Big data, inteligência artificial, inovação Formada pela USP, doutora em administração pela FEA (2003), mestra (2000) e bacharel (1995) em estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística IME-USP, é diretora do LabData da FIA – Laboratório de Análise de Dados, além de membro do Conselho Curador da FIA. É consultora em projetos de big data e inteligência artificial, professora de big data, inteligência artificial e analytics, professora da área de Métodos Quantitativos e Informática da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo – FEA, coordenadora do Grupo de Pesquisa do CNPQ: Núcleo de Estudo de Modelos Econométricos e Núcleo de Estudo de Big Data e ainda parecerista do CNPQ e da FAPESP.
Já recebeu 40 vezes o prêmio de “Desempenho Didático do Departamento de Administração da FEA”, foi 4 vezes premiada como “Melhor Docente do Departamento de Administração” e recebeu mais de 20 vezes o prêmio de “Professora de melhor avaliação dos cursos de graduação e pós-graduação na FEA”. 2025 encerrou a era do piloto: IA virou obrigação de negócio A tecnologia amadureceu, os modelos se estabilizaram e os dados, antes vistos como matéria-prima abundante, tornaram-se ativo estratégico O ano de 2025 será lembrado como o ano em que a inteligência artificial deixou de ser promessa e se tornou obrigação. Por mais de uma década, executivos e equipes tecnológicas se sentiram confortáveis com pilotos, testes isolados e provas de conceito que não precisavam entregar escala, apenas sinalizar intenção.
Era o tempo da experimentação prolongada, da inovação em ambiente controlado, da IA tratada como laboratório. Esse ciclo chegou ao fim. A tecnologia amadureceu, os modelos se estabilizaram e os dados , antes vistos como matéria-prima abundante, tornaram-se ativo estratégico. Nesse novo cenário, não se discute mais o “se” da adoção, mas o “como” e, principalmente, o “quanto” de IA se consegue transformar em operação, eficiência e resultado. > O que 2025 nos ensinou sobre a relação entre humanos e IA > IA, dados e poder: quem governa quem na nova economia algorítmica > De piloto à escala: desafios para C-levels levarem a IA a toda a organização De acordo com o último relatório McKinsey Global Surveys on the state of AI, enquanto 78% das empresas globais usam IA em pelo menos uma função, apenas 1% reporta estar em estágio maduro de implementação.
A IA não é mais laboratório ou trilha paralela, mas infraestrutura corporativa. As empresas que antes justificavam cautela agora reconhecem que o atraso não é mais neutro. Ele cobra juros. Em mercados digitalizados, o que não se automatiza acumula atrito, o que não se prevê gera custo e o que não se integra amplia risco. A ausência de IA já não representa estagnação tecnológica, mas distorção competitiva. Quando o dado amadurece, o piloto morre A maturidade recente não se expressa apenas nas ferramentas, mas no tipo de inteligência operacional que a IA passou a sustentar.
Ela deixou de atuar como assistente complementar para assumir papel de agente contínuo, executando, corrigindo, prevendo e sugerindo em velocidade incompatível com processos humanos tradicionais. É o salto da automação mecânica para a automação cognitiva. Nesse novo modelo, não é a máquina que pede supervisão constante: é o humano que supervisiona exceções. Os ganhos, antes discutidos teoricamente, tornaram-se medidos. Organizações que escalaram IA em processos inteiros, e não em ilhas, relatam ganhos médios de produtividade entre 26% e 55%. O número, mais do que impressionar, normaliza o impacto.
Pela primeira vez, eficiência não é narrativa, mas estatística recorrente. > Futuro dos empregos: o que estamos fingindo não ver > Gestão de incidentes e governança digital > Da hierarquia ao sistema nervoso: redes de humanos e AI Agents como novo modo de operar Também se encerrou o período de glamourização da inteligência artificial como símbolo de modernidade. IA já não é peça de marketing, posicionamento de marca ou slide de evento. Ela integra o núcleo da operação, reorganiza o custo, altera a cadência das decisões e redefine o que significa competir. 2025 escancara um fato: quem ainda trata IA como teste prolongado está preso a um modelo que o próprio mercado abandonou.
A fase do piloto não acabou por cansaço, mas por falta de função. Pilotos são úteis quando o futuro é incerto. Agora, ele é evidente. A exaustão do hype e o nascimento da responsabilidade Se os anos anteriores foram dominados pelo hype, este é marcado pela responsabilidade arquitetural. Não basta mais ter IA, é preciso governá-la. Não é suficiente gerar outputs, é necessário explicar, auditar, calibrar, documentar e integrar.
Os erros de implementação já não resultam apenas em baixa performance, mas em riscos operacionais e reputacionais. A ausência de dados limpos, por exemplo, deixou de ser desculpa técnica e se tornou a barreira incontornável. Sem arquitetura, não há modelo, sem governança, não há escala, sem qualidade, não há inteligência. A frase não é metáfora: sem dado limpo, não há IA possível. > O ECA DIGITAL e o futuro das contas kids > Relatório da ONU alerta: IA pode ampliar desigualdades globais Do ponto de vista de maturidade, 2026 não será o ano da expansão experimental, mas da consolidação sistêmica. As organizações mais bem posicionadas não serão as que adotaram IA primeiro, mas as que sabem orquestrá-la, integrá-la e responsabilizá-la sem ruído.
IA sai da vitrine e assume o papel de energia invisível que move o fluxo: decide antes da pergunta, alerta antes do desvio, identifica padrões antes que o humano suspeite de sua existência. É o fim da IA como ferramenta e o início da IA como condição operacional. Por isso, 2025 representa o marco final da era do piloto. Não há mais sentido econômico em testar indefinidamente. O piloto se tornou custo, atraso e distração. A única fronteira relevante agora é a escala e, com ela, a maturidade, a governança e a interoperabilidade.
O futuro não exigirá organizações que experimentam IA, mas organizações que funcionam com IA. Não é a empresa que possui inteligência artificial que se destaca, e sim a que consegue integrá-la de forma contínua, transparente e estratégica no seu centro de decisão e execução. A inovação perdeu o tom de espetáculo e ganhou estrutura. A IA deixou de ser adereço e se tornou espinha dorsal. A era do piloto acabou porque a realidade a ultrapassou e quando o futuro deixa de ser hipótese e se torna operação, não se testam mais possibilidades executa-se o inevitável.