A inteligência artificial virou pauta fixa em reuniões de diretoria, planejamento e até nas conversas de corredor. Cada área parece ter “o seu teste” com IA: um chatbot em atendimento, um piloto de automação de documentos, um experimento de análise de dados. Mas, quando olhamos para a gestão do negócio, o cenário é outro: poucos projetos passam da fase de piloto para a operação, e as decisões continuam presas a planilhas, e-mails e aprovações manuais em cadeias longas e pouco transparentes. Nesse cenário, onde entra a Gestão com IA?

Um relatório recente do MIT, amplamente repercutido por veículos como a Exame, mostra que apenas 5% dos programas piloto de IA conseguem acelerar a receita, enquanto 95% não produzem impacto financeiro relevante. À primeira vista, é um balde de água fria para qualquer empresa que está investindo em IA. Mas, como Rafael Bortolini, diretor de IA e automação da SToque, alerta, “tem uma diferença muito grande entre quem lê título e quem lê o estudo mesmo”. O problema não é a tecnologia em si, e sim a forma como ela é integrada aos processos, dados e rotinas de gestão.

Quando olhamos para o Gartner Hype Cycle, a mensagem é semelhante: a IA generativa começa a sair do pico de expectativas infladas e entra na fase em que precisa provar valor real, em escala, dentro das organizações (Pragmatic Coders). Em outras palavras, já passou o momento de se encantar apenas com demonstrações e protótipos, agora a pressão está em transformar experimentos em resultado concreto de negócio, com governança, segurança e métricas claras.

É nesse ponto que trazemos uma ideia central para este artigo: o que diferencia iniciativas pontuais de estratégias verdadeiramente transformadoras não é o “modelo de IA da moda”, mas a forma como a empresa passa a gerar, governar e decidir com IA. Como resume Rafael, a missão é “fazer com que a empresas percorrem essa jornada de maturidade em direção à inteligência artificial”, uma jornada que mexe menos com gadgets e mais com a lógica de gestão.

Chamamos isso de gestão com IA. Não se trata de usar um chatbot como “assistente de texto” para ganhar alguns minutos por dia, nem de isolar a IA em um laboratório de inovação.

Gestão com IA significa incorporar a inteligência artificial na maneira como a organização planeja, executa, monitora e toma decisões: dos processos operacionais às alçadas de aprovação, dos indicadores acompanhados pelo C-level aos fluxos que conectam áreas e sistemas. É dessa mudança de lógica, e não de mais um piloto isolado, que nascem as estratégias capazes de transformar, de fato, a forma como o negócio opera e cresce.

Gestão com IA: o que significa (e por que isso vai além de usar um chatbot)

Quando olhamos para dentro das empresas hoje, é comum ver duas realidades convivendo em paralelo. De um lado, profissionais usando ChatGPT, Gemini e outras ferramentas para ganhar tempo em tarefas individuais: escrever e-mails, revisar textos, estruturar apresentações. Do outro, uma organização que continua tomando decisões estratégicas e operacionais com base em planilhas, e-mails e reuniões intermináveis.

O próprio Rafael Bortolini reforça esse descompasso ao comentar uma pesquisa recente sobre uso do ChatGPT: cerca de 70% do uso é pessoal, enquanto apenas 30–40% está ligado diretamente ao contexto empresarial. O resultado é um cenário curioso: “as pessoas estão realmente sendo mais produtivas, mas a empresa não está vendo resultado no dia a dia”. Ou seja, a produtividade cresce na ponta, mas não se converte em impacto nos DREs, na rentabilidade ou nos indicadores de negócio.

O uso pessoal de IA não é o mesmo que gestão com IA. Rafael sintetiza bem essa ideia quando comenta que há muitas organizações no “nível zero” de maturidade, em que “simplesmente os colaboradores estão usando ChatGPT e pronto, não tem uma estratégia organizacional corporativa de adoção de IA generativa”. Nesse estágio, a IA é vista como uma ferramenta de apoio individual, desconectada da forma como a empresa define metas, opera processos e toma decisões.

Quando a gestão com IA começa?

Já gestão com IA começa quando a inteligência artificial passa a atuar sobre o próprio sistema de gestão da empresa:

• Processos críticos são apoiados ou orquestrados por IA, não apenas tarefas periféricas.
• Decisões operacionais e táticas são influenciadas por modelos e agentes de IA, que analisam dados, sugerem caminhos e automatizam partes da jornada.
• Fluxos com automação e IA rodam em produção, com SLA definido, monitoramento contínuo, papéis claros entre pessoas e agentes, e governança sobre risco, dados e compliance.

