Publicado originalmente no Administradores.
Ciclos de entusiasmo seguidos de frustração fazem parte de um padrão recorrente no mercado de tecnologia. Ao longo das últimas duas décadas, vimos diferentes promessas ganharem tração e perderem relevância, como no início dos anos 2000, quando plataformas como o Second Life (lançado em 2003) mobilizaram empresas e usuários em torno da ideia de ambientes virtuais persistentes. Houve investimento, experimentação e até testes de modelos de negócio.
Anos depois, entre 2021 e 2023, o metaverso voltou ao centro da agenda. Grandes empresas anunciaram aportes bilionários, reposicionaram estratégias e tentaram acelerar a construção desse novo ambiente digital. Mas nenhuma dessas ondas se consolidou como base estrutural do mercado, apesar de não podermos negar que foram importantes como experimentação. O fato é que elas não alteraram de forma consistente a maneira como as pessoas trabalham, produzem ou se relacionam economicamente.
A inteligência artificial está em outra categoria.
A diferença central é que ela não depende de um ambiente específico para existir. Ela se integra ao que já existe e altera o funcionamento dessas estruturas. Isso já se observa na própria forma de trabalhar: a mudança não está só em ganhar eficiência, mas em alterar o papel de cada etapa.Os números acompanham: pesquisa da McKinsey com quase 2 mil organizações em 105 países mostra que 78% já usam IA em pelo menos uma função de negócio, contra 55% em 2023.
Em tecnologia, por exemplo, o código deixa de ser o fim. Deixa de ser a limitação que separa quem consegue construir de quem não consegue. Pessoas que entendem de produto, fluxo e experiência passam a estruturar soluções mesmo sem domínio profundo de programação, porque a execução pode ser assistida.
O mesmo acontece com análise. Atividades que antes dependiam de semanas ou meses de coleta, organização e leitura de dados, muitas vezes conduzidas por consultorias especializadas ou times dedicados, passam a ser resolvidas com muito menos fricção, sem a mesma dependência de processos manuais.
Na produção de conteúdo e inteligência de mercado, a lógica também muda. O acesso a dados, a capacidade de síntese e a construção de material deixam de exigir a mesma estrutura operacional que existia antes.
O efeito disso não é apenas velocidade. É a redução da dependência de execução manual como principal ativo de trabalho e, claro, o aumento do peso de quem entende o problema, o contexto e a decisão que precisa ser tomada, impactando radicalmente a eficiência e a definição de quem consegue fazer o quê.
Profissionais que entendem o problema passam a operar com mais autonomia, mesmo sem domínio técnico profundo, e a execução deixa de ser o principal limitador, deslocando o valor para o entendimento. Ao mesmo tempo, a transformação começa a avançar sobre a forma como sistemas e indivíduos se conectam.
Historicamente, a evolução tecnológica foi marcada por mudanças nos protocolos de comunicação. No início da integração entre sistemas, o padrão dominante era o SOAP – robusto, mas complexo e pouco flexível. Com o tempo, o REST se consolidou como alternativa mais simples, eficiente e amplamente adotada. Esse movimento não foi apenas técnico. Ele viabilizou a escalabilidade das integrações e permitiu que empresas se conectassem de forma mais ágil. E agora, uma nova camada começa a surgir.
A tendência é a evolução para modelos de comunicação baseados em agentes, como o que vem sendo materializado em torno de protocolos como MCP (Model Context Protocol). Nesse cenário, não são apenas sistemas que se conectam, mas agentes representam indivíduos e organizações. Percebe como isso muda a lógica de interação?
Não é teoria: o MCP, lançado pela Anthropic no fim de 2024, foi adotado em poucos meses por OpenAI, Google, Microsoft e Salesforce, passou à governança neutra da Linux Foundation e saltou de cerca de 100 mil para 97 milhões de downloads mensais do SDK em 18 meses. Na Celcoin, já operamos infraestrutura nesse modelo.
