A “teoria da internet morta”, que nasceu como teoria da conspiração, era a ideia de que a maior parte do que circulava online não era produzida por pessoas. Nos últimos dois anos, ela saiu do folclore e entrou até em relatórios técnicos. A Imperva registrou que, em 2024, pela primeira vez, o tráfego automatizado superou a atividade humana na internet, respondendo por cerca de 50% do total, sendo um movimento que o próprio relatório atribui à adoção acelerada de IA.

O conteúdo segue o mesmo caminho. Um estudo do Imperial College, de Stanford e do Internet Archive, publicado em abril de 2026, analisou os sites criados desde o lançamento do ChatGPT e encontrou que 35,3% das novas páginas nasceram com participação de IA, e 17,6% são inteiramente geradas “artificialmente”. Nesse levantamento, os pesquisadores descobriram que o conteúdo de IA não era tão impreciso quanto se esperava, citava fontes corretamente e não necessariamente acabava com estilos individuais de escrita. Todavia, havia um problema de falta de diversidade de ideias e de pontos de vista, produzindo uma escrita que os autores descrevem como “higienizada e artificialmente alegre”.

Isso pode ser um sinal de maior acessibilidade e dinamismo dos negócios na internet, já que está cada vez mais fácil criar e manter sites. Mas também pode apontar para uma internet onde máquinas escrevem para máquinas lerem, com humanos fazendo apenas algumas curadorias, como um turista que não vive o local em que está, mas apenas procura pontos específicos para visitar, sem prestar muita atenção ao entorno. E aí vem uma questão de algo que até pouco tempo atrás poderia soar como ficção científica: sistemas cuja única função é provar que você é humano e não um robô, como o WorldID, criado pelo próprio CEO da OpenAI.

Este projeto, que só em novembro de 2024 já havia escaneado a íris de 115 mil brasileiros, entregava criptomoedas da empresa em troca desses dados, que seriam uma espécie de prova de vida. Mas o fato de “entregar” essas criptomoedas chama a atenção, já que se mostrava essencialmente uma compra explícita dos dados. Com isso, a ANPD mandou suspender o pagamento poucos meses depois, questionando se consentimento comprado é consentimento. E isso abre outros questionamentos, por exemplo sobre quem tem legitimidade para coletar e armazenar esses dados e que tipo e extensão de responsabilização pode ter?

Os desdobramentos possíveis são muitos. Selos de feito por humanos podem virar diferencial de mercado, como o orgânico virou na comida. Plataformas podem se dividir entre as que filtram bots e as que os aceitam. E para diversas profissões, como a publicidade, terá que se decidir quanto vale um clique quando não se sabe se há alguém por trás dele. Ou será que o clique do bot também terá alta importância atribuída, já que eles poderão ser responsáveis pelas recomendações de maior peso para os humanos?

Por outro lado, temos também a ameaça das injeções de prompts maliciosos que já acontece, de currículos com instruções ocultas para IAs recrutadoras os priorizarem como outros usos mal-intencionados que podem causar prejuízos ainda maiores, como o de conseguir uma oferta para comprar um carro de uma concessionária ao preço de US$ 1.

Que possíveis desdobramentos poderão acontecer nos processos mediados pela internet na sua organização? O que a sua organização precisa fazer para se adaptar de forma resiliente a esses possíveis futuros?

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Espera-se de um gestor que ele reduza a incerteza, que transforme cenários confusos em clareza e que dê direção quando ela falta, que seja resolutivo. E existe uma expectativa implícita de que, com mais dados e mais análise, a ambiguidade vai ser resolvida. E a IA reforça essa expectativa: se conseguimos levantar mais informação, e mais rápido, o desconforto de não saber deveria diminuir de acordo com os dados obtidos e as análises realizadas.

Acontece que ambientes complexos produzem ambiguidade de forma crescente. Mais informação abre mais opções, muitas delas conflitantes entre si. Mudanças mais rápidas fazem a vida útil de qualquer leitura ser menor. Sinais contraditórios passam a conviver sem que um anule o outro. E boa parte das decisões relevantes de um gestor não é ambígua por falta de informação, mas porque envolve objetivos válidos e pertinentes que concorrem entre si (o que se convencionou de chamar de trade off, o que pode ser um problema; vou tratar isso ao longo do texto).

O problema é que a ambiguidade é desconfortável, e o desconforto nos leva a querer resolver essas tensões rapidamente. Isso costuma acontecer de duas formas. Uma é a certeza prematura: decidir rápido, fechar a questão e defender a posição, tratando a dúvida como fraqueza. A outra é a paralisia: adiar, hesitar, pedir mais uma análise e não se comprometer. O escritor F. Scott Fitzgerald definiu como teste de uma inteligência de primeira classe “a capacidade de manter duas ideias opostas na cabeça ao mesmo tempo e ainda assim continuar funcionando”.

A competência que importa aqui não está em encontrar um meio-termo confortável entre os extremos, e sim em ampliar o próprio repertório para transitar entre eles conforme a situação exige. É conseguir, por exemplo, agir com firmeza sem deixar de rever a própria posição, ou cobrar resultados sem perder de vista as pessoas que os produzem. O gestor eficiente não fixa uma dessas posições de forma definitiva, mas se desloca de acordo com o que cada momento pede. Há dois séculos, John Keats já chamava algo parecido de capacidade negativa: a disposição de permanecer em incertezas, mistérios e dúvidas sem uma busca impaciente por fatos e pela razão.

O que fazer

Antes de decidir, é importante se posicionar, diagnosticando o tipo de situação. Quando o problema não é complexo e ambíguo: se falta informação, busca-se a informação, o problema é resolvido. Mas quando há uma tensão entre dois lados interdependentes, como eficiência e inovação, autonomia e controle, curto e longo prazo, que não têm solução final e precisa ser administrada ao longo do tempo, deve-se gerenciar a convivência desses polos. Tratar uma polaridade como se fosse um problema, (aparentemente) resolvendo-a pela escolha de um dos lados, tende a gerar respostas insuficientes para lidar com a ambiguidade.

Para lidar com situações e critérios ambíguos, é preciso proteger um tempo de maturação sem confundi-lo com indecisão. Manter a questão aberta o suficiente para sustentar a tensão, mas com um ponto de decisão definido, é diferente de apenas empurrar a escolha para frente. No nível da organização, o cuidado é não formar gestores frágeis. Modelos de avaliação e de liderança que premiam apenas um polo (“seja mais decidido”, “seja mais ágil”, “seja mais tolerante”) estreitam o repertório das pessoas e as deixam menos preparadas quando as condições mudam.

Por fim, a ambiguidade precisa poder ser admitida. Equipes obrigadas a projetar uma falsa certeza para a sua liderança acabam omitindo o que não sabem ou levando incertezas com aspecto de certeza. Criar espaço para dizer “ainda não sabemos” sem que isso soe como incompetência permite lidar melhor com a incerteza enquanto ela ainda é administrável.

O gestor eficiente não é o que elimina a ambiguidade mais rápido, mas o que ajuda a organização a agir bem sem fingir que ela não existe. À medida que a IA torna a informação abundante e o ritmo mais intenso, a capacidade de sustentar uma incerteza produtiva mantendo a convivência de duas ideias opostas e ainda assim decidindo, deve ser uma competência ainda mais distintiva de gestores de alto nível. Por isso mesmo, fortalecer essa capacidade nas lideranças deve ser um tema permanente nos processos de formação e desenvolvimento.

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Neste episódio de Conversas Estratégicas, Gabriel Rega, Rodrigo dal Borgo e Fernando Braga e Silva receberam Geraldo Cohen, matemático e ex-executivo da Oracle e da Microsoft, para discutir o que estamos chamando de inteligência artificial, suas aplicações e os limites das expectativas que depositamos nela.

A conversa vai dos modelos de linguagem ao uso da IA na matemática, passando pela criatividade, pela produção de conhecimento e pelas mudanças no trabalho. Também foram abordados a origem dos dados, a proteção do conhecimento, os custos de uso e de energia, a dependência das plataformas e a possibilidade de uma bolha econômica. São questões que merecem espaço em meio à pressão para adotar a tecnologia.

A ética e a responsabilidade atravessam todo o debate: quem responde quando uma ferramenta causa danos? Que cuidados são necessários quando os sistemas passam a agir no mundo real? E que escolhas podemos fazer hoje para construir futuros alternativos para a IA?

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Namorados virtuais, amigos de bolso, terapeutas disponíveis às 3 da manhã: os aplicativos de companhia por IA se multiplicaram nos últimos anos e viraram um dos temas mais quentes da psicologia , com levantamentos indicando que cerca de um terço dos adolescentes americanos já recorre à companhia da IA para interação social e até relacionamentos.

No entanto, os efeitos disso ainda não estão totalmente claros. De um lado, um estudo de Harvard Business School encontrou que conversar com companheiros de IA alivia a solidão momentânea em medida comparável à interação com humanos. De outro, um estudo da Universidade Aalto, na Finlândia, acompanhou usuários intensivos e encontrou o padrão oposto no longo prazo, de que quanto maior o uso e a autoexposição emocional à IA, menor o bem-estar, maior a dependência e menor a socialização real.

