Sete decisões que nenhum CEO deveria delegar para a IA —- e cinco que já deveria

A inteligência artificial generativa já faz parte da rotina da alta liderança. Ela resume relatórios, monta cenários e escreve a primeira versão de apresentações em minutos. A pergunta que passou a ocupar CEOs e conselheiros não é mais se a tecnologia deve ser usada, mas onde ela merece confiança e onde precisa ser vigiada de perto.

A resposta não está no tamanho da tarefa nem na sua aparente complexidade. Pesquisas recentes mostram que a IA pode ser brilhante em um trabalho difícil e falhar em outro que parece simples, o que torna o critério de delegação uma competência executiva.

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A fronteira irregular da IA

A principal referência sobre o tema vem de um experimento da Harvard Business School em parceria com a Boston Consulting Group. O estudo acompanhou 758 consultores da BCG em tarefas que incluíam criatividade, raciocínio analítico, escrita e persuasão.

Nas atividades dentro do alcance da tecnologia, o uso do GPT-4 aumentou a velocidade em mais de 25%, a qualidade avaliada em mais de 40% e a taxa de conclusão em mais de 12%. Os pesquisadores batizaram o fenômeno de “fronteira tecnológica irregular”: a IA se sai muito bem em algumas tarefas e fica aquém em outras.

O lado de fora da fronteira é o que mais interessa a quem decide. Em um problema de gestão que exigia cruzar dados quantitativos com entrevistas, a IA deixou os consultores mais rápidos e menos precisos. Os argumentos produzidos com apoio da ferramenta foram avaliados como mais coerentes e persuasivos mesmo quando a resposta estava errada.

Para um executivo, isso significa que um material bem escrito não é sinônimo de material correto —- e que a fluência da máquina pode mascarar justamente os erros mais caros.

7 decisões que continuam na mesa do CEO

1. Decisões irreversíveis. Aquisições, fechamento de unidades e reestruturações não admitem um “desfazer”. A IA pode mapear alternativas e riscos, mas a escolha final depende de julgamento sobre contexto, timing e pessoas que nenhum modelo enxerga por completo.
2. Leituras em que números e percepções se contradizem. Foi exatamente esse tipo de tarefa, que exige cruzar planilhas com relatos qualitativos, que levou os consultores do estudo de Harvard ao erro. Quando os dados apontam para um lado e a conversa com clientes aponta para outro, a interpretação é trabalho humano.
3. Compromissos com clientes e parceiros. Uma resposta automática pode virar obrigação legal. Em 2024, um tribunal da Colúmbia Britânica, no Canadá, responsabilizou a Air Canada por informações erradas que seu chatbot deu a um cliente sobre tarifas. A companhia tentou argumentar que o chatbot era uma entidade jurídica separada, responsável pelos próprios atos, e a tese foi rejeitada. A decisão reforçou que empresas respondem pelas ações de suas ferramentas de IA.

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1. Decisões sobre pessoas. Promoções, avaliações de desempenho e desligamentos carregam efeitos éticos, jurídicos e culturais. Na Europa, a Lei de IA exige supervisão humana para sistemas de alto risco, e as pessoas designadas para essa função precisam ter competência, treinamento e autoridade para exercê-la.
2. Posicionamento em crises. O tom de uma comunicação em momento de crise depende de leitura política, histórico de relações e sensibilidade sobre o que não deve ser dito. A IA ajuda a redigir versões, mas não carrega a responsabilidade pela escolha da mensagem.
3. Apetite a risco e prioridades estratégicas. Definir quanto risco a empresa aceita correr e onde concentrar capital é expressão de valores e de visão. Um modelo de linguagem pode testar consistência, mas não deve ser o autor da estratégia.
4. A validação final do que vai ao conselho. Qualquer número, gráfico ou conclusão apresentado aos conselheiros precisa ter dono. Como o estudo de Harvard mostrou, o risco não é a IA errar de forma grosseira, mas errar de forma convincente.

5 tarefas que já podem ir para a IA

1. A primeira versão de qualquer material. Sínteses de relatórios, rascunhos de apresentações e memorandos estão dentro da fronteira em que a tecnologia acelera o trabalho e eleva a qualidade. O executivo ganha tempo para revisar, e não para começar do zero.
2. Varredura de mercado e pesquisa. Levantar movimentos de concorrentes, tendências setoriais e regulações em discussão é trabalho que a IA faz em minutos, desde que as fontes sejam checadas antes de qualquer decisão.
3. O papel de advogado do diabo. Pedir à ferramenta que conteste uma decisão já tomada, aponte premissas frágeis e descreva o cenário em que a escolha daria errado é um dos usos mais valiosos e menos explorados pela liderança.
4. Cenários e simulações iniciais. Montar hipóteses de juros, câmbio ou demanda e projetar seus efeitos sobre o negócio é tarefa de estrutura, em que a IA acelera a etapa mais trabalhosa e libera o executivo para discutir o que cada cenário exige.
5. Processos de operação e finanças. Para empresas, o retorno não costuma estar onde se espera. O relatório do Projeto NANDA, do MIT, concluiu que as organizações que conseguem extrair valor da IA generativa encontram o maior retorno em áreas muitas vezes ignoradas, como operações e finanças, e recomenda focar em casos de uso específicos e de alto valor integrados aos fluxos existentes.

Conduzido por Adriano Mussa e Marcos Sanches, o FIAC reúne CEOs, diretores e conselheiros em turma restrita, com foco em aplicação real e troca entre pares. Veja a programação completa