Superando o gap da transformação com IA: como preparar sua empresa para a IA agêntica

Em meio a todo o entusiasmo em torno da IA, há um tema crucial ausente das discussões: o gap da transformação com IA.

Neste momento, organizações de todos os portes estão sentindo a pressão para implementar a IA. E muitas pessoas estão se tornando realmente mais produtivas — escrevendo, programando e analisando dados com muito mais rapidez.

Mas será que as empresas como um todo se tornaram expressivamente mais produtivas só porque seus colaboradores estão usando LLMs? Ainda não. Um estudo da PwC, abre em uma nova aba aponta que apenas 12% dos CEOs relatam ROI significativo com investimentos em IA generativa, e 95% dos projetos-piloto não geram nenhum ROI mensurável, de acordo com um estudo do MIT, abre em uma nova aba.

Apesar dos orçamentos crescentes de IA e dos ganhos individuais de produtividade, a maioria das organizações simplesmente não está alcançando o retorno esperado. E a razão é bastante simples: indivíduos produtivos não resultam automaticamente em uma organização produtiva.

Então, como vivenciar na prática os benefícios organizacionais que a transformação com IA promete?
No fim das contas, superar o gap da transformação com IA não tem a ver com o poder das suas ferramentas de IA ou com o volume de pessoas usando IA. Trata-se de repensar como seus fluxos de trabalho realmente funcionam.

O que é transformação com IA?

A transformação com IA é um processo abrangente no qual uma organização integra a inteligência artificial (IA) a todos os aspectos de suas operações, produtos e serviços. Ela pode envolver a implementação de múltiplos tipos de tecnologia, como a IA generativa, usada na criação de textos, imagens e outros conteúdos, e a IA agêntica, referente a aplicações de IA que realizam tarefas com autonomia.

A maioria das empresas planeja usar IA para automatizar tarefas, sintetizar informações, acelerar tomadas de decisão, aprimorar a experiência do cliente e criar novos produtos ou serviços.

A transformação com IA vai muito além de apenas adotar algumas ferramentas inteligentes; ela representa uma mudança fundamental na estratégia de negócios, nos processos operacionais e na cultura organizacional. E é justamente por isso que ela é tão complexa. Para adaptar e transformar áreas do negócio, você precisa compreendê-las em profundidade — mas a maioria das empresas não compreende.

Vou detalhar melhor.

Quais são os maiores desafios na transformação com IA?

Os maiores desafios na transformação com IA surgem ao tentar escalar a IA para além de indivíduos ou equipes isoladas. As pessoas podem estar programando, fazendo brainstorming e pesquisando com mais agilidade do que nunca, mas esse valor fica retido em silos. Ele não se multiplica nem se conecta ao todo.

A boa notícia é que já presenciamos esse mesmo desafio em avanços tecnológicos anteriores, e podemos aplicar esses aprendizados ao cenário atual.

Na década de 1890, as fábricas funcionavam a vapor, com uma complexa rede de correias e polias. Quando a eletricidade chegou, os donos das fábricas trocaram a máquina a vapor por um motor elétrico, mas mantiveram o mesmo layout das instalações. Embora a nova tecnologia tornasse as máquinas individuais mais rápidas, a produtividade das fábricas mal se alterou por 30 anos.

Foi apenas quando alguém questionou a maneira como o trabalho realmente deveria fluir que a fábrica experimentou ganhos reais de produtividade. Alguém finalmente compreendeu o processo a fundo para reprojetá-lo de um jeito que maximizasse as vantagens do motor elétrico.

Estamos exatamente nesse mesmo momento com a IA: as empresas trocaram o motor, mas ainda não reprojetaram a fábrica.

Para remodelar o negócio com foco em IA, especialmente a IA agêntica, você precisa compreendê-lo com clareza: identificar onde ocorrem as passagens de bastão, onde estão os gargalos e onde as decisões são tomadas. Somente compreendendo o negócio a fundo é possível examinar, questionar e remodelá-lo para extrair o valor máximo da IA.

Mas, de acordo com uma recente pesquisa da Lucid, abre em uma nova aba, a maioria das empresas carece da documentação necessária para compreender seus próprios negócios com precisão:

• 49% dos profissionais do conhecimento afirmam que os fluxos de trabalho operacionais atuais de suas organizações são pouco ou quase nada documentados.
• 60% relatam que metade ou mais dos fluxos de trabalho da equipe dependem de conhecimento informal ou atrelado a pessoas específicas.
• 80% dependem do conhecimento empírico ou tácito da organização para concluir o trabalho.

Conclusão: a transformação com IA nunca atingirá todo o seu potencial até que os processos corporativos, fluxos de trabalho, arquiteturas, fluxos de dados e práticas de colaboração atuais sejam compreendidos e documentados.

As três fases da transformação com IA

Um recente artigo da a16z descreve em detalhes a distância entre a IA individual e a IA institucional. O que percebi, no entanto, é que a maioria das organizações enfrenta dificuldades na transição de uma fase para a outra. Por quê? Porque há uma etapa crítica esquecida entre o estado atual e a meta final. Vamos analisar mais de perto.

