A inovação não nasce do algoritmo em si, mas da forma como líderes e equipes escolhem usá-lo A adoção da inteligência artificial avançou rapidamente nas empresas, mas ainda existe uma diferença relevante entre usar IA para ganhar eficiência e usá-la como motor real de inovação. Em muitos casos, as organizações comemoram economias de tempo pontuais, enquanto deixam passar a oportunidade de transformar processos, produtos e modelos de negócio de forma mais profunda. Esse contraste fica evidente em um novo relatório do Google, intitulado Beyond AI Optimism. O estudo, baseado em uma pesquisa global com executivos e profissionais do conhecimento, mostra que os ganhos mais relevantes da IA não estão apenas na automação de tarefas, mas na capacidade de ampliar o potencial criativo e competitivo das empresas. Segundo o levantamento, organizações que realmente se transformam com IA podem mais que dobrar seus níveis de inovação, criatividade e velocidade de crescimento. Otimismo no topo, insegurança na base Os dados revelam um cenário aparentemente positivo. Mais da metade dos entrevistados afirma que a IA já aumentou a inovação em suas empresas, enquanto quase dois terços dizem que a tecnologia impulsiona a criatividade no trabalho. Além disso, 61% acreditam que a IA acelera o desenvolvimento de novos produtos e serviços, e 49% reconhecem ganhos claros na redução de tarefas repetitivas. No entanto, o estudo também expõe um desalinhamento importante. Executivos são cerca de 15% mais otimistas do que os colaboradores em relação ao impacto da IA e à capacidade das empresas de adotá-la de forma eficaz. Enquanto líderes veem a tecnologia como um fator de transformação dos modelos de negócio, apenas um em cada três trabalhadores afirma se sentir preparado para lidar com as mudanças que a IA traz para suas rotinas. Essa diferença de percepção ajuda a explicar por que muitos projetos de IA não entregam todo o valor esperado. Profissionais que se sentem inseguros ou pouco capacitados tendem a usar a tecnologia de forma limitada, o que reduz seu impacto prático no dia a dia. Tempo economizado não é o objetivo final Um dos principais alertas do relatório é que economia de tempo não deve ser tratada como o fim do processo, mas como o ponto de partida. O Google resume essa ideia ao afirmar que 'o tempo economizado é o combustível, não a linha de chegada'. Em outras palavras, escrever e-mails mais rápido ou automatizar relatórios é apenas o começo. O verdadeiro valor surge quando esse tempo liberado é direcionado para atividades mais estratégicas, como experimentação, desenvolvimento de novos produtos e melhoria da experiência do cliente. Para que isso aconteça, a tecnologia precisa estar conectada a objetivos claros de negócio. Sem essa intenção estratégica, a IA corre o risco de virar apenas mais uma ferramenta operacional, incapaz de gerar diferenciação competitiva. Estratégia, treinamento e confiança O relatório também reforça um ponto recorrente em estudos sobre transformação digital. Funcionários até demonstram interesse em usar IA, mas frequentemente se sentem travados pela falta de uma estratégia clara, de treinamentos consistentes e de um roadmap transparente. A pesquisa indica que 84% dos profissionais gostariam que suas empresas investissem mais em IA, mas muitos não sabem exatamente como essa tecnologia se encaixa em suas funções ou no futuro da organização. Reduzir esse gap exige mais do que entusiasmo executivo. É necessário comunicar de forma clara como a IA será usada, quais problemas ela pretende resolver e como os colaboradores podem se beneficiar dela. Programas contínuos de capacitação, incentivos alinhados e espaço para experimentação ajudam a transformar a tecnologia em algo cotidiano, e não em uma promessa distante. Inovação como consequência O estudo do Google confirma que a adoção de IA é um processo gradual e, muitas vezes, irregular. Ganhos reais só aparecem quando as empresas tratam a tecnologia como parte central da estratégia, e não como um atalho para produtividade imediata. Quando bem implementada, a IA não apenas acelera tarefas, mas cria espaço para que pessoas façam trabalhos mais significativos, criativos e alinhados ao crescimento do negócio. No fim, a inovação não nasce do algoritmo em si, mas da forma como líderes e equipes escolhem usá-lo. A IA pode poupar horas, mas só transforma empresas quando essas horas são reinvestidas em pensar, criar e evoluir.