Nos níveis mais avançados de maturidade descritos pelo MIT, a IA passa a fazer parte dos processos de missão crítica e da tomada de decisão diária: “a IA faz parte de processos de missão crítica, ajuda na tomada de decisão diária do negócio […] o meu cliente e o meu fornecedor estão interagindo com a minha IA”. Aqui, gerir com IA significa que a forma de operar o negócio foi redesenhada com a tecnologia como alavanca.

Essa diferença também aparece quando Rafael contrasta iniciativas pontuais e transformadoras: “uso pontual de IA é o time de RH usando IA para job description […]. Iniciativas transformadoras é quando você traz IA pro teu processo e o teu processo muda por causa de IA”. Gestão com IA, portanto, não é criar uma camada de “atalhos inteligentes” em cima do que já existe, mas revisar como a organização planeja, executa, monitora e decide.

Frentes coordenadas:

Em termos práticos, gestão com IA envolve pelo menos quatro frentes em movimento coordenado:

• Estratégia: IA conectada às prioridades de negócio, aos objetivos de crescimento, eficiência e experiência do cliente.
• Processos: fluxos mapeados, automatizados e com espaços claros onde agentes e modelos de IA entram para ler dados, classificar, decidir e executar.
• Dados: informações organizadas, acessíveis e preparadas para consumo por IA, com arquitetura, integrações e políticas definidas.
• Pessoas: equipes capacitadas para trabalhar com IA, compreender suas limitações, interpretar recomendações e ajustar continuamente os fluxos.
  

A partir desta definição, o passo seguinte é entender em que estágio sua empresa está nessa jornada e quais movimentos são necessários para que a IA deixe de ser apenas um experimento local e passe a fazer parte do sistema de gestão como um todo.

Gestão com IA: os níveis de maturidade em IA e o impacto na gestão

Antes de decidir “onde colocar IA”, vale responder a uma pergunta básica: em que nível de maturidade a sua empresa está hoje? Foi justamente para isso que o MIT estruturou um modelo de maturidade em IA, que foi adaptado por Rafael Bortolini para a realidade brasileira e que pode ser utilizado como “mapa do tesouro”.

O modelo original traz quatro níveis. Rafael acrescenta um “nível zero”, para representar empresas que ainda não têm qualquer estratégia organizada de IA: “tem muita empresa aí que está no nível zero, ou seja, que simplesmente os colaboradores estão usando ChatGPT e pronto, não tem uma estratégia organizacional corporativa de adoção de IA generativa”.

A partir daí, a jornada evolui em degraus claros:

Nível 0: Inércia em IA

No nível 0, a empresa não tem uma estratégia de IA. O que existe é um uso disperso de ferramentas como ChatGPT por parte de alguns colaboradores, sem qualquer alinhamento com a gestão ou diretrizes corporativas.

• Não há política de uso, nem discussão estruturada sobre riscos, oportunidades e prioridades.
• A liderança ainda enxerga IA como algo distante, experimental ou “assunto de TI”.
• O risco é claro: decisões importantes continuam desconectadas da nova tecnologia, enquanto o mercado avança.
  

Nível 1: Experimentando IA na borda

No nível 1, a IA começa a aparecer, mas na periferia da organização:

• Colaboradores usam LLMs genéricos (ChatGPT, Gemini, Claude) para tarefas do dia a dia, como: textos, ideias, resumos, apoios pontuais.
• A empresa inicia as primeiras iniciativas de literacia em IA (ensinar pessoas a usar melhor a tecnologia) e começa a discutir políticas de uso: “eu posso carregar documento corporativo dentro do chat? Eu posso usar? Não posso?”

A gestão, porém, ainda está “observando de fora”, a IA não entrou no planejamento estratégico, não compõe metas nem indicadores. Há movimento, mas sem impacto consistente na forma de gerir o negócio.

Nível 2: Construindo pilotos de IA

O nível 2 marca a transição do uso individual para iniciativas corporativas:

• Surgem pilotos e POCs (um bot, um fluxo automatizado, etc.).
• A empresa começa a olhar para automação de processos com IA, consumindo dados via APIs e iniciando uma cultura de dados ainda incipiente.

