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Administradores | Conhecimento para Resultados

Charles Schweitzer, ex-Head de Inovação da Leroy Merlin e Banco Carrefour, revela como C-Levels estão trocando estratégia por segurança e pagando o preço com inovação zero



Charles Schweitzer é ex-CEO da Tanto, palestrante TEDx e autor do livro “Inovação | Digitalização | Transformação Digital”. Com mais de 20 anos de experiência em grandes corporações, liderou inovação na Leroy Merlin por 11 anos e no Banco Carrefour, onde transformou culturas organizacionais usando frameworks estruturados. Sua trajetória navegando entre operação de varejo físico e disrupção digital em serviços financeiros lhe deu uma perspectiva única sobre o que separa empresas que inovam de empresas que apenas sobrevivem. E hoje, ele está observando algo preocupante: C-Levels estão tomando decisões baseadas em rigidez financeira, não em inteligência estratégica — e isso está custando muito mais do que aparece nas planilhas.



<h2 class="wp-block-heading">1. Equilíbrio de Forças: O Framework Que Previne Decisões Míopes</h2>



Pergunta: Como você toma as principais decisões de negócio sem cair na armadilha do resultado imediato?



Insight de Charles: “Na Leroy, onde trabalhei 11 anos, vivi uma cultura muito forte de equilíbrio de forças: Cliente, Equipe, Produto e Resultado. Esses 4 eixos resolvem a vida. Se você olhar para a carta de futuro e essas 4 forças não estiverem equilibradas, não tem um bom plano. Quando cheguei no Banco Carrefour, começamos a olhar se todas as forças tinham OKRs. Teve um OKR “demissão igual a zero”; na pandemia que me chamou muita atenção. O importante do feeling é ir atrás e buscar dados para provar rápido aquilo.”



Enquanto a maioria dos C-Levels trata decisões estratégicas como escolhas binárias entre receita e custo, empresas como Amazon, Microsoft e Google estruturam seus processos decisórios em torno de múltiplas dimensões de impacto. Jeff Bezos tornou famoso seu framework de “customer obsession”, mas o que poucos percebem é que ele sempre equilibrou isso com métricas de engajamento de equipe, qualidade de produto e eficiência operacional. O erro fatal é priorizar apenas um eixo: quando você maximiza resultado no curto prazo sem considerar o impacto na equipe, cria rotatividade; quando foca só no produto sem ouvir o cliente, cria features que ninguém usa. O framework de Charles oferece algo que planilhas não conseguem: um sistema de alerta precoce.



<h2 class="wp-block-heading">2. O Veneno Silencioso: Quando o Planejamento Estratégico Vira Planilha Rígida</h2>



Pergunta: Onde você vê os C-Levels errando mais nas decisões estratégicas hoje?



Insight de Charles: “O olhar só para o curto prazo. Desde a saída da pandemia, parece que só se olha para o quarter. Dificilmente criam-se novos modelos de negócio. O PE se torna o grande vilão. O PE começa na planilha, olha inflação, mais um ganho esperado, e depois distribui — isso está muito errado. E olhando essa rigidez, fica mais improvável do time querer inovar, vão seguir a caixa do dinheiro. Infelizmente, as planilhas estão controlando os negócios.”



Empresas como Apple, Netflix e Tesla não tornaram-se disruptivas porque tinham os melhores modelos financeiros — elas transformaram mercados porque investiram em horizontes de tempo que suas planilhas não conseguiam prever. Quando Reed Hastings apostou tudo em streaming em 2007, nenhuma planilha justificava canibalar o modelo de DVD-por-correio que gerava bilhões. Mas ele entendeu algo que a maioria dos C-Levels esqueceu: o papel da liderança não é otimizar o presente, é construir o futuro enquanto gerencia o presente. O problema descrito por Charles não é sobre fazer PE — é sobre transformar o PE de ferramenta de visão em camisa de força. Quando você distribui metas financeiras rígidas antes de definir onde quer chegar, você sequestra a capacidade de inovação da sua organização. Sua equipe para de perguntar “qual problema vamos resolver?” e começa a perguntar “quanto vou bater?”. E aí, quando um disruptor menor e mais rápido aparece no seu mercado, você percebe que passou os últimos três anos apenas redistribuindo margens em vez de criar valor novo.



