A Prosus (dona do iFood, Decolar e PayU) criou 60 mil agentes de IA em 18 meses e a principal conclusão foi

O maior ganho não veio de modelos e ferramentas mais refinadas, mas sim de adaptar a própria forma de trabalhar.

Os melhores resultados vieram quando eles reorganizaram processos e times ao redor da IA. Ou seja, o que eu vivo postando aqui, após 9 anos de experiência:

→ Só 2% dos agentes geraram impacto econômico transformacional
→ Quase metade do uso diário aconteceu em agentes simples
→ Depois do Claude Sonnet 4, modelos melhores trouxeram retorno cada vez menor

A própria Prosus usa uma analogia no relatório: a eletrificação das fábricas, no início do século 20.

No começo, as empresas só trocaram motores a vapor por elétricos, mantendo a fábrica igual. A produtividade só explodiu depois, quando redesenharam todo o processo produtivo em torno da eletricidade, a nova tecnologia da época.

100 anos depois, com a IA: parece estar acontecendo a mesma coisa.

Falo sempre aqui, ou pra nossos clientes, pros meus mentorados ou em eventos.

A pergunta mais importante que os líderes precisam responder agora não é como usar IA ou aprender a usar, mas reaprender a trabalhar de novas formas. E ter humildade para isso.

Se você não fizer, o concorrente vai fazer.

Ou uma startup AI-Native vai fazer e tomar o seu lugar no mercado, o seu cliente e talvez até a sua história.

Tecnologia também. Mas o sucesso da sua estratégia com IA vai vir da capacidade de adaptação e abertura a (re)aprender.

Se você não fizer agora, alguém fará no seu lugar.

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