Rafael chama esse estágio de “construindo IA”, justamente porque os resultados ainda são pouco palpáveis: “nesse estágio, eu tenho uma completude melhor de análise, apesar de ainda não ter resultados palpáveis”.

É aqui que está a maior parte das empresas avaliadas. Como o próprio MIT destaca, e Rafael reforça, o grande desafio está em sair do nível 2 para o nível 3.

Nível 3: Trabalhando com IA na gestão do dia a dia

No nível 3, a IA finalmente sai do laboratório e entra na operação:

• A empresa já tem componentes, agentes e assistentes de IA em produção, em nível departamental ou corporativo, apoiando processos reais.
• Existe uma cultura de teste e experimento, reconhecendo que IA é um campo em constante evolução e que exige métodos adequados de gestão de projetos.
• A organização enxerga arquitetura de IA de forma integrada: dados, APIs, políticas, treinamento, LLMs, infraestrutura e custos são tratados como um sistema único.

Na prática, isso significa que:

• Processos críticos contam com agentes de IA para análise de documentos, validações, atendimento, classificação e apoio à decisão.
• A gestão acompanha indicadores que já incluem IA: SLA de fluxos automatizados, volume de tarefas delegadas a agentes, impacto em produtividade, retrabalho e tempo de ciclo.
• TI, negócio e liderança passam a falar a mesma língua sobre IA, discutindo casos de uso, impacto e arquitetura, e não apenas “ferramentas”.
  

É justamente nesse salto que o estudo do MIT se concentra ao afirmar que 95% dos pilotos de IA generativa não chegam à produção, ou seja, 95% das tentativas de empresas no nível 2 não conseguem atingir o nível 3.

Nível 4: Modelo de gestão orientado à IA

No nível 4, IA deixa de ser “uma tecnologia importante” para se tornar parte do próprio modelo de gestão e de negócio:

• A IA passa a ajudar na tomada de decisão diária, integrada a processos de missão crítica.
• Clientes e fornecedores interagem diretamente com a IA da empresa, seja em canais de atendimento, seja em produtos e serviços digitais.
• A organização torna-se, nas palavras do Rafael, um “provedor de serviço baseado em IA” ou de produtos que usam IA como diferencial competitivo.

Nesse estágio, a gestão não olha para IA apenas como sinônimo de produtividade. Estudos como o citado por Rafael, da BCG, mostram IA como habilitadora de redução relevante de custos e aumento de receita.

Aqui, os indicadores passam a incluir:

• Receita e margem influenciadas por iniciativas com IA.
• Escalabilidade operacional com base em automação e agentes.
• Vantagem competitiva sustentada por serviços e produtos com IA embarcada.

Rafael resume o papel desse modelo de maturidade como um roadmap: ele ajuda a empresa a se situar e a entender “o que precisa fazer para ser considerada como próximo nível”.

A partir desses pontos, fica uma reflexão central:quando você olha para a forma como sua empresa define metas, acompanha indicadores e decide prioridades… em qual nível de maturidade em IA você se enxerga hoje?

Os pilares da gestão com IA: o que toda liderança precisa trabalhar

Quando Rafael organiza o tema de maturidade em IA, ele deixa claro que não se trata apenas de escolher modelos ou ferramentas, mas de mudar o jeito de liderar, organizar e gerir o negócio. Ele resume essa visão em cinco dimensões que funcionam como um check-list para a liderança: liderança e estratégia, governança e risco, dados e tecnologia, casos de uso e escala, e modelo de negócio.

A seguir, esses pilares são traduzidos para a realidade de quem está à frente da gestão.

Pilar 1: Liderança e estratégia orientadas à IA

O primeiro passo não está na tecnologia, mas na conversa que a alta gestão tem (ou não) sobre IA.

Rafael provoca com uma pergunta simples: a diretoria está falando de IA generativa de forma estruturada ou apenas “vendo o que acontece no mercado”? Em empresas que avançam, o movimento vem de cima: a alta gestão define um caminho estratégico, inclui IA no planejamento, discute impacto em SWOT (como ameaça e oportunidade) e passa a questionar sistematicamente:

• “Isso pode ser feito com apoio de IA?”
• “Que tipo de ganho de produtividade, qualidade ou receita essa iniciativa precisa gerar com IA em 12–24 meses?”

Ele cita o memorando do CEO da Shopify como evidência desse movimento: o uso de IA passou a influenciar avaliação de desempenho, bônus da alta gestão, novas contratações e o desenho de processos e sistemas. É um exemplo concreto de liderança que coloca IA no centro da agenda, não na periferia.