<h2 class="wp-block-heading">3. Escuta Ativa: A Skill Mais Subestimada para Detectar Oportunidades Invisíveis</h2>



Pergunta: Quais são as skills do momento que todo C-Level deveria dominar?



Insight de Charles: “Ter a escuta ativa com o cliente e o time para saber onde ir. Sentir o calor da operação para saber onde ir. Na Leroy, tínhamos a visita à casa do cliente, e descobrimos tudo que falhávamos. Várias histórias do que não soubemos oferecer, o que o cliente de fato queria. Depois disso criamos várias novas ofertas. Inclusive travas no processo para o cara lembrar de oferecer tudo que precisava para fechar a venda.”



Empresas como Airbnb, Zappos e Shopify construíram impérios não porque tinham as melhores tecnologias, mas porque seus fundadores mergulharam fundo na realidade dos clientes. Brian Chesky, CEO da Airbnb, é famoso por hospedar-se nas casas listadas na plataforma para entender a experiência do anfitrião e do hóspede. Tony Hsieh, da Zappos, passou anos atendendo ligações no call center para entender o que criava fidelidade. O que Charles descreve não é empatia corporativa — é inteligência de mercado em tempo real. Quando você visita a casa do cliente e descobre que ele comprou tinta mas não comprou o pincel, o rolo e a fita crepe, você não está coletando feedback — você está identificando R$ 50 milhões em receita perdida que sua planilha nunca mostraria. E mais importante: você está criando barreiras de saída. Quando você oferece a solução completa, o cliente não precisa ir ao concorrente buscar o que falta. Escuta ativa não é soft skill — é vantagem competitiva disfarçada de conversa.



<h2 class="wp-block-heading">A Revolução Silenciosa Que Está Mudando o Jogo</h2>



Enquanto a maioria dos C-Levels está olhando para planilhas trimestrais, empresas como Amazon, Microsoft e Salesforce estão conectando OKRs com visitas de campo, inteligência artificial com escuta ativa, PE com cenários de disrupção.



Marc Benioff, CEO da Salesforce, institucionalizou a prática de sair do escritório e observar como clientes usam (ou não usam) seus produtos, sem viés de dados agregados. Satya Nadella, na Microsoft, substituiu a cultura de “know-it-all” por “learn-it-all” — incentivando líderes a buscar sinais fracos na operação antes que virem tendências nos dashboards.



A diferença não está em “usar” ferramentas como OKR ou IA — está em “ser” uma organização que equilibra forças, que desafia planilhas com feeling validado por dados, que trata escuta como sistema de inteligência.



Empresas que “usam” OKRs criam metas desconectadas da realidade operacional. Empresas que “são” orientadas por OKRs transformam cada objetivo em pergunta estratégica: Cliente, Equipe, Produto e Resultado estão equilibrados? Se a resposta for não, o plano está quebrado — não importa o que a planilha diz.



O que a maioria está fazendo errado: tratando metodologias estruturadas como burocracia e feeling como risco, quando deveriam estar usando frameworks para validar intuição rapidamente e transformar insights operacionais em movimentos estratégicos antes que virem commodities de mercado.



<h2 class="wp-block-heading">A Pergunta Que Vai Tirar Seu Sono</h2>



Você está construindo um futuro ou apenas redistribuindo o presente em planilhas mais bonitas?

