Como alinhar a inteligência artificial aos objetivos da empresa para entregar resultados reais, usando gestão por objetivos e indicadores claros.
Pedro Signorelli
Entre a inovação e o resultado, está a gestão. A inteligência artificial (IA) passou a ocupar um espaço central nas estratégias das empresas. Projetos e novas ferramentas surgem, mas a pergunta essencial é: quais resultados concretos a IA está gerando para o negócio Adotar tecnologia não, por si só, gera valor.
O que de fato faz a IA entregar resultados
Durante uma apresentação recente, o Nubank mostrou que os OKRs podem se tornar parte de um sistema de gestão, conectando tecnologia, prioridades e resultados. O objetivo não é ter IA como mais uma iniciativa, mas como ferramenta que ajuda a alcançar metas já definidas.
Antes de escolher uma tecnologia, é preciso entender o problema a resolver, a prioridade em jogo e o indicador de melhoria. Assim, a pergunta não é apenas "como usar IA", mas "qual problema precisamos resolver e como a IA pode ajudar".
Como a IA é disseminada e avaliada
Quando há clareza de objetivo, a tecnologia deixa de ser protagonista e passa a cumprir seu papel. O Nubank criou um Centro de Excelência em IA para apoiar áreas distintas, com líderes que buscam adoção prática da tecnologia, não apenas prototipagem. A avaliação de sucesso passa a considerar redução de desperdícios, melhoria de indicadores, ganho de produtividade e geração de valor real.
Essa lógica também transforma a forma de medir o progresso. Em vez de medir apenas o número de projetos iniciados ou o volume de investimentos, a gestão orientada a resultados foca em aprendizados compartilhados, evitando que equipes repitam erros e convertendo experimentos em conhecimento coletivo.
Impacto estratégico
A mensagem é clara para quem acelera a IA: comitês, plataformas e experimentação são importantes, mas é essencial que a tecnologia esteja vinculada a prioridades estratégicas e a indicadores que demonstrem impacto. A gestão por objetivos e resultados facilita transformar iniciativas dispersas em prioridades claras, que se traduzem em execution e resultados mensuráveis.
Nos casos onde IA e gestão caminham juntos, a pergunta não é se a empresa usa IA, e sim qual resultado concreto essa tecnologia ajuda a entregar. Pedro Signorelli é referência em gestão com foco em OKRs e já liderou projetos de grande impacto na América.
Informações para a imprensa
Para mais informações: Seven PR
- IA deve resolver problemas específicos, não apenas experimentar ferramentas
- Objetivos claros guiam a adoção de tecnologia
- Centros de excelência ajudam a disseminar conhecimento
- Resultados devem ser mensuráveis e conectados a indicadores
- Compartilhar aprendizados acelera melhoria organizacional