Hoje, uma empresa se integra a outra. No futuro próximo, agentes pessoais podem interagir diretamente com serviços, negociar, executar tarefas e tomar decisões com base em contexto. A interface deixa de ser apenas uma aplicação e passa a ser um intermediador ativo – e é isso que torna esse tipo de mudança mais profunda do que qualquer tendência anterior, porque altera a estrutura de operação, não apenas a camada de experiência. E isso já saiu do papel: 23% das organizações já escalaram algum sistema de IA agêntica e outras 39% começaram a experimentar, ou seja, 62% no total.
Outro ponto relevante é a velocidade. Na primeira onda da internet, entre meados dos anos 90 e início dos anos 2000, o aprendizado era lento por falta de acesso à informação. Profissionais aprendiam por tentativa e erro, sem referências claras. Hoje, o cenário é o oposto.
Existe excesso de informação, ferramentas acessíveis e a própria IA como suporte ao aprendizado. Isso reduz drasticamente o tempo necessário para adquirir novas habilidades, com efeito direto na compressão dos ciclos de transformação.
Mudanças que antes levavam anos, agora acontecem em meses. Mas, durante muito tempo, qualidade esteve associada a tempo, e projetos bem executados demandavam ciclos longos de desenvolvimento e refinamento.
Com a IA, essa relação muda, pois a expectativa passa a ser velocidade com qualidade.
Empresas já estão revisando como produzem conteúdo, desenvolvem sistemas e estruturam análises, não como experimento, mas como ajuste operacional. Esse reposicionamento tende a redesenhar funções, à medida que parte das atividades deixa de depender de execução manual e passa a ser absorvida por novas formas de trabalho.
Assim como em outros momentos da história, a introdução de uma nova tecnologia tende a redesenhar o mercado de trabalho. Algumas funções deixam de fazer sentido, outras são transformadas e novas surgem a partir dessa reorganização. Esse movimento não é novidade – é o que Schumpeter chamou de destruição criativa: a tecnologia que cria valor é a mesma que torna obsoletas formas anteriores de trabalho. O que diferencia o momento atual é a velocidade e, principalmente, a abrangência com que isso acontece.
Isso porque a inteligência artificial não atua em uma camada isolada da economia. Ela não está restrita a um setor específico nem a uma função delimitada. Ao contrário, atravessa diferentes indústrias e impacta simultaneamente atividades operacionais, analíticas e criativas. Isso amplia o alcance da mudança e reduz o espaço das zonas de conforto.
Mas vale reconhecer uma objeção legítima. Ainda nos anos 1980, o economista Robert Solow brincava que os computadores apareciam em toda parte, menos nas estatísticas de produtividade. Era o chamado paradoxo da produtividade; e algo parecido se vê hoje. Apesar da adoção massiva, a maior parte das empresas continua presa em pilotos que nunca escalam, com estudos recentes chegando a flagrar profissionais que se sentiam mais rápidos com IA, mas que, na prática, estavam mais lentos. Esse dado, porém, não enfraquece o argumento. Ele o reforça. O ganho não vem de acoplar a ferramenta ao processo antigo. Vem de reorganizar a operação inteira ao redor dela. E é exatamente por isso que a discussão se desloca da tecnologia para a capacidade de adaptação.
Por esse motivo, a discussão deixa de ser sobre a existência ou não de impacto. Em relação à IA, esse ponto já está superado. A questão central passa a ser a capacidade de adaptação, dos profissionais e das empresas, diante de um cenário em que as regras de produção, decisão e entrega estão sendo revistas em tempo real.
Resistir à mudança não impede que ela aconteça, apenas desloca o momento de enfrentamento do problema. E, historicamente, a adaptação tardia costuma ter um custo elevado, justamente porque exige uma correção mais abrupta em um ambiente que já evoluiu.
Diferentemente de outras ondas recentes, a inteligência artificial não se apresenta como uma aposta futura nem como uma tendência em fase de validação. Ela já está incorporada às operações, às decisões e à forma como valor é gerado. Não depende da criação de um novo ambiente ou da adesão a uma nova lógica.
O que está em curso é uma mudança estrutural: a inteligência artificial passa a redefinir o funcionamento do ambiente existente. As ondas anteriores passaram porque eram ambientes à espera de adesão. A IA fica porque já é a camada sobre a qual tudo opera.