Ainda sobre a questão da socialização, um relatório recente do MIT, baseado em observações e análise prática do uso da IA pelos seus alunos e professores, entre outras questões, aponta uma redução significativa do estudo em conjunto e da socialização em geral na instituição, tanto entre alunos como de alunos com professores.

Há ainda uma outra camada, que o sociólogo James Muldoon, do Oxford Internet Institute, batizou de “companhia cruel”: esses produtos, para além de atender à solidão, a exploram comercialmente, transformando intimidade em mercadoria. Se a rede social otimizou a nossa atenção, o companheiro de IA consegue otimizar até o nosso apego. É importante notar também que o crescimento explosivo desses aplicativos revela o tamanho de uma carência que as estruturas tradicionais, como família, trabalho, comunidade e cidade vinham deixando de atender muito antes do ChatGPT existir.

Companheiros de IA talvez funcionem como apoio temporário e porta de entrada para a construção de habilidades para formar vínculos reais, e já há terapeutas explorando exatamente esse uso. Mas também podemos ter uma geração que está aprendendo a se relacionar apenas com interlocutores infinitamente pacientes, disponíveis e concordantes. E que pode inclusive achar que a interação com humanos é trabalhosa, incômoda e de qualidade inferior.

Que novas (ou antigas) demandas podem aparecer para a sociedade, família, empresas e organizações? Como pode ser o futuro das relações interpessoais nesse cenário e que competências precisarão ser desenvolvidas?

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Durante muito tempo, o ritmo das decisões nas empresas foi ditado pela velocidade da análise. Dirigentes e gestores pediam levantamento de custos, estudos de alternativas para decisões, análises comparativas diversas, e as respostas levavam dias, às vezes semanas. A velocidade de obtenção da informação era o gargalo para tomada de decisões. A IA está mudando isso.

Uma análise que dependia de dias de trabalho pode chegar algumas horas ou minutos. E isso pode criar um efeito colateral: o gargalo agora é a tomada de decisão em si. As análises vão se acumulando e a capacidade humana de decidir não vai acelerar na mesma velocidade. As lideranças passarão a ser pressionados por um volume decisório num ritmo muito mais intenso.

A questão é que o tempo de espera pela análise não era necessariamente lentidão ou atraso. Era também um tempo de maturação. Conversas paralelas aconteciam, havia um tempo maior para reflexões. Com isso, novas opções ou opiniões apareciam. Obviamente que ninguém vai sentir falta de esperar uma semana por uma planilha ou um estudo. Mas quando a análise é quase instantânea, a expectativa (dos outros e a nossa própria) é de que a decisão saia logo em seguida.

O problema é que nós decidimos com atenção finita. Não processamos tudo, nem comparamos todas as alternativas e calculamos todas as consequências. Portanto, num mundo rico em informação, o recurso escasso passa a ser justamente a atenção para tomar as decisões. A IA potencializa a capacidade de obter e organizar informação, mas não a atenção do decisor.

O que fazer

Nem toda decisão merece o mesmo tratamento, e tratar todas como urgentes é a forma mais rápida de esgotar a capacidade de decidir bem. Para lidar com isso separar as decisões entre reversíveis e irreversíveis pode ser um bom caminho. Para as reversíveis, pode se dar velocidade: decidir, testar, corrigir se errar, pois o custo do erro é menor que o da demora. Para as irreversíveis, deliberar: é para essas decisões que a maturação precisa ser cultivada, mesmo que a análise fique pronta rapidamente.

Se o volume de decisões a serem tomadas num mesmo período tende a crescer numa velocidade maior que a nossa necessidade de manter a atenção, há dois caminhos a seguir: represar decisões (e tornar-se gargalo) ou melhorar a competência decisória e desenvolver a autonomia de lideranças e equipes da organização para distribuir essas decisões. Isso exige definir com clareza quais decisões pertencem a quem, com quais alçadas e qual a prestação de contas e responsabilização.

A IA vai continuar acelerando o trabalho analítico, e isso é excelente para qualquer organização. Entretanto, o gestor que vir apenas o ganho de velocidade imediato em análise pode se frustrar rapidamente quando vir que isso não se traduziu em agilidade organizacional no médio prazo.

A capacidade decisória deve se tornar um recurso ainda mais escasso, por isso, fazer a triagem entre o que é reversível e o que não é, proteger um tempo próprio para as decisões que importam e distribuir alçadas com clareza, preparando pessoas para decidir devem ser prioridade nas definições de capacitação de equipes e modelo de gestão organizacional.

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Em 2025, a Inglaterra produziu cerca de 16,5 milhões de garrafas de vinho, a segunda maior safra de sua história, puxada por quatro ondas de calor no verão e pela “fruta mais madura de todos os tempos”. No mesmo ano, a França colheu sua menor safra desde 1957 e a Espanha, a menor em três décadas, castigadas por calor, seca e vindimas cada vez mais precoces. O clima já está redesenhando o mapa econômico do mundo, com ganhadores e perdedores lado a lado.

As grandes casas de Champagne estão comprando terra na Inglaterra: a Taittinger investiu £17 milhões em 69 hectares em Kent, a Dinamarca já tem cerca de 90 vinhedos certificados (eram 8 em 2000) e a produção da Bélgica quadruplicou em dez anos. A Inglaterra plantou também seu primeiro olival comercial, algo inviável há uma década, e as zonas de cultivo nos EUA migram continuamente para o norte. No Brasil, regiões como a Serra da Mantiqueira têm tido êxito na vitivinicultura tanto por conta de um microclima favorável quanto por técnicas agrícolas que permitem maior resiliência, como a dupla poda.

O mesmo aquecimento que possibilita novos desenvolvimentos também traz prejuízos. O café arábica saltou 6,71% num único dia, depois que Minas Gerais recebeu quase vinte vezes a chuva histórica da semana e travou a colheita, com a National Oceanic and Atmospheric Administration (do Departamento de Comércio dos EUA) falando em 67% de chance de um “super El Niño”. Não é um caso isolado: o cacau bateu recorde histórico de US$ 12.906 a tonelada no fim de 2024, com clima adverso e doenças na África Ocidental. Depois disso, recuou mais de 50%, num vaivém que é um sinal: a volatilidade climática é também econômica.

Talvez o sinal mais adiantado venha dos seguros. Na Califórnia, State Farm e Allstate pararam de vender novas apólices residenciais, e só os incêndios de Los Angeles em janeiro de 2025 geraram mais de US$ 12 bilhões em indenizações. Na Austrália, um em cada 23 imóveis já é classificado como de alto risco, muitos deles efetivamente sem seguro disponível.

Para o Brasil, a exposição é dupla: somos, ao mesmo tempo, fortes e vulneráveis diante da volatilidade climática. Como potência agrícola, podemos encontrar oportunidades quando o clima reduz a oferta em outras regiões, mas plantamos sob a mesma instabilidade climática global que faz o café disparar e que pesa mais sobre quem tem menos meios de se adaptar, dentro e fora do país.

Preparar-se envolve construir resiliência nas variedades plantadas, na água, em seguros empresariais e proteções sociais e na infraestrutura, por exemplo, para atravessar tanto os choques quanto as boas safras. Como lidaremos com um super El Niño? E se cada vez esse tipo de fenômeno for mais frequente?

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Existe uma confusão entre surpreender o cliente, proporcionando uma experiência memorável e promover um teatro operacional, composto por brindes sem sentido (e às vezes ainda caros) e rituais forçados. Para conseguir fazer o cliente sentir a experiência, os processos, mimos e outros componentes da experiência precisam fazer sentido e estarem conectados com o cliente e entre si. O cliente pode até perceber esforço ou observar o investimento que foi feito, mas algo que parece uma forçada de barra não vai despertar o sentimento de encantamento.

Clientes diferentes valorizarão aspectos diferentes do serviço e da experiência, mas algumas questões funcionam de forma mais geral:

1. Personalização;

2. Atenção absoluta e ação proativa na escuta;

3. Ausência de atrito;

4. Confiabilidade e básico impecável;

5. Distância suficientemente boa;

6. Assumir os erros e corrigi-los imediatamente;

7. Mensuração e avaliação.

A personalização é identificar e lembrar das características, expectativas e preferências do cliente e atendê-las. Trata-se de construir um processo disciplinado de escuta e registro para mapear o histórico, rotinas, demandas e preferências do cliente, aplicando esse conhecimento de forma prática em cada novo ponto de contato. Dessa forma, o cliente se sente prestigiado e percebe que o serviço foi desenhado sob medida para si.

A atenção absoluta e ação proativa na escuta é conseguir captar de falas despretensiosas e casuais do cliente o que gosta ou o que espera e oferecer sem isso ter sido pedido. O curioso é que é possível gerar um efeito de surpresa justamente com informações que o cliente pode nos dar o tempo todo. Basta conversar sobre assuntos que o cliente gosta de falar e lembrar disso mais tarde com providências práticas.

A ausência de atrito é fazer a experiência do cliente ser o mais fluida possível. Etapas normalmente burocráticas ou desagradáveis, como preenchimento de cadastros, validação de contratos, medições, pagamentos ou alinhamentos operacionais podem ser vencidas com melhor design de processos e experiências mais naturais e intuitivas. Quanto menor for o esforço cognitivo, a perda de tempo ou o desgaste operacional exigido do cliente para obter o que precisa, maior será a percepção de valor sobre o serviço prestado.

