Кёрк Дрейк в TNW: предприниматели сами ограничивают свой потенциал в ИИ

Kirk Drake na TNW: empreendedores limitam seu próprio potencial em IA

O colunista do The Next Web Kirk Drake publicou uma coluna com a tese de que as empresas já dispõem de ferramentas de AI suficientes, mas o que impede a transformação de experimentos em resultados mensuráveis não é a tecnologia — é a disposição da liderança para mudar a forma de trabalhar.

Por que a IA não gera resultados

A inteligência artificial tornou-se um dos principais temas de negócios da década — e a distância entre o discurso e os resultados reais mostrou-se significativa. De acordo com pesquisas citadas por Drake, as organizações são, em geral, otimistas quanto ao valor de longo prazo da IA. No entanto, poucos conseguem converter esse otimismo em impacto econômico mensurável.

O autor aponta um paradoxo: os investimentos em IA crescem, as discussões se multiplicam, mas muitas organizações ainda abordam a tecnologia com cautela — sem se arriscar a sair dos projetos-piloto.

Mentalidade importa mais do que ferramentas

O argumento central de Drake é que o problema não está nas ferramentas, mas nas atitudes de quem as gerencia. A transição de "estamos testando IA" para "a IA está mudando sistematicamente nossos resultados" não é determinada pela qualidade do modelo, mas pela determinação da liderança em reestruturar processos.

• As organizações são otimistas quanto ao valor de longo prazo da IA, mas lentas para promover mudanças reais na forma de trabalhar
• A distância entre lançamentos-piloto e implementação industrial é, sobretudo, uma questão de gestão
• As limitações partem dos próprios empreendedores, e não das capacidades técnicas das plataformas

"A verdadeira vantagem em IA começa quando os empreendedores param de limitar seu próprio potencial" — é assim que

Kirk Drake formula a tese central de sua coluna no The Next Web.

Na visão de Drake, muitas empresas enxergam a IA como um complemento a processos antigos, e não como base para repensar o modelo de negócios. É exatamente por isso que os experimentos continuam sendo experimentos — em vez de se tornarem o novo padrão operacional.

O que impede os empreendedores de escalar a IA

Drake coloca uma questão prática aos leitores: o que exatamente impede o uso pleno da IA agora? Se a resposta recai sobre infraestrutura ou funcionalidade das ferramentas — essa é uma história. Mas, com mais frequência, como sugere a lógica do texto, a resposta está em outro plano: o hábito de trabalhar da forma como sempre se trabalhou.

Em 2026, os modelos de linguagem e os agentes de AI já dominam um amplo espectro de tarefas de negócios — da geração de conteúdo à análise de dados e à automação de rotinas operacionais. As capacidades técnicas deixaram de ser o fator limitante para a maioria dos casos de uso empresarial. A questão é se os empreendedores se permitem aproveitar essas capacidades sem se frearem pelo medo da mudança.

O que isso significa

Escalar a IA nos negócios é uma questão de gestão, não técnica. As empresas que primeiro removerem as barreiras internas e migrarem dos experimentos para a aplicação sistemática conquistarão vantagem competitiva — não por meio de ferramentas melhores, mas por meio de uma abordagem mais ousada no uso delas.