Fase um: IA individual

A fase da IA individual é onde a maioria das empresas está hoje. Durante esta etapa, as pessoas usam ferramentas como ChatGPT, Copilot, Claude e outras de forma isolada para agilizar tarefas. Muitos colaboradores se tornam mais produtivos em seus postos de trabalho, mas nada mais na organização se transforma.

A IA individual é uma fase importante que envolve experimentação e aprendizado, mas existe um limite para o valor que ela pode agregar à organização como um todo.

Fase dois: Visibilidade e mapeamento

Por mais que as organizações tentem, simplesmente não é possível saltar diretamente da IA individual para a IA institucional. Há uma etapa essencial no meio do caminho que a maioria das empresas ignora: tornar o invisível, visível.

Sabemos que o objetivo final é uma organização remodelada e otimizada para a IA. Contudo, antes de reprojetar qualquer coisa, você precisa conhecer o estado atual. É por isso que a fase dois é toda voltada para a documentação — mapeando processos, sistemas e dependências. Ao transferir o conhecimento institucional da cabeça das pessoas para um modelo visual compartilhado, torna-se muito mais fácil questionar a estrutura existente e identificar onde a IA agregará mais valor.

Porém, não são apenas os humanos que precisam de documentação sobre o funcionamento do negócio. Para que os agentes de IA interajam com diferentes sistemas e processos corporativos, eles também necessitam de amplo contexto operacional. Conforme afirma a Forrester: “Os agentes de IA precisam de instruções passo a passo sobre como executar tarefas. Na maioria das empresas atuais, esse conhecimento reside em fluxos de trabalho fragmentados, dados não documentados e processos informais.” (Blog da Forrester, “Autonomy Is The Future, But AI Agents Still Deliver Value Today”, julho de 2025).

Fase três: IA institucional

A IA institucional é o destino final: fluxos de trabalho redesenhados com foco prioritário em IA que impulsionam a produtividade em toda a organização. Nesta fase, os processos centrais foram reconstruídos do zero para incorporar plenamente os agentes de IA. A inteligência artificial deixa de ser um mero recurso de produtividade individual e se torna uma capacidade governada e confiável, alinhada aos objetivos estratégicos da organização.

Como superar o gap da transformação com IA

Na fase dois, que faz a ponte entre a IA individual e a institucional, recomendo que as organizações sigam algumas etapas claras: visualize sua realidade atual, alinhe a estratégia e faça a implementação com contexto.

Enxergue a realidade

O primeiro passo para superar o gap da transformação com IA é ter visibilidade sobre como o trabalho é realmente realizado, e não apenas sobre os processos descritos em uma wiki interna desatualizada. Considere as tomadas de decisão, os trade-offs e as regras não escritas inerentes a cada processo. Centralizar todo esse contexto em um espaço visual compartilhado estabelece a base para a preparação para a IA.

A partir daí, você pode avaliar seus fluxos de trabalho, processos e sistemas atuais para diagnosticar o nível de maturidade deles para receber melhorias com IA. Afinal, incorporar IA a uma operação ineficiente apenas aumentaria os problemas, sem resolvê-los. É fundamental analisar com cuidado quais partes do negócio estão prontas para a IA e quais precisam ser otimizadas previamente.

As principais atividades nesta etapa incluem:

• Registrar o conhecimento tácito em mapas de processos, abre em uma nova aba e diagramas de sistemas, abre em uma nova aba visuais
• Avaliar o estado atual para identificar casos de uso prioritários para a IA agêntica, abre em uma nova aba
• Evidenciar as dependências de sistemas e pontos de integração nos fluxos de trabalho

Alinhe a organização

Em seguida, alinhe as equipes em torno de uma estratégia de IA que estabeleça uma visão compartilhada, defina novos fluxos de trabalho para concretizá-la e crie parâmetros de governança para proteger a implementação. Pense nisto: como os processos serão redesenhados? Onde humanos e agentes de IA atuarão juntos? Quais sistemas precisarão estar acessíveis em cada fluxo de trabalho? Como a organização garantirá que todos acessem as informações corretas?

O desenvolvimento de uma estratégia corporativa de IA, abre em uma nova aba é parecido com o processo usado pelas equipes no desenvolvimento de produtos. As lideranças precisam de um espaço de encontro, em tempo real ou assíncrono, para fazer brainstorming, definir prioridades e planejar. Já os times precisam de acesso a uma documentação centralizada, com controle de versões e constantemente aprovada e atualizada.

Esse processo geralmente engloba:

• Conduzir o planejamento estratégico, abre em uma nova aba para priorizar investimentos em IA com base em metas, riscos e retornos previstos
• Reestruturar fluxos de trabalho e definir papéis entre humanos e agentes de IA por meio de matrizes RACI, abre em uma nova aba e diagramas de raias (swimlanes), abre em uma nova aba
• Instituir governança, fluxos de aprovação e diretrizes de conformidade para as iniciativas de IA

Construa o futuro

Com a compreensão do estado atual e o planejamento do estado futuro, você pode implementar e escalar a IA com eficácia. Esta etapa envolve coordenar tarefas de execução, implantar agentes nos fluxos de trabalho remodelados e aperfeiçoar e escalar processos entre as equipes.

