Implementar IA na gestão virou prioridade para muitas empresas. Mas inteligência artificial, digitalização, sensores e dashboards não resolvem problemas apenas porque foram incorporados à operação. Antes da tecnologia, existe uma questão mais importante: qual dor de gestão a empresa precisa resolver e qual resultado espera alcançar?
Esse é o ponto de partida do novo episódio do InovaTalks. Rico Araujo recebe Marcelo Martins, CEO da Make Gestão, e Gustavo Caçador, CTO da empresa, para uma conversa sobre gestão, processos, pessoas e tecnologia e, principalmente, sobre como conectar esses elementos para transformar dados em decisões e decisões em resultados.
A Make Gestão atua há 15 anos apoiando empresas na busca por resultados. Segundo Marcelo, a consultoria tem atuação no Brasil e na América do Sul, além de trabalhos pontuais na Espanha e nos Estados Unidos. Sua proposta combina estratégia com capacidade de execução, acompanhando os clientes na estruturação e transformação dos processos.
Ao longo do episódio, a conversa avança por desafios que já fazem parte da agenda de CEOs e demais lideranças: inteligência artificial, qualidade dos dados, IoT, indicadores, governança, transformação digital, gestão preditiva e preparação das pessoas.
O debate, porém, começa antes de qualquer ferramenta. Afinal, antes de perguntar onde usar IA, é preciso entender qual problema ela deve ajudar a resolver. Continue a leitura e entenda por que estruturar a gestão é o primeiro passo para transformar tecnologia em resultado.
IA na gestão não deve ser tratada como um fim
A pressão para adotar inteligência artificial aumentou. Isso não significa que toda empresa esteja preparada para utilizá-la de forma estratégica.
Marcelo Martins chama atenção justamente para essa inversão de prioridades:
“Uma das coisas que eu mais vejo no mercado é a gente entendendo a tecnologia como sendo um fim. A tecnologia tem que estar conectada a uma dor de gestão, porque a gestão deveria ser o que conduz o cara a alcançar os resultados, a empresa a alcançar os resultados. Então, se você não tem uma dor de gestão, onde você vai acoplar a tecnologia?”
(Marcelo Martins, CEO da Make Gestão)
A provocação muda a pergunta que normalmente abre um projeto de IA. Em vez de começar discutindo onde a tecnologia pode ser aplicada, a liderança precisa identificar o problema que pretende resolver.
Isso exige estabelecer a situação atual, compreender os indicadores envolvidos e definir qual melhoria se espera alcançar. Só assim será possível avaliar o impacto da implementação.
Marcelo resume essa lógica ao questionar o que acontece quando a tecnologia é implantada sem essa conexão: depois de implementar as IAs, qual resultado a empresa trouxe?
A ferramenta, portanto, não pode estar desconectada da gestão.
O risco de digitalizar a ineficiência
Automatizar um processo ruim não necessariamente o torna melhor. Dependendo da situação, a empresa apenas passa a executar uma ineficiência com mais tecnologia.
É um dos alertas mais diretos de Marcelo durante o episódio:
“Se você começa pela I.A., pela digitalização, você pode, às vezes, digitalizar a ineficiência. Então, a primeira coisa que a gente começa trabalhando é se os processos estão não só mapeados, mas se o fluxo dos indicadores desse processo estão também estabelecidos.”
(Marcelo Martins, CEO da Make Gestão)
A estrutura vem antes da digitalização. Processos precisam estar mapeados. Indicadores devem fazer sentido dentro desses processos. Papéis e responsabilidades também precisam estar claramente definidos.
Esse cuidado ganha relevância quando diferentes áreas participam de uma mesma operação. Durante a conversa, Marcelo aponta a desconexão entre áreas e as zonas cinzentas de tomada de decisão como problemas encontrados nas empresas.
Sem clareza sobre quem decide, quem executa e quais indicadores orientam cada etapa, a tecnologia entra sobre uma base que ainda não está preparada.
O resultado pode ser mais informação disponível sem, necessariamente, melhorar a capacidade de gestão.
Dashboard não é decisão: dados precisam de governança
A quantidade de dados disponíveis cresceu muito. A capacidade de transformá-los em decisão nem sempre acompanhou essa evolução.
Gustavo Caçador traz para o debate uma situação que a Make Gestão já identificou nas empresas:
“Porque nós já identificamos algumas empresas que compram volumes grandes de processos e IOTs entre sensores e depois não tem uma governança. Eles têm dashboards fantásticos, só que eles não estão tomando decisão a partir desses dados.”