A confiabilidade e o básico impecável é fazer o cliente ter a sensação de que tudo é organizado e que jamais terá problemas com essa empresa. De nada adiantam surpresas ou mimos se a entrega principal falha em prazo, qualidade ou alinhamento de informações. Ou seja, no fim se trata da capacidade da empresa e da equipe de cumprirem suas promessas, não cometerem erros básicos e alinharem claramente as expectativas.

A distância suficientemente boa permite aos profissionais estarem próximos e serem cordiais e amáveis sem invadir o espaço do cliente, gerando a sensação de assistência sem tirar a privacidade ou a autonomia, mas mantendo a sensação de assistência atenciosa. Dessa forma, é possível regular com mais facilidade se a distância deve ser menor ou maior.

Mas nem sempre tudo vai dar certo o tempo todo. Portanto, assumir os erros e corrigi-los imediatamente é outro ponto fundamental no atendimento. Muitas vezes, quando algo não dá certo, algumas empresas simplesmente torram dinheiro com compensações que nem sempre mudam a opinião do cliente. A diretriz aqui é restaurar a experiência e proporcionar o que não houve e não apenas compensar de forma exagerada. Muitas vezes o cliente não quer um reembolso ou uma indenização (e certamente nenhuma dessas ações contribui para encantá-lo), mas quer que aquela expectativa seja realizada e que aquela promessa seja cumprida.

Por fim, isso tudo deve ser mensurado e avaliado. Nem sempre indicadores quantitativos traduzirão o sucesso da empresa em proporcionar experiências memoráveis ao cliente, por isso também são fundamentais avaliações qualitativas e depoimentos, que podem ser formais ou informais, mas sempre registrados de forma transparente.

Para aplicar tudo isso de forma prática, é imprescindível mapear as possíveis jornadas do cliente, desde quando toma algum conhecimento da marca até o pós-venda. A partir disso, avaliar onde é possível gerar essas oportunidades de personalização, conversas despretensiosas para capturar informações relevantes com escuta atenta, atritos e chatices a serem eliminadas, garantia do cumprimento das promessas e confiabilidade e construção de uma proximidade não invasiva, essa distância suficientemente boa.

Também é importante que as equipes estejam capacitadas e conscientes sobre as promessas e expectativas de experiência para tomarem as decisões certas sobre como corrigir eventuais erros. Finalmente, com esse mapa da jornada, também deve-se identificar os pontos de mensuração qualitativa e os indicadores que fazem sentido ser coletados e avaliados.

Como sugestão de aplicação prática deste material, sugiro a seguinte avaliação:

1. Em que pontos da jornada do cliente sua empresa coleta informações que permitem a personalização? Que informações poderiam ser acrescentadas para aprofundá-la?

2. Onde e como é registrada e atualizada a informação que permite a personalização dos serviços?

3. Como acontecem as conversas informais com o cliente que permitem demonstrar a atenção proativa na escuta? Que outras situações casuais poderiam ser proporcionadas?

4. Quais os incômodos, chatices e burocracias que o cliente vivencia? O que pode ser simplificado ou removido? O que o cliente faz hoje e sua equipe poderia fazer por ele? Como a sua equipe pode diminuir o trabalho do cliente?

5. Quais as vulnerabilidades das suas promessas empresariais? Que expectativas o cliente tem e que há risco de não serem cumpridas? Que erros básicos ainda estão acontecendo e precisam parar de ocorrer imediatamente?

6. Em que ocasiões sua equipe precisa se aproximar mais ou dar mais espaço ao cliente?

7. Quais foram os erros mais recentes com os clientes? Como foram resolvidos e em quanto tempo? Qual foi a reação do cliente e como ficou a relação depois disso?

8. Quais são os indicadores e processos de avaliação da experiência do cliente?

Como essas perguntas podem gerar múltiplas janelas abertas, o ideal seria que a empresa como um todo estabeleça de três a cinco grandes objetivos de médio prazo e que cada pessoa ou área saia com até três encaminhamentos para resolver no curto prazo.

Quer saber mais sobre como desenvolver a gestão e liderança da sua organização? Me manda um e-mail em fernando@deltaconsulting.com.br.

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REFERÊNCIAS

• https://hbr.org/2010/07/stop-trying-to-delight-your-customers

• https://hbr.org/2016/09/know-your-customers-jobs-to-be-done

• https://hbr.org/2022/05/stop-selling-start-collaborating

• https://hbr.org/2013/09/the-truth-about-customer-experience

• https://hbr.org/1996/03/learning-from-customer-defections

• https://hbr.org/2015/05/customer-data-designing-for-transparency-and-trust

• https://hbr.org/2015/11/the-new-science-of-customer-emotions

• https://hbr.org/2009/12/closing-the-customer-feedback-loop

• https://hbr.org/2021/11/net-promoter-3-0

Quem decide na sua organização está, neste momento, trabalhando com uma imagem de futuro em mente. Novos concorrentes e serviços que podem surgir, quais tecnologias que vão amadurecer e em que ritmo, o que a regulação vai exigir... Essas crenças sustentam as decisões tomadas por gestores e equipes, e algumas delas podem ter repercussões por anos. O problema é que, na maioria dos casos e das organizações, essas crenças sobre o futuro permanecem implícitas.

Trudi Lang e Rafael Ramírez, da Universidade de Oxford, identificaram e chamaram isso de cenário-fantasma. É o cenário implícito que existe e assombra a execução estratégica porque condiciona decisões sem aparecer de forma consciente no dia a dia. Por estar oculto, não é debatido nem questionado. Mas e se o futuro for diferente desse “futuro oficial” que estamos presumindo sem perceber?

Quer um teste rápido? Busque a matriz SWOT da sua última rodada de planejamento. Os quatro quadrantes (forças, fraquezas, oportunidades, ameaças) foram preenchidos a partir de alguma imagem de futuro, especialmente as oportunidades e ameaças. E qual futuro ele pressupõe? Que apostas sobre o que vai mudar, e sobre o que vai continuar igual, são subjacentes a essas definições? O que acontece se o que se concretizar for muito diferente dessas premissas (um fornecedor que vira concorrente, uma tecnologia que chega antes, uma mudança de lei surpreendente, por exemplo)? Será que essa SWOT ainda continua útil ou perde sentido?

A análise estratégica tradicional foi desenhada para um mundo mais previsível, em que extrapolar o presente bastava como base para o planejamento. Pandemia, avanço da inteligência artificial sobre territórios antes tidos como imunes à automação, reorganização da geopolítica, eventos climáticos extremos cada vez mais frequentes, polarização que transforma temas técnicos em disputas identitárias.

Cada um desses fenômenos já desafia o planejamento sozinho. Combinados, interagindo entre si e com relações de causa que podem se reconfigurar ao longo do tempo, ultrapassam o que as ferramentas tradicionais do planejamento estratégico conseguem processar.

Além disso, boa parte do futuro que importa para a decisão estratégica não é estatisticamente acessível. Não existem dados suficientes para estimar a configuração regulatória da inteligência artificial em 2035 ou o futuro do arranjo de gestão e exploração de terras raras no Brasil em 2040. A economia descreve isso como incerteza knightiana, termo cunhado por Frank Knight, em 1921: casos em que falar em probabilidade não faz sentido, porque não se conhece de antemão o conjunto de desfechos possíveis e as forças que os produzem ainda estão se reconfigurando. Quando alguém atribui percentuais a esse tipo de evento, em geral está dando aparência de que há dados objetivos para descrever algo que é genuinamente incerto.

E como lidar com a incerteza e imprevisibilidade?

Diante disso, antecipar um único futuro e construir uma estratégia que funcione nele deixou de ser suficiente. O ponto é não tentar prever o futuro, mas usar instrumentos para que o decisor possa examinar o cenário-fantasma com que opera hoje e compará-lo com outros futuros plausíveis, construídos a partir da inteligência e da criatividade coletivas do grupo. E isso pode acontecer num exercício de scenario planning.

O resultado principal de um trabalho desses também surpreende quem nunca participou de um processo de scenario planning. Ele não está no relatório. Está no que muda na cabeça de quem constrói os cenários. Ao imaginar futuros diferentes, com método, a pessoa passa a enxergar o presente de outra forma, percebendo sinais e premissas que antes passavam desapercebidos. Cenários podem funcionar como um veículo para reenquadrar o presente.

Daí vem uma consequência prática: ler futuros é muito menos potente do que os produzi-los. Quem participa do processo mapeando o contexto, escolhendo as incertezas críticas, construindo as histórias, debatendo o que é plausível fixa o conteúdo e cria um “radar de atenção” de um jeito que nenhum relatório pronto entrega.

E, ao fazer isso em grupo, se supera a limitação da inteligência individual, que é limitada para dar conta de um que opera em condições de turbulência, incerteza, novidade e ambiguidade. A conversa estratégica entre pessoas com perspectivas diferentes constrói vocabulário comum, alinha o entendimento sobre o que cada futuro significa e cria um senso compartilhado de urgência que decisões tomadas isoladamente raramente produzem.