Vale destacar que este também é o momento em que a documentação se transforma em infraestrutura. Se historicamente a documentação funcionava apenas como um registro de conformidade ou um recurso visual de apresentação, hoje ela atua como a camada de contexto crítica que orienta a tomada de decisão dos agentes de IA. Por exemplo, vejo equipes usarem a Lucid para documentar seu blueprint operacional e conectar seus recursos visuais da Lucid diretamente às suas ferramentas de IA (como ChatGPT, Claude e Microsoft Copilot) por meio do servidor MCP da Lucid, abre em uma nova aba para uma execução contínua.

Implementar a IA em escala engloba:

• Criar cronogramas, abre em uma nova aba de implementação flexíveis, com marcos claros, dependências e responsáveis definidos
• Fornecer a documentação de processos aprovada diretamente ao ambiente de execução de IA para orientação dos agentes
• Monitorar resultados e atualizar a documentação em uma fonte central de informações governada (como a Extensão Processos, abre em uma nova aba na Lucid)

Exemplos de transformação com IA

À medida que mais organizações buscam migrar da IA individual para a IA institucional, surge um ponto em comum: as implementações mais bem-sucedidas dependem de recursos visuais claramente documentados. Veja a seguir alguns exemplos de organizações pioneiras nessa mudança.

Carta: mapeando fluxos de trabalho agênticos

Quando a Carta decidiu implementar agentes de IA autônomos para gerenciar fluxos contábeis complexos — gerando uma economia de mais de 3.500 horas por mês —, a equipe percebeu que o segredo para uma automação inteligente estava na criação de um blueprint visual impecável.

Antes que um agente de IA pudesse assumir o processo de conciliação financeira, executar tarefas em ferramentas externas e tomar microdecisões, os operadores humanos precisavam dominar o processo existente a fundo, até o caso mais específico.

A equipe da Carta optou por mapear seu processo na Lucid. Usando o diagrama da Lucid como camada de contexto, eles o traduziram em um agente que hoje executa a grande maioria das tarefas manuais, contando com validações pontuais feitas por pessoas (human-in-the-loop). Sempre que o agente ou a equipe identificavam desvios do processo documentado oficialmente ou decisões fora dos parâmetros estabelecidos, o processo era refinado na Lucid e o agente era atualizado de acordo.

A IA já está transformando a forma como trabalhamos na Carta, e a Lucid é fundamental nessa mudança”, afirma Henry Ward, CEO da Carta. “A Lucid tem sido indispensável para mapear e iterar fluxos de trabalho de IA com nossas equipes de negócios logo no início do processo, oferecendo a clareza de que precisamos antes de codificá-los em outros sistemas. Essa colaboração nas etapas iniciais tem sido crucial para transformarmos ideias ambiciosas em soluções de IA práticas e escaláveis.”

Uber: criando blueprints para a tomada de decisões por IA

Uma das maiores empresas de transporte por aplicativo do mundo, a Uber Technologies, já reconheceu o valor de um blueprint visual para acelerar uma iniciativa estratégica de IA e economizar milhões de dólares.

Para uma operação dessa dimensão, responder a milhões de chamados de suporte por semana representa um custo expressivo. A empresa buscou automatizar esse processo com o uso de IA agêntica, mas, para construir essa automação, foi necessário disponibilizar o contexto correto a fim de que o agente atendesse adequadamente às solicitações de suporte.

A Uber já possuía documentações no formato de árvore de decisão na Lucid, que orientavam os atendentes de suporte na resolução dos chamados. Usando esses recursos visuais como ponto de partida, criaram uma documentação de suporte completa e estruturada em camadas na Lucid para atuar como o blueprint seguido pelo agente de IA.

O projeto caminha para automatizar 70% dos chamados de suporte até o final de 2026, com uma economia anual estimada em US$ 500 milhões.

Dê os próximos passos na sua jornada de transformação com IA

Superar o gap entre a IA individual e a IA institucional exige visibilidade, alinhamento e governança. Algumas ferramentas podem oferecer diagramação básica, mas carecem de governança; outras proporcionam padronização, mas deixam a desejar na colaboração. A Lucid reúne o melhor dos dois mundos, equilibrando flexibilidade, inteligência e estrutura para ajudar você a visualizar o cenário atual, remodelar a organização e gerenciar a implementação.

A Lucid apoia a transformação com IA por meio de:

• Mais de 100 integrações com os principais aplicativos do mercado, incluindo um servidor MCP para conexão aos principais LLMs
• Recursos intuitivos e inteligentes de diagramação para acelerar a visualização de processos, sistemas e dados
• Extensões avançadas para simplificar a governança e a padronização de documentações
• Uma equipe de serviços profissionais dedicada a entregar soluções sob medida