Como a clareza estratégica diferencia empresas que geram resultados com AI
Estudo mostra que o fator decisivo não é adotar AI, mas definir onde ela deve gerar valor e como medir esse impacto
A adoção de AI parou de ser o problema das empresas brasileiras de Produto e Engenharia.
No estudo anterior que produzimos, 82,6% das empresas participantes já tinham aumentado o uso de AI ao longo de 2025. A maioria dos times já usa AI todos os dias e percebe algum ganho com isso.
Mas a rotina mudou mais rápido do que a estratégia para direcionar onde a AI deveria gerar valor, e foi essa defasagem que o novo estudo foi investigar.
Estive à frente de uma nova pesquisa com 106 lideranças de Produto e Engenharia de empresas brasileiras, focada no que trava o uso de AI depois da adoção.
O que ela mostra é que 57% das empresas sentem que a AI ajuda, mas não conseguem provar com dado onde ela gera resultado. É nesse espaço que a maior parte das decisões sobre AI está sendo tomada hoje.
Quando cruzei essa percepção com a clareza estratégica de cada empresa, apareceu o número que organiza o resto.
Entre as empresas que sabem onde a AI deve gerar valor, com casos de uso priorizados e métricas associadas, 76% conseguem mostrar resultado real. Entre as que não têm essa clareza, só 9% conseguem.
Com níveis parecidos de uso, o que separa quem prova de quem apenas percebe é saber onde a AI deveria gerar valor desde o começo.
O que é clareza estratégica na prática?
Clareza estratégica é conseguir responder onde a AI deve gerar valor, onde faz sentido concentrar investimento e como saber se ela está de fato gerando resultado. São perguntas que a adoção, sozinha, não responde.
Hoje, 71% das empresas não conseguem respondê-las, e esse número tem camadas que valem ser abertas.
Nesses 71%, a AI entrou sem direção estratégica, seja porque o uso acontece de forma orgânica, com cada pessoa ou squad decidindo por conta onde aplicar, seja porque existe apenas uma intenção geral de usar mais AI, sem casos priorizados nem critério de onde focar.
É o retrato de uma rotina que incorporou a AI antes de a estratégia decidir para onde ela deveria apontar.
Um pouco à frente, 17% já montaram uma lista de casos de uso priorizados, só que ela não está conectada a nenhuma métrica de negócio. Apenas 12% chegam ao ponto de saber onde a AI deve gerar valor, com casos priorizados e métricas associadas.
Na prática de Produto e Engenharia, essa falta de clareza tem um formato reconhecível.
O time adota a ferramenta, começa a usar nas tarefas que aparecem no dia a dia e sente que ganhou agilidade, mas ninguém definiu antes onde esse uso deveria mover um resultado de negócio.
Sem casos priorizados, o esforço se espalha por onde cada um acha que faz sentido. Sem métrica associada, o ganho que se sente não tem como ser demonstrado.
É assim que a maioria fica presa no “acho que ajuda” sem conseguir sair dele.
Por que só padronizar a ferramenta e treinar o time, não virou resultado?
Porque a AI entrega conforme a direção que recebe, e sem essa direção a ferramenta amplia a atividade do time sem chegar a um resultado que se prove.
Entre as empresas pesquisadas, 35% padronizaram ferramentas de AI e o processo de trabalho não mudou. Outros 34% investiram em treinamento e o comportamento do time não mudou de forma perceptível.
São iniciativas que aparecem na jornada da maioria das organizações, independentemente do resultado que alcançam.
Um software tradicional executa a mesma operação independentemente da estratégia por trás dele. Um sistema de AI trabalha a partir do contexto e da direção que recebe, então a qualidade do que ele produz depende da qualidade do que chega até ele.
Durante décadas, os modelos de trabalho de Produto e Engenharia foram desenhados para coordenar pessoas, e as pessoas compensam as lacunas do processo durante a execução.
A AI muda essa premissa. Diferente de uma pessoa, ela não preenche sozinha o que o processo deixou implícito. Na prática, são três coisas que ela não faz por conta própria:
Não recupera o contexto que não foi registrado em lugar nenhum;
Não interpreta a intenção que não foi documentada;
Não reconstrói decisões que foram tomadas de forma informal ao longo do projeto.
Onde antes a pessoa preenchia a lacuna, agora a falta de direção aparece direto na qualidade do que a AI produz.
Padronizar a ferramenta e treinar o time resolve o acesso à AI. A direção que ela precisa para gerar resultado continua dependendo da clareza estratégica que a maioria dos times ainda não construiu.
O que muda quando a clareza aparece?
Quem sabe onde a AI deve gerar valor para de discutir se ela ajuda e passa a discutir o que ela mudou no resultado. São esses times que a pesquisa mostra conseguindo provar o ganho, enquanto o resto segue sentindo sem comprovar.
Antes de decidir o próximo investimento em AI, vale localizar em que ponto o seu time está hoje:
O uso acontece de forma orgânica, cada pessoa aplicando AI onde acha que ajuda, sem priorização;
Existe uma direção geral de usar mais AI, mas sem casos priorizados nem critério de onde focar;
Existem casos de uso priorizados, mas eles não estão conectados a nenhuma métrica de negócio;
Existe clareza sobre onde a AI deve gerar valor, com casos priorizados e métricas associadas.
Tirar a AI da rotina e colocá-la na estratégia é o que separa quem apenas sente o ganho de quem consegue prová-lo.
O estudo completo, com os dados e os cruzamentos por trás desse recorte, está disponível para acesso: https://hubs.li/Q04pHYTJ0
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