AI Sprawl Torna-se a Maior Fonte de Desperdício nas Empresas
O impulso para a inteligência artificial generativa está criando uma nova classe de ineficiência: a dispersão da IA. As organizações estão rapidamente implementando várias ferramentas de IA em diferentes departamentos, muitas vezes sem coordenação, governança ou uma conexão clara com os processos de negócios essenciais. Em vez de substituir a complexidade existente, a IA está sendo adicionada a ambientes de SaaS já extensos, aumentando custos, riscos e fragmentação em sistemas que já eram difíceis de gerenciar.
À medida que a IA se prolifera sem uma estratégia subjacente de processos e automação, o impacto se acumula. Os dados tornam-se mais inconsistentes, os fluxos de trabalho mais fragmentados e a responsabilidade mais difusa. As equipes gastam mais tempo reconciliando resultados, validando decisões e gerenciando exceções, erodindo os ganhos de produtividade que a IA deveria entregar. Em muitos casos, os investimentos em IA simplesmente deslocam o trabalho em vez de eliminá-lo, criando a ilusão de progresso enquanto aumentam o arrasto operacional.
A Governança da IA Torna-se a Decisão Arquitetônica Mais Importante da Década
À medida que a IA se torna parte integrante das operações comerciais, a governança passará de uma discussão política para um requisito estrutural. O desafio central para as organizações em 2026 não será saber se a IA funciona, mas se suas decisões podem ser confiáveis, explicadas e defendidas. À medida que os sistemas de IA influenciam aprovações, decisões financeiras, interações com clientes e resultados de conformidade, a falta de rastreabilidade se tornará um risco inaceitável para executivos e conselhos.
Essa mudança será impulsionada por um crescente escrutínio regulatório e demandas de responsabilidade interna. As organizações já estão começando a tratar a governança e a conformidade como medidas centrais de sucesso da IA, e não como considerações secundárias. Reguladores, auditores e equipes de risco esperarão cada vez mais respostas claras para perguntas fundamentais: Por que essa decisão ocorreu? Quais dados foram utilizados? Quem a aprovou? Quais controles estavam em vigor? Sistemas de IA que operam fora de processos governados falharão nesses testes.
A automação se tornará o mecanismo que torna a IA governável em escala. Ao incorporar trilhas de auditoria, pontos de verificação com humanos, permissões e caminhos de dados padronizados diretamente nos fluxos de trabalho, a automação evoluirá de uma ferramenta de eficiência para a principal salvaguarda da IA empresarial.
As Organizações Reconhecerão que a Eficiência Requer Engenharia de Processos
Durante anos, as empresas tentaram comprar eficiência através de ferramentas: novas aplicações de SaaS, capacidades de IA e tecnologias de automação adicionadas às operações existentes. Mas, em 2026, ficará claro que a tecnologia por si só não pode entregar eficiência se as organizações não entenderem primeiro como o trabalho realmente é realizado. Em muitas empresas, os processos existem apenas como conhecimento tribal — não documentados, inconsistentes e em constante mudança — tornando quase impossível a melhoria significativa.
Essa falta de visibilidade dos processos é a razão oculta pela qual tantas iniciativas de transformação estagnam. Quando as organizações não sabem onde o trabalho desacelera, onde os dados são duplicados ou onde as decisões falham, a automação simplesmente codifica a ineficiência e a IA a amplifica. Mapeamento e modelagem de processos se tornarão uma necessidade estratégica, não um exercício de documentação.
Até 2026, as organizações mais eficientes tratarão a inteligência de processos como infraestrutura fundamental. Elas continuamente capturarão, modelarão e refinarão processos para identificar fricções, padronizar a execução e medir a melhoria. Em várias situações, os processos existentes podem ser completamente reimaginados para um modelo centrado em IA e automação, e a IA aplicada deliberadamente — visando os fluxos de trabalho de maior impacto com confiança. Em resumo, as organizações aprenderão que entender e refatorar processos é crítico para integrar a tecnologia de forma eficaz.