Infelizmente, as planilhas gerenciam os negócios no Brasil

Por Bruno RosaQuantos cursos você concluiu no último ano? Agora pense em uma segunda pergunta, talvez bem mais difícil de responder. Quantos deles mudaram, de fato, a forma como você trabalha?Nunca foi tão fácil aprender. Cursos de liderança, trilhas de inteligência emocional, imersões em produtividade e MBAs em módulos curtos se tornaram parte da rotina de profissionais em praticamente todas as áreas. O acesso ao conhecimento se democratizou, e isso é uma notícia boa. O problema é que consumir conteúdo sobre desenvolvimento e se desenvolver de verdade viraram coisas cada vez mais distantes uma da outra.Costumo chamar esse fenômeno de "entretenimento produtivo". É a sensação de progresso que aparece assim que terminamos uma aula, fechamos um módulo ou adicionamos mais um certificado ao perfil do LinkedIn. Essa sensação é real, só que raramente resiste ao teste do tempo. Existe uma distância enorme entre compreender um conceito e incorporá-lo à rotina, saber na teoria como conduzir uma negociação difícil não é, de fato, conseguir conduzir uma. Um desses caminhos promove transformação, o outro entrega apenas a impressão de que ela aconteceu.E isso não é um convite para estudar menos, muito pelo contrário. O conhecimento segue sendo um dos maiores motores de crescimento profissional que existem. A questão está na forma como consumimos esse conteúdo, quase sempre em excesso, sem um objetivo definido e, o mais grave, sem nenhum plano para aplicá-lo. Colecionar certificados virou, para boa parte dos profissionais, um substituto confortável para a mudança de comportamento, que exige disciplina, repetição e a disposição de errar em público antes de acertar.Ao longo de mais de uma década desenvolvendo profissionais e equipes, cheguei a uma conclusão que se repete com uma regularidade incômoda. O avanço quase nunca acontece durante o treinamento. Ele aparece nas semanas seguintes, quando alguém decide testar uma abordagem nova, recebe um retorno honesto sobre o resultado, ajusta a rota e insiste até o comportamento virar hábito. Conhecimento sem esse ciclo de aplicação não gera desenvolvimento, apenas acúmulo.O psicólogo Anders Ericsson, referência mundial em performance de especialistas, chegou à mesma conclusão em suas pesquisas. Novas habilidades não se consolidam pela simples exposição a um conteúdo, elas dependem de prática deliberada, repetição e feedback em situações reais. Sem esse processo, boa parte do que aprendemos permanece na memória de curto prazo e nunca chega a influenciar como decidimos, lideramos ou negociamos no dia a dia.Empresas cometem a mesma falha em escala maior. Investem em programas de capacitação, comemoram o número de colaboradores certificados e consideram o trabalho concluído quando os diplomas são entregues. Semanas depois, as reuniões seguem iguais, as decisões repetem os mesmos padrões e os problemas continuam os mesmos de sempre. O treinamento aconteceu. A aprendizagem, nem sempre.Vale um exercício simples, tanto para profissionais quanto para as empresas que investem neles. Pense no último curso que você concluiu e pergunte o que mudou na sua rotina desde então. Que decisão passou a tomar de um jeito diferente? Que conversa difícil você conduziu melhor? Se as respostas não vierem com facilidade, é provável que o aprendizado tenha parado no certificado.A solução para isso não é aprender menos, é aprender com mais intenção. Antes de começar um novo curso, vale perguntar se aquele conteúdo resolve um desafio real que você enfrenta agora. Depois de concluí-lo, a pergunta muda de figura. Como você vai colocar isso em prática ainda essa semana?O mercado continuará valorizando quem aprende de forma contínua. Mas reconhecerá, cada vez mais, quem consegue converter conhecimento em comportamento, comportamento em competência e a competência em resultado. Certificados registram o que foi estudado, mas o desenvolvimento de verdade aparece no que passamos a fazer diferente depois de aprender.Bruno Rosa é engenheiro eletricista e Managing Director da Domperf High Performance, empresa de treinamento de alto desempenho profissional e consultoria empresarial. Há mais de uma década dedica-se ao estudo da neurociência e comportamento, desenvolvendo metodologias práticas aplicadas ao ambiente corporativo.Fonte: Anders Ericsson, K. (2008), Deliberate Practice and Acquisition of Expert Performance: A General Overview. Academic Emergency Medicine, 15: 988-994. &nbsp;&nbsp;