Gestão com IA começa quando estratégia, metas e decisões da liderança passam a considerar explicitamente onde e como a tecnologia deve gerar valor.

Pilar 2: Governança, risco e uso responsável de IA

O segundo pilar é onde muitas empresas travam: como usar IA sem comprometer segurança, privacidade e reputação.

Rafael compartilha um padrão que ele vê repetir: ao invés de enfrentar o tema com formação e política, algumas organizações escolhem o atalho de simplesmente bloquear ferramentas de IA generativa. Ele menciona uma pesquisa que aponta que a maioria das empresas já bloqueou ao menos uma aplicação de IA generativa, e um estudo da IBM que aponta que uma parcela relevante de colaboradores admite compartilhar informações com ferramentas de IA sem permissão formal.

Esse movimento alimenta o fenômeno da Shadow AI, a “IA pirata”, que acontece fora do radar da TI e da governança.

A resposta madura que ele propõe combina duas frentes:

1. Literacia em IA
   
   • Treinamentos, cursos e capacitações para ensinar o que é IA, o que pode e o que não pode ser feito.
   • Melhores práticas e engenharia de prompt como habilidade de base.
     Rafael comenta que ensinar pessoas a usar IA com consciência tem sido “a atividade mais prática e que traz melhor resultado no curto prazo”.
     
2. Políticas claras de uso responsável
   
   • Definir se documentos internos e confidenciais podem ser usados em ferramentas de IA, em quais condições e por quais canais.
   • Especificar quais ferramentas são permitidas, quais são proibidas e como revisar saídas geradas por IA.
   • Na própria Stoque, uma das primeiras ações da jornada foi criar uma política de uso de IA generativa para deixar claras as expectativas com o time.

Gestão com IA pressupõe que ninguém está no escuro: colaboradores sabem como usar, o que evitar e a quem recorrer em caso de dúvida, e a empresa oferece alternativas corporativas seguras, não só bloqueios.

Pilar 3: Dados e arquitetura tecnológica preparados para IA

Sem dados, IA vira “opinião genérica”. Rafael reforça isso com duas estatísticas:

• Uma pesquisa do Gartner indica que mais da metade das organizações avalia que seus dados ainda não estão prontos para IA.
• Cerca de 95% dos dados das empresas são desestruturados: estão espalhados em contratos, propostas, planilhas soltas, documentos em drives pessoais, políticas em PDF, e assim por diante.

Diante disso, podemos apontar que a gestão com IA exige um trabalho consistente de dados e tecnologia:

• Repositórios críticos para a gestão (políticas, contratos, manuais, procedimentos, relatórios) precisam estar organizados, versionados e acessíveis.
• Sistemas precisam conversar via integrações e APIs, permitindo que agentes de IA leiam, cruzem e escrevam informações com segurança.
• É necessário construir uma arquitetura de dados e tecnologia que permita à IA conhecer as regras, processos e contexto da empresa.

Rafael coloca uma lupa sobre o tema reforçando que sem modernização tecnológica, política de dados e integrações mínimas, a IA corporativa não se sustenta em produção.

Para a liderança, esse pilar deve se traduzir em algumas perguntas objetivas:

• “Sabemos onde estão os dados que sustentam nossas decisões?”
• “Nossos documentos críticos estão centralizados ou espalhados em pastas pessoais?”
• “Temos uma agenda clara de modernização de sistemas orientada ao consumo por IA?”
  

Pilar 4: Processos mapeados, casos de uso e escala

Gestão com IA não acontece em abstrato, ela acontece dentro de processos.

No modelo apresentado, uma das dimensões-chave é “casos de uso e escala”. A pergunta é “onde estamos usando IA hoje dentro da empresa?”. Para sair de iniciativas pontuais, Rafael destaca dois pontos:

1. Cultura de experimentação: ele observa que, no Brasil, ainda existe aversão ao erro em projetos. O modelo do MIT, porém, aponta que testar, errar rápido e ajustar é requisito para pular do nível 2 para o nível 3 de maturidade. Isso significa implementar agentes, assistentes e fluxos com IA em vários contextos e aprender com o resultado.
   
2. Foco em processos críticos: ao analisar relatórios do Gartner, ele chama atenção para o fato de que muitos casos de uso atuais estão em atividades periféricas: descrição de vagas em RH, apoio pontual em jurídico e tarefas auxiliares. Isso é válido, mas insuficiente. As empresas mais maduras estão usando IA em processos de core business e front office, onde o cliente ou o fornecedor interagem diretamente com a IA da organização.
   

