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Se a IA virou commodity, qual é o diferencial da sua empresa?

Quando qualquer concorrente pode comprar o mesmo modelo, a vantagem migra para quem formula os problemas certos — e cortar diversidade justamente agora pode custar a única coisa que a IA ainda não sabe replicar: a divergência que evita o erro em grupo.

Daniele Botaro

16 de setembro de 2026

6 min de leitura

Oitenta e oito por cento das organizações já usam IA regularmente em pelo menos uma função de negócio, segundo a McKinsey. Mas acesso à tecnologia e captura de valor não são a mesma coisa. No Global CEO Survey 2026 da PwC, só 12% dos CEOs disseram que a IA entregou, no mesmo ano, redução de custos e aumento de receita.

A explicação mais confortável seria supor que quem não capturou valor escolheu o modelo errado, mas os dados dizem outra coisa. O Stanford Digital Economy Lab analisou 51 implementações corporativas de IA que já haviam saído do piloto e estavam gerando valor mensurável. Em 42% dos casos, a escolha do modelo era intercambiável: dava para trocar um modelo por outro sem impacto relevante no resultado, pois o diferencial estava na forma como aquela inteligência era integrada, orquestrada e incorporada aos fluxos de trabalho.

Se empresas concorrentes contratam os mesmos fornecedores e acessam modelos cada vez mais parecidos em capacidade, onde fica a sua vantagem competitiva? A BCG dá uma pista com o modelo 10-20-70 de transformação com IA: cerca de 10% do esforço está nos algoritmos, 20% em tecnologia e dados, e 70% em pessoas, processos e mudança organizacional. Se a inteligência artificial fica fácil de replicar, a perspectiva humana passa a ser um dos poucos ativos que não podem ser comprados do mesmo fornecedor.

E é justamente aí que o investimento está encolhendo. No benchmark de CFOs do Gartner para 2026, apenas 29% esperavam aumentar o orçamento de RH, enquanto 22% planejavam reduzi-lo. O crescimento médio esperado para a função caiu de 2,4% para 0,7%. Ou seja: 70% do trabalho está nas pessoas, e a área responsável pela infraestrutura humana da organização é a que menos recebe.

Para mim, o diferencial humano na era da IA não está em fazer prompts melhores, pois começa muito antes do prompt. O diferencial está no momento em que alguém precisa decidir qual problema vale a pena resolver, qual variável importa, o que está sendo assumido sem evidência, quem pode ser prejudicado por uma decisão aparentemente eficiente, qual exceção merece atenção. E, depois que a IA responde, alguém precisa ter experiência suficiente para perceber que uma resposta perfeitamente plausível está errada.

É aqui que diversidade e inclusão voltam ao centro da estratégia. Não porque diversidade garanta automaticamente decisões melhores, mas porque diversidade cognitiva gera divergência, e divergência é o que melhora a tomada de decisão. O que está em jogo é bem concreto: quem participa da definição de um problema, quem pode questionar uma premissa, quais clientes aparecem no processo de desenho, como exceções chegam à liderança, quem revisa uma decisão gerada com IA e se alguém tem espaço para dizer “isso não faz sentido” quando o resto da sala já está pronto para seguir adiante. Diversidade cria fontes potenciais de divergência e inclusão decide se essa divergência chega ao produto, ao processo ou à decisão. Se todo mundo usa sistemas treinados sobre conjuntos de dados parecidos, o risco passa a ser errar junto, com uma resposta que pareceu ótima para o time inteiro.

Só que, na urgência de investir em IA, muita empresa está cortando o que parece acessório, e com DEI não foi diferente. Em uma pesquisa da Resume.org de julho de 2025 com empresas americanas que reduziram ou eliminaram programas de DEI, 57% dos líderes disseram que passaram a contratar menos pessoas de pelo menos um grupo sub-representado. Cerca de um terço relatou queda nas promoções desses profissionais e quase metade percebeu queda no moral dos funcionários.

O Gartner vem argumentando que as organizações precisarão valorizar cada vez mais criatividade, pensamento sistêmico, julgamento sobre IA e pensamento crítico, e não apenas proficiência técnica. Mas de onde a liderança imagina que essas capacidades vêm? Certamente não vão sair do treinamento dos LLMs, mas sim de pessoas que aprenderam a enxergar problemas de formas diferentes e de organizações que permitem que essas diferenças mudem decisões.

Os modelos vão continuar melhorando, o preço vai continuar caindo e as capacidades que hoje parecem extraordinárias vão chegar a um número cada vez maior de empresas. Seu concorrente pode comprar amanhã o mesmo modelo que você comprou hoje, mas o que ele não compra com a mesma facilidade é uma organização capaz de olhar para uma resposta convincente e perceber o que ficou de fora.

Por isso, o debate sobre diversidade na era da IA deixa de ser uma discussão sobre representação ou reputação e vira uma discussão sobre qualidade de decisão, capacidade de contestação e divergência cognitiva. Quando a máquina torna barato produzir respostas, a vantagem migra para quem consegue formular problemas que os outros não formularam, reconhecer erros que os outros não perceberam e trazer para a decisão experiências que não aparecem na média dos dados.