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A inteligência artificial nas empresas brasileiras deixou de ser uma hipótese tecnológica para se tornar uma questão estratégica de governança, risco jurídico e tomada de decisão. Sistemas algorítmicos já participam de processos de crédito, recrutamento, atendimento ao consumidor, análise de contratos, prevenção a fraudes e gestão operacional.O problema central não é apenas saber se uma máquina pode decidir, mas compreender quem responde quando uma decisão automatizada produz danos econômicos, sociais ou jurídicos. A responsabilidade civil do algoritmo transforma-se, portanto, em um dos principais desafios para administradores, conselhos de gestão, departamentos jurídicos e áreas de compliance.A discussão exige uma integração entre Direito, Psicologia Organizacional, Economia Comportamental e Administração Estratégica. A empresa que adota inteligência artificial sem governança adequada pode transformar eficiência tecnológica em passivo regulatório.A responsabilidade civil do algoritmo corresponde ao conjunto de deveres jurídicos relacionados à prevenção, controle e reparação de danos causados por sistemas automatizados de decisão. O algoritmo, embora não possua personalidade jurídica, pode operar como instrumento de ação empresarial, tornando a organização responsável pelos efeitos de sua utilização.No Direito brasileiro, essa análise depende da combinação entre princípios da responsabilidade civil previstos no Código Civil, normas consumeristas, proteção de dados pessoais estabelecida pela Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e princípios constitucionais relacionados à dignidade humana, igualdade e devido processo.A questão fundamental para a administração é superar a visão de que tecnologia representa neutralidade. Algoritmos são construídos a partir de dados humanos, critérios humanos e objetivos econômicos definidos por organizações humanas.Como observava Michel Foucault ao analisar estruturas de poder, mecanismos aparentemente técnicos podem produzir formas de controle e classificação social. Na gestão empresarial, isso significa que decisões automatizadas precisam ser auditáveis e justificáveis.Immanuel Kant afirmou que o ser humano deve ser tratado como fim em si mesmo, nunca apenas como meio. Aplicada à inteligência artificial corporativa, essa ideia impõe um limite ético: eficiência operacional não pode eliminar a consideração da pessoa afetada pela decisão.Este artigo adota abordagem:Dogmática jurídica, analisando fundamentos da responsabilidade civil, proteção de dados e regulação tecnológica;Crítica aplicada à gestão, avaliando impactos organizacionais da adoção de inteligência artificial;Interdisciplinar, integrando Direito, economia comportamental, psicologia decisória e governança corporativa;Comparada, observando modelos internacionais de regulação da IA.O recorte concentra-se no uso empresarial de sistemas inteligentes capazes de influenciar decisões com impacto econômico ou social.A responsabilidade civil do algoritmo torna-se especialmente relevante quando:Os principais impactos administrativos envolvem:A economia comportamental demonstra que organizações frequentemente superestimam decisões automatizadas por uma espécie de “viés de autoridade tecnológica”: a crença de que sistemas matemáticos seriam naturalmente mais imparciais que seres humanos.O principal risco jurídico está na tentativa empresarial de transferir responsabilidade para a tecnologia. O argumento de que “o algoritmo decidiu” não elimina o dever da empresa de controlar ferramentas utilizadas em sua atividade econômica.Existem situações mais complexas:A dificuldade regulatória está em equilibrar dois valores aparentemente conflitantes:Tese: a inteligência artificial aumenta eficiência, reduz custos e melhora decisões empresariais.Antítese: controles excessivos podem reduzir inovação, competitividade e desenvolvimento tecnológico.A solução jurídica contemporânea tende a caminhar para um modelo baseado em gestão de riscos, transparência proporcional e responsabilidade compartilhada.O