(Gustavo Caçador, CTO da Make Gestão)
A diferença é importante. Ter sensores não significa ter inteligência operacional. Visualizar indicadores em um dashboard também não garante que a informação será utilizada para melhorar um processo.
Gustavo destaca três pontos necessários nessa construção:
- Mapear os processos;
- Garantir a governança depois da aplicação e
- Definir quais dados, com qual qualidade, são necessários para aquela utilização.
A tecnologia amplia a capacidade de enxergar a operação. A governança ajuda a transformar essa visão em ação.
Da gestão reativa à gestão preditiva
Outro avanço discutido no InovaTalks está na forma como as empresas utilizam indicadores.
Muitas rotinas de gestão ainda se concentram no que já aconteceu. O resultado do mês, uma falha registrada ou um desvio de produção são analisados depois do fato consumado.
Gustavo explica essa diferença a partir dos conceitos de indicadores lagging e leading:
“O lagging é aquele que realmente passou e o leading é aquele que me ajuda a predizer. Até faço sempre a analogia para facilitar em relação a peso. Na hora que eu subo na balança, é lagging, já foi. Agora, se eu faço o controle da ingestão de caloria e a queima de caloria, eu consigo predizer o quanto eu tenho que queimar mais ou posso consumir mais.”
(Gustavo Caçador, CTO da Make Gestão)
Na operação, IoTs, sensores, câmeras e outras fontes de dados aumentam a capacidade de acompanhar sinais antes que o problema apareça apenas no indicador final.
Segundo Gustavo, uma base instalada com esses recursos permite sair de uma situação reativa para um trabalho muito mais preditivo.
O episódio traz exemplos de aplicações em segurança, eficiência de equipamentos, análise de processos e identificação de causas. A discussão não trata a IA como uma inteligência isolada. Ela aparece integrada aos dados e às tecnologias capazes de registrar o que acontece na operação.
Essa é uma das possibilidades mais relevantes da IA na gestão: ajudar a empresa a interpretar evidências com mais velocidade para apoiar decisões antes que a liderança esteja apenas explicando o passado.
Digital Gemba: tecnologia para ampliar a observação da operação
A conversa também chega ao Digital Gemba.
No conceito tradicional, a gestão observa diretamente o local onde o trabalho acontece para compreender processos, identificar problemas e buscar melhorias. Com recursos digitais, essa capacidade de observação pode ganhar continuidade e escala.
Gustavo descreve uma aplicação prática:
“Já estamos no conceito do Digital Gamba, onde 24 horas ele está avaliando, identificando e sinalizando.”
(Gustavo Caçador, CTO da Make Gestão)
Ao explicar o impacto desse modelo sobre a rotina de gestão, ele complementa:
“Então, não seriam reuniões subjetivas, seriam em cima de evidências, praticamente em tempo real.”
Câmeras e inteligência aplicada às imagens podem apoiar, por exemplo, a identificação de situações relacionadas à segurança. Em vez de depender somente de observações pontuais, a organização passa a contar com evidências coletadas continuamente.
Isso não elimina o papel das pessoas. A tecnologia fornece informação. Gestores e equipes continuam responsáveis por interpretar o contexto, discutir as causas, definir prioridades e agir.
O ganho está em qualificar a discussão.
O C-Level precisa liderar a adoção de IA na gestão
Projetos de transformação não acontecem apenas na área de tecnologia. Decisões sobre processos, responsabilidades, investimentos e mudanças na rotina exigem envolvimento da liderança.
No episódio do InovaTalks, entra em debate o papel do C-Level nesse processo. A implementação tende a gerar dúvidas e resistência, principalmente quando a inteligência artificial é apresentada como substituta das pessoas.
Para Marcelo, o C-Level deve atuar como patrocinador da transformação, conectar a tecnologia a uma dor de gestão e acompanhar os resultados.
Ao final da conversa, deixa uma recomendação objetiva para quem está começando:
“Bom, a dica que eu deixo para o C-Level é não fazer por modismo. Fazer porque é uma necessidade. E escolher bem aonde ele vai fazer esse case. Fazer essa prova de conceito. Porque isso vai dar todo o aprendizado para depois ele fazer, escalonar isso dentro da empresa dele.”
(Marcelo Martins, CEO da Make Gestão)
Começar por um caso bem escolhido permite compreender a situação atual, testar a aplicação e avaliar o resultado antes de ampliar o projeto.