Com vários futuros plausíveis explicitados, a estratégia atual pode ser submetida a um teste de esforço, como um avião num túnel de vento: se ela parece ótima em um cenário e desastrosa nos outros, é sinal de que foi otimizada para uma aposta única e convém revisá-la. A robustez da estratégia é avaliada pela sua capacidade de se sustentar bem diante vários futuros plausíveis.

Quer saber como conduzir um exercício de scenario planning na sua organização? Me manda um e-mail em fernando@deltaconsulting.com.br e vamos conversar! Se quiser conhecer mais como trabalhamos, acesse: https://academy.deltaconsulting.com.br.

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As IAs de LLM que usamos todos os dias (Claude, Gemini, ChatGPT...) produzem muito material a um custo cognitivo muito baixo. E não existe como saber se um prompt foi bom antes de saber o que essa IA retorna para você. A avaliação é sempre a posteriori: como o modelo é uma caixa-preta, sua qualidade só se revela verdadeiramente com a leitura e análise do que foi produzido.

Agora, some a isso três informações:

· O achado de um estudo da Microsoft Research com a Carnegie Mellon, de 2025, com 319 trabalhadores do conhecimento, que teve como resultado a identificação que eles empregaram menos esforço cognitivo, justamente nas atividades ligadas ao pensamento crítico, quando usam IA generativa. Mencionaram uma espécie de “atrofia cognitiva” nas pessoas pesquisadas.

· Nicholas Carr, em The Shallows (em 2010!), argumentou que grande parte dos conteúdos que circulam amplamente na internet nos treina justamente contra a profundidade.

· Cal Newport, em Trabalho Focado (de 2016), já havia trazido o insight de que a atenção sustentada seria um recurso escasso e valioso na economia do conhecimento.

E esses dois últimos autores não tinham em suas obras nenhum tipo de previsão sobre como nos relacionaríamos com as ferramentas de IA!

Desse encontro de informações vem um sinal interessante que eu gostaria de explorar: para lidar bem com o que a IA produz para nós, precisamos desenvolver uma “musculatura cognitiva” da atenção. E esse treinamento de atenção mental pode ser feito por meio da leitura. Num mundo em que o texto pode ser infinito e obtido com custo muito baixo, a vantagem profissional estará com quem lê bem: com atenção, capacidade de concentração continuada, visão crítica e de entrelinhas.

E eu vejo isso como algo extremamente desafiador, pois essas ferramentas banalizaram a produção de texto aparentemente fluente, o que exige ainda mais atenção para identificar consistência. O desafio do trabalho intelectual e criativo pode estar saindo da produção para a análise de conteúdo.

Isso pode se desdobrar de uma forma que a intensificação e desenvolvimento da IA eleva o prêmio sobre essa capacidade de discernimento: quem tem apetite e o fôlego para ler com atenção pode se posicionar de forma mais competitiva. E a ameaça de atrofia possivelmente será muito maior do que no momento em que vivemos. Agentes de IA podem resumir, narrar e pré-digerir quase toda a informação com que precisamos lidar.

A leitura atenta, nesse sentido, precisa ser praticada intencionalmente, tal como precisamos ir para a academia ou correr na rua porque a tecnologia dominou os exercícios físicos que a natureza nos impunha. Precisamos disso para cuidar do nosso corpo e possivelmente precisaremos ainda mais da leitura para cuidar da nossa mente.

A capacidade de ler com atenção, ceticismo e “fôlego” dificilmente ficará menos valiosa na próxima década. O que você acha disso? Faz sentido? Esse texto é um pensamento compartilhado em construção. Me responde aqui ou de forma privada, que eu ficarei muito grato! (esse não é um fechamento de texto com uma chamada sem intenção, é um convite e um chamamento de verdade!)

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Na vida empresarial brasileira, é comum observarmos reuniões ou comunicados que geram compromissos e agendas difusos, pouco claros. Ao final desses momentos, as pessoas saem com visões e interpretações diferentes sobre o que ficou decidido ou combinado.

O resultado disso é uma execução comprometida. Afinal, coisas que poderiam acontecer rapidamente, podem acabar tomando muito mais tempo, pois algo diferente do que era para ser feito acaba sendo executado. E, muitas vezes, quem está em numa posição gerencial ou de liderança só vai perceber isso de forma tardia.

Isso não é responsabilidade só do gestor. Comunicar-se é difícil, apesar de ser algo que começamos a fazer muito cedo em nossas vidas e fazemos o tempo todo, quase que sem parar. Cometemos imprecisões, há também sutilezas nos significados de palavras que nem todos entendem da mesma forma e, principalmente, perguntamos menos do que deveríamos. A comunicação nunca vai ser perfeita sem alguma redundância. No caso da gestão, essa redundância positiva é composta por perguntas, tanto da parte de quem recebe quanto de quem passa a informação.

Resolvemos isso criando mecanismos para gerar clareza e construir um ambiente de abertura às perguntas e à discordância e com processos de formalização e acompanhamento das decisões.

Primeiramente, devemos deixar claro o que está em questão, mesmo que seja óbvio. Que decisões estamos tomando e que problemas estamos resolvendo. Além disso, é importante deixar claros os critérios para tomada das decisões.

Isso precisa vir acompanhado do estímulo ao debate e ao confronto de ideias. Chegar a acordos e consensos muito rapidamente pode dar uma falsa sensação de eficiência, quando o na verdade o que houve foi pressa no processo. Quem está na posição de liderança precisa provocar isso, fazendo perguntas do tipo “como você faria diferente?” ou “o que pode dar errado aqui?”

Durante os debates e discussões é fundamental tratar de questões específicas, ou seja, o detalhe de como as coisas vão acontecer, quais serão as entregas específicas, quem vai fazer o que e em que prazo, com que recursos e autonomia. “Fulano vai trabalhar para melhorar tal processo” ou “vamos apresentar um planejamento do evento” não são suficientes. Qual a melhoria está se buscando. Ou, no segundo exemplo, o que vai ser apresentado nesse planejamento? É o conceito do evento? É um orçamento? É um checklist com os detalhes operacionais?

Por fim, as decisões e encaminhamentos precisam ser formalizados e acompanhados. Preferencialmente a formalização deve ser feita numa única plataforma padronizada, que varia de gerenciadores de tarefas como Asana ou Trello a documentos compartilhados ou mesmo e-mails de formalização. As pessoas podem ter até mecanismos paralelos simples individuais, se isso as faz trabalhar melhor. Mas não se pode abrir mão de ter algo que sirva de base para acompanhamento da execução e que preserve a memória do que foi combinado originalmente. (Abordagens mais teóricas podem até dizer que isso é ruim, mas após quase duas décadas observando gestores e equipes trabalharem passando por evoluções técnicas e gerenciais, eu não vejo isso como um “campo de batalha” frutífero para um gestor, desde que a pessoa use adequadamente a ferramenta que se estabeleceu como padrão.)

O acompanhamento deve ser proporcional à complexidade e criticidade, reversibilidade da atividade em questão (quanto maiores, mais perto o gestor deve acompanhar) e também inversamente proporcional à desenvoltura específica para a tarefa que profissional que está executando (ou seja, quanto mais a pessoa está familiarizada com uma tarefa específica, mais distante pode ser esse acompanhamento).

Como está a clareza das decisões, reuniões e acompanhamentos na sua empresa?

• Perde-se tempo com retrabalhos desnecessários e as coisas não andam por que o que precisa ser feito nem sempre fica claro? Ou as decisões e pedidos são bem especificados?

• É fácil ou difícil resgatar a memória do que ficou combinado?

• O acompanhamento existe e problemas são antecipados ou se termina por apagar incêndio quando as coisas não acontecem?

Uma dica final: converse com sua equipe sobre esses pontos acima. Crie um clima aberto e facilitador para entender como as pessoas veem essas questões. Isso pode ser um excelente ponto de partida para ampliar a eficiência da sua gestão e do funcionamento do time.

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As reservas globais de terras raras passam de 100 milhões de toneladas, sendo 44 milhões na China e 21 milhões no Brasil. O dado coloca o Brasil em condição de potência estratégica, ainda mais por se tratar de uma nação sem alinhamento geopolítico automático com China ou Estados Unidos. Apesar disso, o país ainda explora pouco essas reservas e tem muito campo para transformar esse potencial em capacidade industrial, poder geopolítico e presença estratégica em cadeias industriais de alta tecnologia.

Os projetos mais avançados estão concentrados em Goiás e Minas Gerais, com frentes relevantes também na Bahia e em Rondônia. Em 2025, também foram identificadas 39 novas ocorrências ricas em terras raras e urânio na borda oriental da Bacia do Parnaíba, no leste do Piauí, em concentrações consideradas muito elevadas para o padrão internacional.

Na escala sul-americana, o Brasil desponta com folga como principal vetor regional, enquanto o Chile também acelera projetos próprios. O governo brasileiro já fala abertamente em construir uma cadeia integrada com Mercosul e Europa para agregar valor aos minerais estratégicos. Isso sugere que a América do Sul pode começar a sair do papel de fornecedora de matéria-prima e tentar ocupar posições mais importantes na indústria da transição energética.

