responsável pela operação cotidiana da empresa, com um líder da alta administração assumindo responsabilidade direta pelos riscos relacionados à IA. 

Desenvolver as capacidades necessárias para esse tipo de transformação pode ser mais difícil do que muitos CEOs imaginam. Duas décadas de terceirização global e de uma estratégia baseada em soluções software as a service (SaaS) deixaram a maioria das grandes empresas sem a capacidade interna de desenvolvimento de software que a agentic AI exige.

Além disso, não é possível comprar uma camada proprietária de orquestração empresarial pronta no mercado. Ela precisa ser desenvolvida internamente. E essa competência foi sendo perdida ao longo do tempo na maior parte das empresas da Fortune 500.

As empresas líderes, no entanto, estão fazendo exatamente isso. A primeira implementação de agentic AI do Bradesco mostra como esse processo acontece na prática. O desenho inicial do banco era com base em poucos agentes, grandes e altamente complexos. Os testes beta revelaram rapidamente que a arquitetura era lenta, cara e incapaz de escalar com segurança. 

O mais importante não foi o fracasso do primeiro desenho, mas a capacidade da equipe de identificá-lo cedo, avaliá-lo com objetividade e reconstruir toda a arquitetura, em vez de insistir em levar uma solução frágil para produção. Esse redesenho consumiu aproximadamente cinco meses e se tornou a base sobre a qual todas as iniciativas seguintes puderam ser desenvolvidas.

Hoje, o banco opera soluções de IA voltadas para clientes em diversos momentos críticos da jornada bancária, atendendo uma base de 22 milhões de clientes. Nada disso teria sido possível sem as capacidades técnicas e a confiança construídas durante aquele trabalho inicial, de menor risco.

O que as empresas líderes fazem de diferente 

Adotar uma lógica diferente também exige uma postura diferente dos CEOs que estão à frente dessa transformação. Em todas as empresas líderes que analisamos, três características aparecem de forma consistente. São elas que dão coerência às sete decisões apresentadas anteriormente e permitem que elas se traduzam em resultados concretos.

A primeira é o comprometimento pessoal.

Não basta aprovar orçamento ou patrocinar uma iniciativa. Os CEOs que lideram essa transformação assumem pessoalmente que a IA é uma prioridade estratégica. Esse compromisso fica evidente na forma como distribuem seu tempo, no que cobram de suas equipes e na narrativa que constroem, com a própria voz, para mostrar à organização como o negócio — e as pessoas — podem prosperar nesse novo contexto.

Esses líderes não apenas patrocinam a história de outra pessoa. Eles são os principais narradores da transformação.

Nada demonstra melhor esse compromisso e essa curiosidade do que CEOs que utilizam IA no dia a dia para administrar e transformar seus próprios negócios, desafiando suas equipes executivas a acompanharem esse ritmo.

A segunda característica é a capacidade de manter um foco absoluto nas prioridades.

As empresas líderes não executam mais iniciativas de IA do que seus concorrentes. Na verdade, fazem menos. A diferença é que concentram recursos e esforços em duas ou três áreas nas quais a IA realmente altera a dinâmica competitiva do negócio, tornando essas iniciativas significativamente mais relevantes e impactantes.

A terceira é investir para aprender. Os líderes tratam cada decisão de arquitetura tecnológica e governança como uma escolha que determinará se sua vantagem competitiva se acumulará ao longo do tempo ou desaparecerá.

Por isso, investem em fundamentos que raramente recebem destaque — como a camada semântica, a plataforma corporativa de orquestração, a memória compartilhada e as capacidades de avaliação. Eles entendem que o décimo agente precisa ser mais eficiente, mais inteligente e menos custoso do que o terceiro. E isso só acontece quando a arquitetura é concebida para evoluir continuamente desde o início.

Denis Machuel, CEO da Adecco, empresa global de serviços de recrutamento, assumiu pessoalmente a liderança da transformação baseada em IA como sua principal prioridade. Dedicou tempo para aprofundar seu conhecimento sobre a tecnologia e, ao fazer isso de forma visível, deixou claro para toda a organização que a IA não é um tema periférico, mas parte central da estratégia da empresa. Sua convicção é simples: a IA precisa acontecer com as pessoas, e não para as pessoas.

Em vez de alimentar receios, ele substituiu o medo por treinamentos específicos para cada função. Também desenvolveu, em conjunto com os recrutadores, um processo de recrutamento baseado em agentic AI, no qual os agentes assumem as atividades repetitivas e de grande volume, enquanto os profissionais continuam responsáveis pelas decisões que exigem julgamento humano.

Ao apresentar essa transformação como uma oportunidade de crescimento — e não como uma iniciativa de redução de quadro —, Machuel fortaleceu a confiança e o engajamento necessários para apoiar a ambição da Adecco de fazer com que a agentic AI seja responsável por 50% da receita da empresa até o final de 2026.

A janela de oportunidade está aberta 

É fácil dizer "sim" às sete decisões apresentadas até aqui. Saber se elas realmente foram tomadas aparece em outros lugares: na agenda do CEO, na alocação de recursos, na composição dos comitês e nas informações levadas ao Conselho de Administração. Pergunte a si mesmo: 

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