Marcelo também sugere uma lógica prática durante o episódio: identificar os processos mais críticos, selecionar um deles, medir cuidadosamente o desempenho atual, entender como a gestão funciona naquele ponto e descobrir onde a IA pode se conectar.
Depois da implementação, mede-se novamente. Esse processo cria uma referência concreta para decidir se vale a pena escalar.
Gustavo acrescenta outro elemento importante: algumas barreiras de investimento diminuíram. Dependendo da estrutura existente e da aplicação desejada, recursos já disponíveis na empresa podem servir de base para incorporar inteligência ao processo.
O ponto de partida continua sendo o mesmo: entender onde a melhoria é necessária.
Pessoas continuam no centro da transformação
A discussão sobre inteligência artificial frequentemente chega à substituição do trabalho humano. O debate no InovaTalks segue por outro caminho.
A conversa também aborda a responsabilidade das empresas na capacitação e qualificação das pessoas para novos papéis. A tecnologia pode assumir atividades operacionais e ampliar a eficiência, mas a gestão continua dependendo de pessoas capazes de interpretar indicadores, conectar informações e tomar decisões.
Marcelo relaciona esse desafio também à retenção do conhecimento. Quando processos e responsabilidades não estão estruturados, a saída de um profissional pode levar consigo parte importante da forma como aquela área era gerida.
Digitalização, processos estruturados e gestão do conhecimento ajudam a reduzir essa dependência.
Um exemplo apresentado por Marcelo mostra a diferença entre substituir uma atividade e ampliar a capacidade de uma pessoa. Em um projeto citado durante a conversa, uma tarefa de construção de cenários que levava seis dias poderá ser realizada em 15 minutos com a IA em desenvolvimento. O tempo deixa de ser consumido principalmente na compilação de dados e pode ser direcionado à análise crítica do cenário.
Ganhar eficiência, nesse contexto, não significa retirar as pessoas da gestão. Significa criar condições para que dediquem mais capacidade ao trabalho que exige análise, interpretação e decisão.
IA na gestão começa pelo problema, não pela tecnologia
A inteligência artificial pode acelerar análises, ampliar a observação da operação e apoiar uma gestão mais preditiva. Nenhum desses ganhos, porém, acontece de forma automática.
Processos precisam estar claros. Indicadores devem estar conectados aos objetivos. Dados precisam ter qualidade. A governança define como as informações entram na rotina de decisão. Papéis e responsabilidades evitam zonas cinzentas. Pessoas preparadas transformam evidências em ação.
Como Marcelo reforça durante a conversa, “a IA não melhora sozinha, tem que ter atitude gerencial”.
Por isso, implementar IA na gestão não começa pela escolha da ferramenta. Começa pelo entendimento do negócio, do problema que precisa ser resolvido e do resultado que a empresa pretende alcançar.
Quer entender como levar essa lógica para a prática e conhecer os exemplos e reflexões compartilhados ao longo da conversa? Assista ao episódio completo do InovaTalks.
Perguntas frequentes sobre IA na gestão
O que significa aplicar IA na gestão?
No contexto discutido no InovaTalks, significa conectar inteligência artificial a necessidades concretas da gestão. A aplicação pode apoiar análise de dados, acompanhamento de processos, segurança, gestão preditiva e tomada de decisão, desde que exista uma dor clara e um resultado esperado.
Por que estruturar processos antes de implementar IA?
Porque a digitalização pode reproduzir uma ineficiência existente. Processos, indicadores, papéis e responsabilidades bem definidos criam a base necessária para que a tecnologia contribua efetivamente para a melhoria.
Qual é a diferença entre ter um dashboard e tomar decisões com dados?
O dashboard organiza e apresenta informações. A decisão depende de governança, responsabilidades e uma rotina de gestão capaz de interpretar os dados e transformá-los em ações.
Qual é o papel do C-Level na implementação de IA?
Marcelo Martins defende que o C-Level seja patrocinador da transformação e não implemente IA por modismo. A recomendação é partir de uma necessidade, escolher bem o primeiro caso, realizar uma prova de conceito, medir os resultados e aprender antes de escalar.
IA substitui a gestão?
Não. A tecnologia aparece como um meio para ampliar capacidade, velocidade e previsibilidade. A gestão continua exigindo pessoas, processos, governança e decisões conectadas aos objetivos da empresa.
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