Para a gestão, o caminho prático é:

• Priorizar processos críticos – aqueles que movem receita, reduzem risco ou impactam diretamente a experiência do cliente.
• Mapear esses processos, deixando claro onde a IA pode:
  
  • Ler e classificar informações (documentos, formulários, interações).
  • Sugerir ou apoiar decisões.
  • Executar tarefas repetitivas dentro de um fluxo automatizado.
    
• Começar com pilotos bem recortados, mas já desenhados para escalar para outros fluxos, com TI, negócio e governança alinhados desde o início.

Pilar 5: Modelo de gestão com indicadores que incluem IA

Por fim, gestão com IA exige que a liderança mude a forma de medir resultados.

Rafael mostra um estudo da BCG que amplia a visão usual que reduz IA à palavra “produtividade”. De acordo com o material, IA é também (e principalmente) um habilitador de redução de custos relevantes e aumento de receita, com exemplos que vão desde recomendações de produtos personalizadas e otimização de preços até a criação de ativos de marketing com menos dependência de agências.

Ele sintetiza essa visão ao dizer que aqui estamos olhando para os “adultos de IA”: organizações que já enxergam a tecnologia como:

• Redutora de custos operacionais, ao automatizar etapas intensivas em trabalho manual.
• Geradora de receitas, ao melhorar engajamento, conversão e oferta de produtos/serviços.
• Componente do modelo de negócio, impactando DRE, margem, EBIT e outros indicadores de rentabilidade.

Na prática, isso significa ir além de “horas economizadas” e passar a acompanhar, por exemplo:

• Redução do tempo de ciclo em processos automatizados com IA.
• Aumento de capacidade produtiva sem aumento proporcional de headcount.
• Melhoria em indicadores de qualidade (menos retrabalho, menos erros, maior aderência a políticas).
• Impacto de iniciativas de IA em receita, margem e custos-chaves.
  

Quando IA entra nos painéis da diretoria como variável explícita de resultado, a empresa deixa de “testar tecnologia” e passa a gerir com IA, usando a maturidade como base para priorizar investimentos, escolher casos de uso e sustentar uma vantagem competitiva real.

Gestão com IA: Como dar o salto do nível 2 para o nível 3 

Se o nível 2 da maturidade em IA é o estágio dos pilotos e POCs e o nível 3 é o momento em que a empresa passa a trabalhar com IA em produção, o grande desafio prático é justamente construir essa ponte. 

Rafael chama atenção para esse ponto: é aqui que a maior parte das empresas trava e onde “95% dos pilotos não chegam à produção”. O problema não é falta de prova de conceito, é falta de método de gestão para transformar prova de conceito em operação.

Abaixo, um roteiro pragmático para essa virada, traduzindo o modelo usado por ele para o dia a dia da liderança.

1. Diagnosticar o nível de maturidade atual

Antes de decidir “onde colocar IA”, é preciso entender de onde você está partindo.

• Use um modelo simples de maturidade (como o do MIT adaptado com os níveis 0 a 4) para avaliar a organização em cada pilar: liderança, governança, dados, processos e modelo de negócio.
• Envolva diferentes áreas na avaliação (TI, operações, jurídico, negócio) para evitar uma visão otimista demais ou restrita demais.
• O objetivo não é “tirar nota alta”, mas ter clareza dos gargalos: falta de política? Falta de dados estruturados? Falta de casos de uso prioritários?

Rafael reforça que esse tipo de assessment funciona como “mapa do tesouro”, mostrando o ponto de partida e ajudando a definir o próximo nível de maturidade a ser perseguido, em vez de tentar pular degraus de uma vez.

2. Escolher 1 ou 2 processos críticos para começar

Um erro comum é tentar “colocar IA em tudo ao mesmo tempo”. Na prática, isso dispersa energia e reduz a chance de chegar ao nível 3.

Para dar o salto, a recomendação é focar em 1 ou 2 processos críticos, que tenham:

• Algum nível de mapeamento ou automação prévia, por exemplo, fluxos já modelados em BPMN ou rodando em um BPMS.
• Dados minimamente estruturados, formulários, bases, documentos rastreáveis, indicadores.
• Impacto claro em negócio, processos ligados a receita, risco, atendimento ao cliente ou eficiência operacional relevante.

