Artigo publicado como integrante do CQC de Inovação e Tecnologia.
Nas empresas brasileiras, é comum a diretoria aprovar a contratação de uma ferramenta de inteligência artificial, seguida de comemoração pela equipe. No entanto, após três meses, os resultados costumam ser insatisfatórios. O problema não está na tecnologia, mas na falta de conhecimento sobre como utilizá-la de forma eficaz.
Esse cenário é confirmado por dados recentes. Pesquisa da Bain & Company, publicada em 2025, mostra que empresas que implementam IA generativa de forma estruturada obtêm, em média, um aumento de 14% na produtividade e um crescimento financeiro de 9%. No Brasil, apenas um quarto das organizações possui ao menos um caso de uso consolidado, apesar de 67% considerarem a IA uma prioridade estratégica. O entusiasmo é maior do que a execução, que frequentemente falha na qualidade das instruções fornecidas à tecnologia.
O prompt, ou seja, a instrução enviada ao modelo de linguagem, conecta a intenção ao resultado. Estudo da Harvard Business School indica que profissionais que utilizam IA com instruções bem estruturadas apresentam desempenho até 40% superior em relação aos que não utilizam. Segundo a PwC, colaboradores com habilidades em engenharia de prompts recebem, em média, 56% mais do que seus pares. Esses dados apontam para um novo tipo de letramento corporativo, que vai além da produtividade individual.
Na prática, os benefícios se manifestam em diversos setores. Equipes de marketing que dominam a estruturação de prompts entregam campanhas completas em muito menos tempo. Nos departamentos financeiros, o uso eficiente do Microsoft Copilot permite identificar anomalias em grandes bases de dados com comandos precisos. No agronegócio, plataformas de IA já cruzam dados climáticos, históricos de solo e variáveis de mercado para recomendar manejos com precisão, reduzindo dias de análise técnica a minutos.
O fator comum entre esses exemplos não é a sofisticação das ferramentas, mas a clareza de quem as utiliza. Instruir uma IA de forma eficaz exige definir objetivos, público e contexto, o que demanda raciocínio estratégico, não apenas conhecimento técnico. Times enxutos se beneficiam dessa abordagem, pois, sem barreiras hierárquicas, profissionais capacitados podem ajustar instruções em tempo real e aumentar significativamente a produtividade.
Essa perspectiva, porém, não está isenta de críticas. O risco real é automatizar ineficiências: organizações que adotam IA sem revisar processos e metas tendem a acelerar erros, não a eliminá-los. Pesquisa da McKinsey de 2025 reforça esse alerta — mais de 80% das empresas que adotaram IA generativa ainda não registram impacto tangível no EBITDA. O letramento em prompts é uma condição necessária, mas precisa estar ancorado em objetivos de negócio claros.
O IBGE confirmou essa tendência ao mostrar que o uso de IA nas indústrias brasileiras aumentou de 16,9% em 2022 para 41,9% em 2024, o que representa o maior crescimento entre as tecnologias digitais avançadas monitoradas. Adotar a ferramenta sem desenvolver a competência para utilizá-la é como adquirir um instrumento musical sem saber tocá-lo: é possível produzir sons, mas não música.
A produtividade real da IA depende da capacidade de formular a pergunta certa, no momento e no contexto adequados. Equipes que desenvolverem essa habilidade antes dos concorrentes não apenas operarão com mais eficiência, mas também criarão uma vantagem competitiva que nenhuma atualização de algoritmo pode igualar.Este texto expressa a opinião do autor e não traduz, necessariamente, a opinião do Instituto Brasileiro de Executivos de Finanças do Espírito Santo.
