* Por Gustavo Bassan
A tecnologia deixou de ocupar um papel de suporte e passou a ser um dos principais motores de decisão dentro das empresas. Esse movimento não começou agora, mas foi acelerado de forma significativa com a adoção de inteligência artificial. Segundo o relatório The State of AI, da McKinsey & Company, o uso de IA saltou de cerca de 50% em 2022 para 88% em 2025 em pelo menos uma função de negócio. Mais do que um dado de adoção, esse avanço revela uma mudança estrutural: as empresas passaram a operar em um ambiente de aprendizado contínuo, revisão constante de prioridades e decisões cada vez mais dinâmicas.
A partir de 2026, essa transformação deixa de ser discurso e passa a ser cobrada em forma de resultado. Para lideranças de Engenharia e Produto, isso significa reconhecer que o modelo operacional mudou. A inteligência artificial acelera decisões, encurta ciclos e amplia a capacidade de execução. No entanto, quando aplicada sobre estruturas desenhadas para uma lógica linear, com backlog fechado e baixa adaptabilidade, os ganhos tendem a ser limitados. O problema, nesse contexto, não está na tecnologia em si, mas no modelo que tenta absorvê-la.
Seguir operando com base em uma lógica anterior é, na prática, tentar extrair eficiência de um sistema que não foi concebido para aprendizado contínuo. Esse desalinhamento fica ainda mais evidente na forma como muitas empresas estão adotando inteligência artificial: incorporam ferramentas, treinam equipes e esperam que os resultados apareçam de forma automática. No entanto, a mudança mais profunda não é tecnológica, mas de mentalidade.