A lógica é: escolher processos que sejam importantes o suficiente para provar valor e, ao mesmo tempo, estruturados o suficiente para permitir uma implementação responsável de IA. 

Como o próprio Rafael aponta, as empresas que avançam são as que evitam o “Big Bang” e trabalham com projetos menores, mas com impacto e visão de escala.

3. Desenhar a jornada do processo com IA

Com o processo crítico escolhido, o passo seguinte é desenhar como a IA entra no fluxo, e não apenas “pendurar um modelo” em alguma etapa.

Algumas perguntas-chave:

• Em quais etapas a IA lê, classifica ou resume informações?
  
  • Ex.: leitura de documentos, análise de formulários, categorização de demandas, interpretação de e-mails.
    
• Em quais pontos a IA pode sugerir ou tomar decisões, combinando regras de negócio com modelos generativos ou preditivos?
  
  • Ex.: pré-aprovação de solicitações dentro de faixas de risco definidas.
    
• Onde faz sentido inserir agentes de IA orquestrando tarefas, distribuindo atividades entre sistemas e pessoas?
  
• Em que momentos o humano continua no controle, validando decisões, ajustando parâmetros ou lidando com exceções?

Rafael trabalha sempre em uma ideia central: iniciativas transformadoras são aquelas em que “o processo muda por causa de IA”. Ou seja, o desenho da jornada precisa refletir o papel da IA de ponta a ponta, e não apenas como um atalho localizado.

4. Garantir governança desde o início

Levar IA para produção sem governança é convite a retrabalho e risco. Levar IA para produção com governança só depois é convite para travar o projeto.

O caminho que Rafael sugere, e que a própria Stoque segue internamente, passa por envolver, desde o início:

• TI, para tratar integrações, arquitetura, segurança e performance.
• Jurídico e compliance, para avaliar riscos de LGPD, confidencialidade e contratos.
• Segurança da informação, para definir políticas de acesso, registro de logs e limites de exposição de dados.
• Área de negócio dona do processo, para garantir aderência às regras e às metas.

Isso inclui definir:

• Quem é o responsável pelo fluxo com IA (dono do processo).
• Quem monitora, ajusta e reconfigura agentes, prompts, parâmetros e regras ao longo do tempo.
• Como serão tratadas falhas, exceções e revisões humanas.

Em outras palavras: o salto do nível 2 para o 3 só acontece quando IA entra em produção como parte de um processo governado, não como uma automação “paralela” à operação oficial.

5. Medir, aprender, escalar

Por fim, nenhuma iniciativa de gestão com IA se sustenta em produção sem um ciclo contínuo de medição e aprendizado.

Alguns pontos práticos:

• Definir indicadores antes de colocar em produção
  
  • Tempo de ciclo do processo com e sem IA.
  • Volume de tarefas automatizadas ou delegadas a agentes.
  • Taxas de erro, retrabalho, devoluções, SLA cumprido.
    
• Acompanhar a operação no detalhe
  
  • Ajustar prompts, regras de negócio e parâmetros à medida que os dados reais aparecem.
  • Monitorar logs para entender como a IA está se comportando em cenários de exceção.
    
• Replicar o modelo para outros processos prioritários
  
  • Uma vez comprovado o valor em 1–2 processos, usar o aprendizado para construir um playbook interno: critérios de seleção, desenho de jornada, checklist de governança, indicadores.
    
  • Aplicar esse playbook a novos fluxos, acelerando a entrada de IA em produção sem “recomeçar do zero” a cada projeto.
    

Rafael reforça que a IA é um campo em constante evolução e que, por isso, as empresas no nível 3 trabalham com uma cultura de experimento permanente, testam, medem, ajustam e escalam o que funciona. 

É exatamente essa disciplina, mais do que qualquer modelo específico, que transforma pilotos em gestão com IA de verdade.

Próximos passos: por onde começar sua jornada de gestão com IA

Depois de entender o conceito de gestão com IA, os níveis de maturidade e os pilares que sustentam essa transformação, a pergunta natural é: por onde começar na prática? 

Não se trata de “fazer tudo ao mesmo tempo”, mas de dar passos consistentes, com método e intenção.

Te convidamos a conferir o webinar Maturidade em IA: o que diferencia iniciativas pontuais de estratégias transformadoras”, em que Rafael Bortolini aprofunda esses conceitos, e explore também os demais encontros da Jornada de IA da Stoque, com conteúdos focados em liderança, governança, dados e automação inteligente.