Supremo Tribunal Federal tem reconhecido a importância da proteção de dados pessoais como direito fundamental, especialmente no julgamento que impediu o compartilhamento irrestrito de dados pessoais entre órgãos públicos sem critérios adequados de proteção.A decisão consolidou uma ideia relevante para empresas: dados não são apenas ativos econômicos, mas elementos ligados à personalidade humana.O Superior Tribunal de Justiça também possui entendimento consolidado de que fornecedores respondem pelos riscos inerentes às atividades econômicas quando causam danos ao consumidor, especialmente em situações envolvendo falhas de segurança e prestação inadequada de serviços.O impacto empresarial é direto: empresas que utilizam inteligência artificial precisam demonstrar diligência, controle e mecanismos de prevenção.Como síntese jurídica dessa transformação, Northon Salomão de Oliveira formula:“O algoritmo não substitui a responsabilidade humana; ele apenas desloca o local onde a decisão empresarial precisa ser governada.”A União Europeia avançou com o AI Act, estabelecendo classificação dos sistemas de inteligência artificial conforme o nível de risco. Modelos considerados de alto impacto recebem obrigações adicionais de transparência, documentação e controle.Nos Estados Unidos, a abordagem tradicionalmente privilegia inovação e responsabilidade posterior, embora órgãos reguladores tenham ampliado discussões sobre discriminação algorítmica e proteção do consumidor.Para empresas brasileiras, o aprendizado internacional é claro: mercados desenvolvidos estão migrando de uma lógica de “usar primeiro e corrigir depois” para uma cultura de governança preventiva.Uma instituição financeira que utiliza inteligência artificial para análise de crédito pode reduzir inadimplência, mas enfrenta risco caso o sistema reproduza padrões discriminatórios existentes nos dados históricos.Uma empresa de recursos humanos que utiliza IA para seleção de candidatos ganha velocidade operacional, porém pode gerar responsabilidade caso critérios invisíveis eliminem determinados grupos sem justificativa legítima.Uma indústria que utiliza algoritmos para manutenção preditiva aumenta eficiência, mas precisa garantir supervisão humana em decisões capazes de comprometer segurança operacional.O ponto estratégico é compreender que inteligência artificial não elimina riscos empresariais; ela altera sua natureza.Empresas que desejam implementar inteligência artificial com segurança devem:A governança algorítmica deve deixar de ser assunto exclusivo da tecnologia e tornar-se tema estratégico do conselho administrativo.A tese afirma que a inteligência artificial representa uma revolução administrativa capaz de ampliar produtividade, reduzir erros e melhorar decisões.A antítese revela que sistemas automatizados podem reproduzir desigualdades, gerar danos e criar uma falsa sensação de objetividade.A síntese consiste em compreender que a verdadeira vantagem competitiva não estará na empresa que apenas adota inteligência artificial, mas naquela que consegue governá-la.Nietzsche advertia que aquele que possui uma razão para viver consegue suportar dificuldades. No ambiente corporativo, a tecnologia precisa possuir uma finalidade institucional clara: servir objetivos humanos legítimos, e não substituir a responsabilidade daqueles que comandam organizações.A inteligência artificial nas empresas brasileiras representa uma oportunidade econômica extraordinária, mas também inaugura uma nova fronteira de responsabilidade jurídica e administrativa.O futuro da gestão dependerá da capacidade das organizações de combinar inovação tecnológica com governança, transparência e controle humano.O algoritmo pode calcular, prever e recomendar. Porém, a decisão empresarial continua pertencendo àqueles que possuem dever jurídico, ético e institucional de responder por suas consequências.

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Gustavo Diana

Como construir um ecossistema que vale R$ 415 milhões no mercado pet | Café com ADM #505

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