As terras raras são insumos centrais para tecnologias avançadas, como ímãs permanentes usados em veículos elétricos, turbinas eólicas, eletrônicos, radares, semicondutores e equipamentos de defesa. Quando a China endureceu controles de exportação, montadoras e fornecedores industriais no Ocidente passaram a alertar para risco de interrupção de produção, enquanto Europa e Estados Unidos reforçaram publicamente a necessidade de reduzir dependência externa. Isso indica que terras raras estão começando a ocupar o mesmo espaço que petróleo, chips e dados ocupam no debate contemporâneo.

É justamente aí que aparece a pergunta decisiva: quem sabe, de fato, extrair e refinar? O conhecimento mais valioso está na separação química, no refino e na fabricação de ligas e magnetos, e essa etapa continua fortemente concentrada na China, que responde por mais de 90% do processamento global e dos ímãs de terras raras. Fora dela, a cadeia vem sendo construída de forma fragmentada, com plantas e iniciativas na França, no Reino Unido, na Noruega e nos Estados Unidos.

O caso brasileiro resume bem essa dificuldade. Embora tenha cerca de 21 milhões de toneladas em reservas e apareça entre os líderes globais, o país produziu apenas 2 mil toneladas em 2025, algo como 0,5% da produção mundial. O projeto mais concreto hoje é Serra Verde, em Minaçu, Goiás, que iniciou produção comercial em 2024 e é tratado como fornecedor estratégico de terras raras pesadas fora da China, com meta de atingir cerca de 6,4 mil toneladas anuais até 2027 e acordos de fornecimento com compradores ocidentais. Ou seja, o Brasil ainda está começando a entrar no jogo, e o grau de incerteza sobre o papel que teremos nessa cadeia segue elevado.

Apesar de incipiente, a disputa já é visível. Os Estados Unidos passaram a financiar projetos, discutir processamento de minerais críticos em solo brasileiro e apoiar offtakes de longo prazo; a Alemanha explicitou interesse em tecnologia e cooperação para ampliar a capacidade brasileira, e a própria Serra Verde reduziu o prazo de contratos originalmente fechados com compradores chineses para ganhar flexibilidade e atender a demanda ocidental. Ao mesmo tempo, Pequim ampliou controles sobre elementos, equipamentos e tecnologia do setor. O Brasil, portanto, está diante de uma pressão crescente para escolher como quer se inserir nessa disputa, e tem nas mãos um instrumento de barganha de peso.

O discurso oficial brasileiro aponta para o esforço de reduzir o padrão histórico de exportar volume e importar as etapas mais intensivas em tecnologia e processamento. O Ministério de Minas e Energia afirma que o objetivo é ampliar o processamento no país, agregar valor e reduzir a vulnerabilidade externa, enquanto BNDES e Finep selecionaram 56 planos de negócios em minerais estratégicos, formando um pipeline de R$ 45,8 bilhões, além de um fundo voltado a mobilizar mais de R$ 1 bilhão para o setor.

Ainda assim, terras raras são um setor tecnicamente complexo, intensivo em capital, sensível a preço e historicamente marcado por passivos ambientais quando mal-conduzido. Mesmo no Ocidente, vários projetos só avançam com crédito público, garantias de preço mínimo e apoio estatal, porque o risco é alto e a competição chinesa segue muito forte.

Dessa forma, apesar do caráter incipiente e do grande número de incertezas, é difícil encontrar agenda que combine ao mesmo tempo mineração, indústria, energia, defesa, tecnologia e reposicionamento internacional, como a de terras raras. O futuro pode apontar para uma cadeia industrial brasileira mais robusta e mais sofisticada do que a atual, e as variáveis necessárias para isso estão postas: capacidade de refino, articulação geopolítica, mobilização de capital, qualidade ambiental, organização territorial. Para isso se consolidar, o desfecho depende de escolhas que ainda não foram feitas, em um horizonte que parece curto diante da velocidade da disputa global.

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A saída de uma pessoa-chave raramente decorre de um único evento. É o resultado de um acúmulo: silêncios, conversas que não aconteceram, ajustes que ficaram para depois, perspectivas e expectativas que não foram compartilhadas... Quando o gestor percebe que ela vai sair, em geral, já é tarde. Trago aqui alguns erros e recomendações para reduzir esses riscos, no que diz respeito ao que as organizações e lideranças podem fazer.

O primeiro cuidado é não ativar a meritocracia por pedidos e pressões. Quando uma pessoa qualificada vai até o gestor para reivindicar reconhecimento financeiro ou simbólico e o gestor concorda, ele acaba de admitir que já sabia e que não havia agido. O efeito sobre a pessoa é difícil de reverter, pois a confiança no sistema de meritocracia da organização vai sendo corroída quando isso acontece com a pessoa ou quando ela vê isso acontecer com outras. Antecipe-se a isso. Se a empresa não puder (de verdade) fazer esse movimento no momento, converse e mostre que está atento a isso. Mas tome a liderança sobre isso.

A remuneração compatível com o mercado é o piso da retenção. Nenhuma narrativa de propósito, cultura ou pertencimento sustenta a permanência de uma pessoa qualificada que recebe abaixo do mercado. Não é necessário formalizar uma política de remuneração para conhecer essa referência: pesquisas setoriais, conversas com pares e estimativas de custo de reposição são suficientes. Pagar o justo tende a bastar, especialmente em ambientes saudáveis, porque a saída tem custo para a pessoa também: vínculos, contexto, conforto. Ela tende a assumir esse custo quando o desconforto interno supera o risco da mudança.

Todavia, mais difícil de gerenciar do que o salário absoluto é o sentimento de injustiça relativa. As pessoas raramente comparam o que ganham com o mercado de forma abstrata. Acabam comparando com colegas de dentro e fora da empresa. E essa comparação tem efeitos devastadores quando o sistema interno de meritocracia falha: ver alguém entregar pouco e ganhar igual, ou entregar muito mais que muita gente e ganhar apenas um pouco mais, gera um desgaste que a pessoa raramente verbaliza. Ninguém gosta de “levar a equipe ou um colega nas costas” e isso ter pouco ou nenhum reflexo em remuneração.

Não adie conversas de reconhecimento, mesmo que esteja muito ocupada(o). É comum gestores enxergarem a pessoa, terem planos para ela e esperarem o “momento ideal” para falar ou adiarem o assunto por estarem ocupados. A pessoa, enquanto isso, interpreta o silêncio (“não estão notando o meu trabalho e desempenho aqui”) e acaba aceitando uma proposta externa antes mesmo de saber que havia uma intenção interna em relação a ela. A intenção que está apenas na cabeça do gestor e não está explicitada não tem valor algum para quem está do outro lado.

Por fim, a proximidade e a disposição para dialogar sobre expectativas talvez seja o maior fator de retenção porque engloba todo o resto. Uma conversa estruturada por mês, individual, em que o gestor não cobra entregas nem dá broncas, mas escuta. O que a pessoa pensa do trabalho? Como ela pretende se desenvolver? Quais as suas expectativas de trajetória profissional? Como vê a equipe? Para onde acha que a organização está indo? Acredita nesse caminho? Tem alguma coisa que a incomoda e que não verbalizou? Essas conversas fazem a pessoa se sentir envolvida no negócio e cria um espaço de “manutenção preventiva”, pois se os sentimentos e aspirações profissionais forem mudando, o gestor não será surpreendido com posições fechadas.

A maioria das saídas de pessoas-chave que observo tem uma origem comum: o gestor deixou de escutar ou se distanciou do profissional-chave, contando que tudo estivesse ou fosse ficar bem, só porque não estava ouvindo reclamações. As coisas começam a ir errado, a pessoa fala menos ou não fala, e, quando finalmente fala, é para anunciar a saída. Em um mercado que enfrenta uma crise de liderança, o cuidado consistente pode diferenciar quem terá uma equipe madura e quem estará na “roda viva” das substituições de pessoas.

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A conversa parte das experiências práticas dos três e converge para uma tese central: a IA é uma excelente ferramenta de escala e agilidade, mas ainda não consegue chegar perto de ser substituta para o processo de reframing e repercepção que justifica a existência da prospectiva. Em outras palavras, ela potencializa a produção, não substitui o pensamento.

Os usos concretos discutidos são variados: Rodrigo relata o uso da IA para gerar histórias e imagens iniciais em projetos-piloto com pouco tempo disponível, inclusive em trabalhos sobre arquétipos de Dator e futuros do sistema de bolsas acadêmicas.

Fernando descreve um leque de alternativas: usa a IA para sintetizar entrevistas, qualificar perguntas, estressar cards de incerteza, gerar mapas de sistema a posteriori, para checar a coerência de histórias construídas pelos grupos, e completar narrativas com atores ou detalhes que tenham escapado.

Gabriel, ressalta a utilidade da IA em tarefas mais analíticas e estruturadas, como sua atuação de economista, onde a previsão (não a prospectiva) se beneficia diretamente da automação e análise de dados.

Outra possibilidade levantada pelos três é lançar mão da IA para produzir vídeos, locuções e narrativas multimídia dos cenários, dando uma escala de comunicação que antes exigia muito esforço de produção e design.

