O principal risco para os Conselhos de Administração diante da Inteligência Artificial é perceber tarde demais que a dinâmica competitiva, a estrutura de custos e até a própria definição de relevância de seus setores mudaram de forma irreversível. A era da experimentação dispersa, a “lua de mel” da AI, terminou. O momento agora exige implementação intencional e investimento estratégico.

O paradoxo do investimento

O mundo vive o maior ciclo de investimento em tecnologia de sua história recente, com mais de US$ 240 bilhões sendo direcionados à AI a cada trimestre. Em 2025, 88% das organizações já utilizavam AI em pelo menos uma função de negócio, enquanto cerca de 60% do capital alocado por fundos de private equity foi destinado a ativos relacionados à tecnologia.

Mas essa corrida de investimento traz um paradoxo. Embora o capital esteja fluindo em escala inédita, poucas empresas conseguem transformá-lo em valor. Apenas 6% geram impacto superior a 5% no EBIT a partir de seus investimentos em AI e 56% dos CEOs admitem ainda não enxergar retorno financeiro tangível dessas iniciativas.

Em muitos casos, as organizações acumulam pilotos promissores que jamais escalam e projetos que demonstram capacidade tecnológica, mas não alteram a produtividade, o crescimento ou a rentabilidade. Para os Conselhos, isso transforma a agenda de AI em uma questão fiduciária e estratégica. A pergunta que se impõe é se o capital está financiando experimentos desconectados ou construindo a próxima versão da companhia.

Definir uma postura estratégica

Responder a essa questão exige, sobretudo, a definição de uma postura estratégica. Na prática, as escolhas se organizam em dois movimentos principais.

Em um estão os reinventores funcionais e os adotantes pragmáticos, que concentram a AI em processos críticos para capturar ganhos de eficiência e produtividade – com a diferença de que uns avançam agora, e outros esperam a tecnologia amadurecer antes de acelerar.

Na outra direção, os transformadores internos e os pioneiros apostam em algo mais ambicioso: redesenhar o próprio modelo operacional ou de negócio, criando fontes de receita, redefinindo fronteiras competitivas e construindo vantagens que concorrentes dificilmente conseguem copiar.

Não existe um caminho universalmente correto. Empresas diferentes podem adotar estratégias distintas e igualmente vencedoras. O que não pode acontecer é deixar a inércia decidir o rumo do negócio.

Governança que cria valor

Adotar ativamente uma postura, porém, é apenas o ponto de partida. O desafio seguinte, e mais difícil, é garantir que essa escolha se converta em execução real.

Isso começa por responsabilidades claras: o que sobe ao Conselho, o que fica nos comitês, o que é delegado à gestão. Sem esse mapa, a prestação de contas se dissolve. É preciso, ainda, que algumas regras sejam claras: quando um projeto ganha capital para escalar, quais decisões exigem supervisão humana, quais limites de autonomia serão concedidos aos sistemas de AI.

Mas só estrutura não basta. O Conselho precisa se aproximar de quem executa (líderes de dados, analytics, unidades de negócio), reduzindo a distância que transforma boa governança em rotina. É fundamental também medir o que importa – não apenas ROI financeiro, mas processos redesenhados, velocidade de execução, requalificação da força de trabalho. Empresas que integram AI a operações críticas frequentemente colhem ganhos expressivos de produtividade muito antes de eles aparecerem nas demonstrações financeiras.

Por fim, há uma transformação que começa dentro da sala do próprio Conselho. Não se governa bem aquilo que se compreende mal. Conselheiros precisam desenvolver fluência real em AI. Em um ambiente de evolução exponencial, saber formular as perguntas certas vale tanto quanto conhecer as respostas.

A batalha pela relevância

A AI está provocando uma reestruturação fundamental no modelo operacional das empresas. Caminhamos para organizações com 35 a 40% menos camadas gerenciais e para um cenário em que três em cada quatro empregos serão redesenhados.

Os impactos setoriais tornam essa escala concreta. Na indústria de mídia, o custo de produção de conteúdo pode cair de cerca de US$ 1 milhão por minuto para menos de US$ 1 mil, uma compressão de 1.000 vezes que torna modelos de negócio tradicionais insustentáveis. No varejo, a AI é a arma para se defender de disruptores e transformar escala gigantesca em inteligência granular, com ganhos de aproximadamente 1 ponto percentual de ROI e economia de 4 milhões de horas de desenvolvimento.

Sempre esteve no escopo da governança decidir quem cuida do futuro da empresa. Com a AI, essa responsabilidade se expande para incluir a capacidade de arquitetar a organização para prosperar em meio à incerteza, de orientar a direção estratégica em ritmo acelerado e de construir uma cultura de aprendizado contínuo.

Estratégia clara, investimento disciplinado e supervisão ativa da agenda de IA. É isso que diferencia os Conselhos que apenas acompanham a transformação daqueles que constroem a próxima vantagem competitiva.

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Tracy Francis é sócia sênior e Managing Partner da McKinsey para a América Latina.

Alessandro Rosa é sócio sênior e líder de prática de Indústrias Avançadas da América Latina.