O cerne do episódio está na discussão sobre o que não delegar. Fernando traz a metáfora da musculação cerebral. Pedir à IA para fazer o trabalho de pensar o cenário é equivalente a pedir para alguém ir à academia em seu lugar; o produto pode até chegar pronto, mas o que importava era a transformação no praticante. Gabriel acrescenta a leitura de que estamos todos virando gerentes distantes, delegando cada vez mais e correndo o risco de não entender mais dos assuntos que supostamente deveríamos dominar. Rodrigo traz a analogia do “sparring partner” do boxe (a IA como adversário de treino) e a metáfora do iceberg: a IA tem acesso a tudo que está acima da linha d’água, mas não sobre o conhecimento tácito, a cultura organizacional, as histórias e metáforas vividas pelas pessoas. E é esse material que a prospectiva precisa mobilizar.

O grupo encerra com uma provocação prática e uma reservada para o próximo encontro. Comentam a ideia de rodar a IA como um grupo concorrente em paralelo ao grupo humano em workshops menores, transcrevendo a oficina com Whisper e usando agentes (como a ferramenta Sauna) para gerar incertezas, mapas e histórias em paralelo, criando um efeito de espelhamento estratégico. E completam a geração de ideias com a sugestão de incorporar um participante IA dentro do próprio grupo, oferecendo ideias ao longo da dinâmica, ampliando a diversidade da equipe.

O próximo episódio inverte a chave da conversa: em vez de IA nos cenários, cenários para a IA, ou seja, provocações de futuro sobre o papel da inteligência artificial nos próximos anos, com convidados especialistas no tema.

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Não há dados sobre boa parte do futuro, pois não é possível definir o futuro de forma estatística para grande parte da realidade (conceito de incerteza knightiana, já abordado por aqui). Ou seja: o futuro pode ter vazios enormes de dados, mas é cheio de opiniões, expectativas e emoções que levam a certezas contraditórias, que se apresentam como ambiguidade.

Além disso, mudamos a uma velocidade cada vez maior enquanto sociedade. Costumes mudam, tecnologias surgem e têm múltiplas possibilidades para sua adoção e regulação; negócios ficam obsoletos, movimentos políticos despontam, legislações inesperadas passam, o meio ambiente nos traz novos eventos. Podemos antecipar essas mudanças, mas geralmente não sabemos que sinais olhar. E isso gera complexidade e uma combinação de incerteza com ambiguidade.

O problema é que a complexidade dói: É muito difícil pensar em muitas variáveis e múltiplas possibilidades. E aí, nosso pensamento pode ficar preguiçoso e simplificar demais coisas que deveriam ser analisadas. Além disso, a incerteza combinada com a ambiguidade também é difícil de gerenciar: É muito difícil fazer previsões quando temos informações incompletas e sinais pouco claros. E aí, para simplificar, pensamos em um só futuro (geralmente no que julgamos mais provável). Mas temos muito pouca chance de acertar previsões do futuro, pois esse “mais provável” normalmente não acontece.

E para mim, o mais importante nisso tudo: a inteligência individual é limitada! O processamento da complexidade, ambiguidade e incerteza é muito mais efetivo quando há diálogos ricos e interações estimulantes em grupos capacitados e com método para conversar sobre o futuro.

Portanto, diante desses desafios, se queremos construir antecipação para que a organização seja resiliente a futuros diversos, não há alternativa senão ter conversas estratégicas e exploratórias sobre o futuro. Criar esses respiros no dia a dia tão reativo e apressado, para entender o que está acontecendo no nosso entorno e para onde as coisas podem ir. Assim, desenvolvemos um novo olhar sobre os fatos e informações ao nosso redor e conseguimos enxergar muitos sinais do futuro.

E por que não apenas ler relatórios ou outros materiais produzidos por grupos de especialistas, em vez de conversar? Há três insuficiências fortes nesse processo:

1. Esses estudos normalmente são gerais e não específicos à realidade daquela organização em particular. Isso é fundamental, pois essa especificidade ajuda a manejar e priorizar melhor as variáveis em análise, contribuindo para uma melhor gestão da complexidade.

2. Ler futuros é muito menos potente que produzir futuros. Ao participar de um processo ativo de análise (e de aprendizado), os conteúdos são muito mais bem fixados, a memorabilidade é criada e acontece uma repercepção do ambiente. Isso ajuda muito na percepção e leitura dos sinais do futuro e no consequente engajamento com o que precisa ser feito.

3. Em conversas estratégicas com método sobre cenários futuros, se compartilham percepções e linguagem, mobilizando a organização e gerando alinhamento. As interpretações sobre as possibilidades ficam mais alinhadas e isso gera uma capacidade de resposta muito maior da organização enquanto grupo.

Ao explorar possibilidades plausíveis para futuros diversos, geramos e analisamos diferentes combinações de incertezas, que produzem cenários distintos. Assim, desenvolvemos nossa familiarização e capacidade de criar soluções para esses futuros diversos, que muitas vezes podem ser incômodos e ameaçadores (mas que também reservam oportunidades e possibilidades, justamente quando o olhar está mais familiarizado).

Por fim, nesse processo também podemos (e geralmente vamos) nos deparar com questões e decisões a serem tomadas que pareciam incertas, mas que após uma análise adequada, apresentam-se como inevitáveis. Esse insight sobre o inevitável pode acelerar projetos e mudanças, que se conduzidas de outra forma, poderiam ficar para depois ou até mesmo para quando fosse muito tarde.

Conversar sobre o futuro ajuda a enfrentar o imprevisível e encarar o inevitável.

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A ascensão chinesa é um tema muito discutido há pelo menos 20 anos. Desde os anos 80, fala-se que a qualquer momento a decadência econômica virá, agora não é diferente. Enquanto ainda não veio, o país vem aumentando sua zona de influência, se desenvolvendo em tecnologia, melhorando sua imagem e expandindo o seu soft power.

O Made in China deixou de ser sinônimo de bugiganga e de má qualidade e passou a ser referência tecnológica. Isso se expandiu para o digital, culminando no TikTok, uma das maiores redes sociais do mundo, que cresceu a ponto de chegar a ser proibida no Estados Unidos, por razões geopolíticas (e possivelmente por lobby das gigantes americanas).

A partir dessas influências e desmistificações, o estilo de vida chinês tem atraído cada vez mais interesse. Alguns americanos, famosos por criarem referências de estilo de vida (o conhecido American Way of Life) passaram a buscar um estilo de vida chinês, principalmente em questões de rotina, como tomar bebidas quentes e evitar geladas, comer congee, evitar andar descalço e se interessar por práticas como acupuntura, tendo esses hábitos apelidados de Chinamaxxing.

É evidente que isso representa uma quebra de paradigmas, afinal, a distância física, cultural e linguística ainda é muito grande. E mais do que isso, o estilo de vida como um todo é distante. A título de exemplo, enquanto países ocidentais discutem reduções de jornadas de trabalho, na China a proteção social é baixa e a cultura de trabalho é intensa, com a maior carga de trabalho semanal entre as grandes economias.

Por outro lado, a cultura do Leste Asiático como um todo está mais relevante, como indicam o cinema e a música da Coreia do Sul. O Japão, que é um destaque há mais tempo, com certeza traz lições importantes para a China (e para o mundo), apesar da rivalidade histórica entre os países. Questões como envelhecimento populacional, tecnologia no dia a dia, relação com o Ocidente e a própria estagnação do crescimento (e suas estratégias de combate) podem dar um norte sobre o que fazer. Assim, o caldeirão cultural fervilhante e a História do Leste Asiático podem reduzir essa distância.

Com tudo isso, o Chinamaxxing é evidência de mudanças geopolíticas e culturais, em que caminhamos para um novo mundo multipolar. Mas ainda há um longo caminho a ser percorrido para que de fato a China supere desconfianças, estabeleça parcerias e consolide seu soft power.

O que é interessante analisar é que há 15 ou 20 anos atrás a simples discussão sobre a possibilidade da China como referência cultural para o ocidente pudesse ser vista como impossível, o que reforça como esses fatores podem mudar mais rápido do que podemos imaginar. Esse fenômeno também demonstra a importância de compreender o país, para o hoje e para o futuro.

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Em 2025, o matemático Daniel Litt apostava que era improvável que até 2030 uma IA pudesse escrever um artigo no nível dos melhores matemáticos. Um ano depois, ele já acha que vai perder essa aposta. Considerando que a matemática é um dos conhecimentos mais abstratos produzidos pelo ser humano, a velocidade desse avanço chama ainda mais atenção. Recentemente, um problema matemático em aberto há mais de 30 anos por uma lenda da Ciência da Computação foi resolvido por um sistema de IA.

Estamos caminhando para a onipresença de agentes?

Ao passo que a velocidade de processamento e qualidade do “pensamento” das IAs vai avançando muito rapidamente, os agentes de IA estão ficando mais comuns. Esses agentes são capazes de realizar diversas atividades como redigir e enviar e-mails, fazer compras, e de maneira mais geral, automatizar atividades corriqueiras. Por outro lado, ainda se comete erros, ao apagar dados que não deveria, por exemplo.

A China já está conseguindo integrar agentes e robôs físicos, colocando-os como “mordomos” e respondendo a diferentes comandos de voz. Tal como os agentes, ainda são instáveis e cometem erros, como perseguir e assustar pessoas (veja aqui o robô que foi “preso” fazendo isso). Mas assim como as IAs estão avançando muito rápido, essa tecnologia também deve seguir o mesmo caminho, e esses itens híbridos parecem ficar cada vez mais corriqueiros.

Como vamos administrar os impactos?

Em meio a tudo isso, as preocupações a respeito do impacto no emprego só crescem. A ONU alertou que até 40% dos empregos podem ser afetados por conta deste mercado, que deve alcançar US$ 4,8 trilhões até 2033. Sam Altman, CEO da OpenAI, a criadora do ChatGPT, diz que a IA não vai substituir empregos inteiros, mas que em breve cerca de 40% das tarefas atuais seriam substituídas, vendo aumento da produtividade e da inovação, mas destacando a necessidade de regulação e segurança, inclusive para este choque inicial.

Assim, tal como em outros momentos de ruptura tecnológica na história, como a Revolução Industrial e a Internet, o momento ainda é de muita incerteza tanto no que se refere ao potencial de desenvolvimento dessas ferramentas, quanto ao futuro do trabalho. Se, por um lado, a IA promete ganhos expressivos de produtividade e a expansão das fronteiras do conhecimento, por outro, ela impõe uma reconfiguração profunda do trabalho, das instituições e das próprias relações sociais.

A atual velocidade dessa transformação sugere que a adaptação, seja por meio de políticas públicas, regulação ou mudanças na qualificação da força de trabalho, precisará acompanhar um ritmo historicamente incomum. Trata-se de um processo contínuo de ajuste, cujos efeitos ainda estão em aberto.

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A conexão entre dados e IA generativa

Há uma diferença enorme entre usar IA generativa e extrair valor dela. A maioria das empresas (para não dizer todas) já teve algum contato com ferramentas como ChatGPT, Gemini ou Claude. Muitos gestores testaram, acharam interessante e seguiram com a rotina. Alguns incorporaram a IA em tarefas pontuais: redigir e-mails, resumir textos, gerar ideias.

Mas poucos conectam IA aos dados do negócio: informações de clientes, níveis de estoque, histórico de atendimento, políticas comerciais, catálogo de produtos. Quando um modelo de IA generativa acessa esses dados, ele deixa de dar respostas genéricas e passa a oferecer respostas relevantes, precisas e contextualizadas para o seu negócio específico (é fundamental observar questões relativas à privacidade de dados pessoais, que não será objeto deste artigo).

Existe uma técnica chamada RAG (Retrieval-Augmented Generation), ou geração aumentada por recuperação. Ela usa a lógica de não depender apenas do conhecimento geral do modelo de IA (que pode estar desatualizado ou ser irrelevante para o seu contexto) e permite que o modelo consulte uma base de dados atualizada antes de responder.

Na prática, funciona assim: o usuário faz uma pergunta em linguagem natural. O sistema busca a informação mais relevante no banco de dados da empresa. Depois, combina essa informação com a capacidade do modelo de linguagem para gerar uma resposta precisa e contextualizada.

Imagine um atendente digital de uma loja que, em vez de dar uma resposta padrão sobre “prazos de entrega”, consulta o estoque real, identifica o centro de distribuição mais próximo do cliente e responde com data estimada de chegada. Ou um assistente interno que, quando um colaborador pergunta sobre a política de férias, acessa o regulamento atualizado da empresa e responde com as regras corretas.

O que isso significa para sua empresa

Para aproveitar a IA generativa num potencial mais alto, três condições precisam estar presentes:

1. Precisão: a IA precisa acessar dados atualizados. Se o banco de dados está desatualizado ou incompleto, a resposta será imprecisa. Não adianta ter o melhor modelo de linguagem do mundo alimentado com dados de seis meses atrás (ou do mês passado, a depender da aplicação).

2. Contexto: a resposta precisa ser relevante para o seu negócio. Um modelo genérico não sabe quais são seus produtos, seus processos, sua política comercial. Para que a IA entregue valor, ela precisa entender o universo específico da sua operação.

3. Simplicidade: se a implementação exigir uma equipe de engenharia de dados e meses de desenvolvimento, ela não serve para a maioria das empresas, que não tem esses recursos. A solução precisa ser proporcional ao porte e à maturidade digital do negócio.

Cinco recomendações práticas para PMEs

1. Comece pelo inventário dos seus dados, não pela tecnologia: antes de escolher qualquer ferramenta de IA, mapeie quais dados operacionais sua empresa já gera e onde eles estão: no sistema de gestão, em planilhas, no CRM, no histórico de atendimento, no catálogo de produtos. Muitas empresas têm dados valiosos dispersos e desorganizados.

2. Use RAG de forma simples antes de investir em infraestrutura: o conceito de RAG pode ser aplicado em escala menor sem bancos de dados sofisticados. Ferramentas que permitem upload de documentos (como assistentes de IA com capacidade de análise de arquivos, tipo Notebook LM) já aplicam alguma versão desse princípio. Você alimenta o modelo com seus dados e obtém respostas contextualizadas. Para uma PME, isso já resolve casos como atendimento ao cliente com base em FAQ, consulta a políticas comerciais e síntese de relatórios.

3. Priorize casos de uso com retorno imediato: não tente transformar tudo de uma vez. Alguns exemplos são: automação parcial do atendimento ao cliente (chatbot alimentado com dados reais do negócio), pesquisa inteligente no catálogo de produtos (especialmente em e-commerce) e assistência interna para equipes (consulta rápida a processos, políticas e histórico de decisões).

4. Capacite quem já conhece o negócio, em vez de contratar especialistas em IA: quem melhor pode configurar e validar uma solução de IA para sua empresa é quem já entende os dados e os processos do negócio. Invista na capacitação da equipe em ferramentas acessíveis. Chame especialistas para treinarem sua equipe em habilidades e ferramentas que serão necessárias daqui pra frente. Você não precisa necessariamente desses especialistas em seu quadro de funcionários.

5. Pense na IA como transversal a todos os processos, não como projeto: o erro mais comum é tratar a IA como um projeto isolado. Pense nela como uma camada de inteligência que se adiciona aos sistemas e processos que já existem. A pergunta aqui é: “em que pontos do meu fluxo operacional a IA pode reduzir atrito, acelerar decisões ou melhorar a experiência do cliente?”

Questões para reflexão

• Seus dados operacionais estão organizados de forma que uma ferramenta de IA consiga acessá-los e interpretá-los?

• Quais processos repetitivos da sua empresa poderiam ser automatizados ou enriquecidos com respostas contextualizadas?

• Se um concorrente conectar a IA generativa aos dados dele antes de você, o que ele poderá fazer e que vantagem competitiva ele ganhará?

• Sua equipe tem clareza sobre o que a IA pode e o que não pode fazer no contexto do seu negócio?

A IA generativa, por si só, é uma tecnologia de propósito geral. Ela é útil, mas genérica. O que a transforma em vantagem competitiva é a conexão com os dados específicos da sua empresa. Empresas que fizerem essa ponte primeiro terão respostas mais rápidas, atendimento mais preciso e operações mais inteligentes. As que não fizerem continuarão usando a IA como um assistente de texto superestimado.

O caminho para PMEs é aplicar os princípios de precisão, contexto, simplicidade com ferramentas proporcionais ao porte e à maturidade digital do negócio. E o ponto de partida é organizar os dados, escolher casos de uso concretos e testar rápido.

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Estratégia exige antecipação, análise crítica e leitura de sinais discretos. Para aprofundar essas reflexões, acesse o blog da Delta Consulting ou conecte-se comigo no LinkedIn.

Um dos conceitos mais ricos do episódio é o do cenário fantasma: a imagem implícita do futuro que cada gestor carrega na cabeça sem nunca torná-la explícita. Quando uma organização não tem processo formal de reflexão sobre cenários, cada liderança opera a partir do seu próprio fantasma, frequentemente desalinhados entre si. O exercício de cenários força essa explicitação: as pessoas descobrem o que está na cabeça umas das outras e são obrigadas a dialogar sobre aquilo que, de outra forma, ficaria invisível. A fábula dos cegos e o elefante (em que cada um descreve o animal a partir de um toque parcial) serve de metáfora: cada participante traz uma verdade parcial do sistema, e apenas a integração dessas verdades permite uma visão mais completa da realidade.

O grupo também discute como o wargaming e as simulações podem enriquecer o processo de construção de cenários. Ao atribuir a cada pessoa o papel de um ator diferente (concorrente, regulador, cidadão, cliente do futuro), o exercício estimula um pensamento estratégico mais honesto e menos benevolente com as próprias suposições. Exemplos práticos surgem: o Civil Service College de Singapura, que usa simulações de políticas públicas com servidores, e um projeto com o Ministério da Educação de Malta, onde future personas foram criadas para imaginar como uma diretora de escola ou um aluno vivenciariam os cenários desenhados. Tudo isso aponta para cenários que deixam de ser documentos estáticos para se tornarem experiências vivas de antecipação estratégica.

Para encerrar, o episódio toca no tema da participação ampliada na construção de cenários, com o exemplo da Empresa de Planejamento Energético (EPE) e seu Plano Energético Nacional com horizonte até 2055 — um processo que incluiu consulta pública aberta. A reflexão que fica é sobre o equilíbrio entre amplitude participativa e viabilidade prática: quanto mais vozes, mais robusto o cenário, mas também maior o desafio de coordenação. O próximo episódio já tem tema reservado: gêmeos digitais e o papel da inteligência artificial nas metodologias qualitativas de cenários: um assunto que ficou na ponta da língua e promete render.

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Os resultados foram surpreendentes, considerando o que tantos ditos especialistas projetam e prometem com a IA. Saber o que a IA consegue efetivamente fazer (e não fazer) é fundamental para aplicá-la de forma estratégica e adequada na sua empresa.

O que o benchmark mede

O ARC-AGI-3 é o primeiro benchmark de raciocínio interativo para agentes de IA (clique no link e jogue!), em que humanos e IAs jogam e precisam aprender em ambientes completamente novos, sem instruções claras. Ele avalia se um agente consegue aprender as regras de um ambiente desconhecido explorando-o e obtendo feedback do resultado de suas ações neste ambiente.

Cada ambiente é 100% solucionável por humanos e testadores humanos os concluem em mediana de aproximadamente 7 minutos e meio. Os modelos mais avançados disponíveis hoje, como Google Gemini 3.1 Pro, OpenAI GPT-5.4 e Anthropic Opus 4.6 chegaram no máximo a 0,37% (Gemini) de eficiência. Detalhe para o Grok, que conseguiu 0% (leia a nota de rodapé se quiser entender melhor os critérios desse cálculo de eficiência).1

A confusão que o mercado alimenta

Nos últimos dois anos, CEOs de grandes empresas de tecnologia têm feito afirmações ousadas. Jensen Huang, CEO da Nvidia, declarou recentemente que a inteligência artificial geral já foi alcançada. Afirmações semelhantes circulam em painéis, conferências e releases corporativos com frequência crescente. Vale pensar se são afirmações genuínas ou se são motivadas por um conflito de interesses, que surge da própria intenção de aumentar o valuation de suas próprias empresas em novas rodadas de captação de investimentos.

O ponto que poucas manchetes e pessoas explicam com clareza é que os grandes modelos de linguagem não aprendem durante o uso. Eles foram treinados em volumes imensos de dados antes de chegarem ao usuário, e esse treinamento não muda enquanto você conversa com eles. O que parece adaptação é, na prática, recuperação sofisticada de padrões. Quando alguém diz “a IA já aprendeu a fazer X sozinha”, quase sempre está descrevendo uma capacidade treinada previamente e não algo que o sistema descobriu por conta própria em tempo real. Você está apenas acessando este conhecimento e não está ensinando uma máquina.

O que significa “aprender” para uma IA

O ARC-AGI-3 foi projetado exatamente para desafiar as IAs e ver o que acontece quando elas não usam esses atalhos de memória. Seus idealizadores conseguiram isso criando um ambiente interativo e mecanismos autônomos de descoberta de objetivos. Dessa forma, conseguem testar como a IA se comporta quando não há padrões de treinamento, e qual a diferença de desempenho em comparação com a adaptação natural do processo de aprendizado humano.

O desempenho abaixo de 1% dos modelos de ponta indica uma incompatibilidade entre as arquiteturas de IA atuais e os processos cognitivos necessários para verdadeira adaptação a tarefas novas. Apesar de seu crescimento exponencial e do surgimento de capacidades avançadas de raciocínio, sistemas como GPT-5.4 e Gemini 3.1 Pro ainda falham em ambientes que humanos sem treinamento (mesmo crianças) navegam com sucesso.

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Será que você consegue bater o Gemini?

O ARC Prize disponibilizou versões jogáveis do benchmark diretamente em navegadores. Acesse uma das tarefas aqui e veja quanto tempo você leva para descobrir o objetivo e concluir o ambiente. A maioria das pessoas consegue em alguns minutos. Nesse joguinho específico do link, o desempenho de ChatGPT 5.4, Gemini 3.1, Grok 4.20 e Claude Opus 4.6 foi 0%. Se você tiver mais curiosidade, role a tela para baixo e veja o replay do humano de referência (e fique agoniado porque acho que não foi a mais esperta das pessoas...).

O que isso significa

Nada aqui diminui o valor real das IAs atuais. Sistemas como Claude, GPT e Gemini são extraordinariamente úteis para tarefas dentro do domínio do que já foi aprendido durante o treinamento.

Mas a confusão entre “executa bem tarefas conhecidas” e “aprende autonomamente em tempo real” tem consequências importantes para tomada de decisões estratégicas. Empresas que constroem planos supondo que terão IAs que descobrirão sozinhas o que precisam fazer em novos contextos estão trabalhando sob uma visão arriscada.

Esse experimento só reforça que a IA ainda é pouco eficaz em contextos genuinamente novos, sem uma grande quantidade de dados de referência e sem orientações claras. Por isso, a organização e estruturação de bases de dados e a capacitação das pessoas para definir objetivos claros e direcionar as interações com a IA são competências cujo desenvolvimento é inadiável para todas as organizações.

Quer explorar como preparar a sua organização para múltiplos futuros possíveis? Me manda um e-mail em fernando@deltaconsulting.com.br.

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Integrar equipes de forma prática e efetiva, com processos duradouros é bastante desafiador. Grande parte das práticas corporativas de integração passa por atividades lúdicas, que constroem um momento e geram reflexões, mas que não geram efeitos sustentáveis e cumulativos ao longo do tempo.

Além disso, o exercício de integração é complexo: exige tanto o desenvolvimento de habilidades individuais nas pessoas quanto de práticas coletivas no time. Para conseguir esses resultados, precisamos de uma prática guiada, ou seja, um exercício prático supervisionado. E o quanto mais esse exercício for próximo da realidade dos participantes, melhor.

Isso pode ocorrer de duas formas: com dinâmicas e métodos que tratem o que efetivamente está acontecendo na organização ou com discussões em que os participantes não se sintam tão expostos e com o “dedo na ferida”. Tratar o que está acontecendo é bastante útil e eu mesmo tenho um vasto histórico com meus clientes de conduzir integração de grupos desta forma. Mas muitas vezes, o gestor não quer exacerbar conflitos e prefere tratar isso de uma forma mais leve. E é possível trabalhar integração de forma leve e efetiva com scenario planning.

Trabalhar com cenários futuros é um desafio exigente e estimulante que exercita as habilidades de cooperação, comunicação, escuta ativa, gestão de conflitos, negociação e pensamento sistêmico, essenciais à integração de grupos. É um exercício prático, que tem a ver com a realidade do grupo e, ao mesmo tempo, é suficientemente distante para não exacerbar conflitos já existentes. E ainda proporciona a oportunidade de as pessoas cooperarem e verem outro lado dos colegas que não conheciam.

Discutir o futuro que a organização poderá enfrentar oferece exatamente esse campo: desafiador, estimulante e com forte senso de utilidade prática. A equipe exercita as habilidades necessárias à integração e produz algo que a organização precisa: uma visão honesta e compartilhada sobre as incertezas que vão moldar o negócio. E ainda dá a oportunidade de fazer observações sobre a equipe (de forma coletiva e individual) que o dia a dia da operação raramente possibilita.

E ao construir coletivamente narrativas sobre futuros plausíveis, cada pessoa precisa tornar explícitas as suas premissas sobre o futuro. Isso compartilha conhecimento e dá espaço para pessoas falarem sobre temas interessantes e intrigantes (que você talvez não esperasse). Mas também pode fazer emergir visões antagônicas. E um bom exercício de cenários não precisa resolver o antagonismo entre as visões, mas explorar e aprofundar o entendimento dessas lógicas adversárias. Isso exige que as pessoas se escutem e que façam boas perguntas para entrar no raciocínio do outro, mesmo que discordem.

Com isso, também são construídos conteúdos, conhecimento e uma linguagem para falar sobre múltiplos futuros, fazendo a organização se preparar para mundos distintos, sem precisar apostar num único cenário oficial.

Mas isso não quer dizer que só se constrói por “agregação” nesse exercício: conflitos e priorização coletiva são necessários. Negociação é necessária. A discussão sobre tendências e incertezas críticas, com uma consequente construção de cenários exige escolhas: quais tendências priorizar, quais incertezas são realmente críticas, como montar histórias coerentes a partir de variáveis que apontam em direções opostas.

O que torna esse exercício produtivo e leve é que os conflitos gerados não carregam o peso de um problema imediato. Discutir variáveis externas e mudanças de papéis e atitude dos stakeholders é uma negociação estimulante, não ameaçadora. A equipe pratica gestão de conflito e negociação num ambiente em que o custo do erro é muito baixo, mas o tema é genuinamente relevante para o futuro do negócio.

E é isso que diferencia o uso de scenario planning como ferramenta de integração das dinâmicas convencionais de desenvolvimento de equipes: o campo de prática é real. Não se trata de uma simulação com cenário fictício e de analogias forçadas (isso para não falar daquelas “dinâmicas” constrangedoras...). As tendências discutidas, as incertezas mapeadas e as decisões estratégicas que emergem dos cenários têm impacto direto sobre o presente da organização.

A sua equipe tem explorado o futuro de forma estruturada? Ou as discussões sobre estratégia têm se concentrado, na prática, em planos operacionais e ciclos anuais de revisão?

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