Inteligência Artificial

O curioso estudo de Harvard que testou se uma IA poderia administrar uma empresa

Experimento revela acertos, falhas e os limites da inteligência artificial generativa no comando de decisões estratégicas

Pedro Consoli
Pedro Consoli

Redator da Faculdade Exame

Publicado em 22 de janeiro de 2025 às 17h00.

Última atualização em 22 de janeiro de 2025 às 17h59.

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"Estamos prestes a entrar nos tempos áureos das possibilidades humanas."Sam Altman, CEO da OpenAI

Falas como essa, de Sam Altman, criador do ChatGPT, têm alimentado o entusiasmo de líderes empresariais ao redor do mundo. Para muitos executivos, a ideia de aplicar inteligência artificial generativa no planejamento estratégico de suas organizações é cativante. Mas, será que estamos superestimando o potencial dessa tecnologia?

Essa foi a provocação lançada pela Harvard Business Review (HBR), que analisou um estudo de caso que ensaia um cenário por vezes real, outras fictício – mas altamente representativo – para responder a uma pergunta central: como identificamos as áreas onde a inteligência artificial generativa potencializa o planejamento estratégico?

Todas as informações e citações desta matéria foram retiradas da HBR.

Os desafios propostos à máquina

Assim começa o case: a empresa fictícia Trident, com 120 funcionários, é referência no setor agrícola, auxiliando grandes clientes em testes e melhorias no cultivo de grãos, vegetais e frutas. Apesar do prestígio, o CEO Keith e seu conselho administrativo diagnosticaram seis gargalos em sua operação:

  • Forte concorrência no setor;
  • Baixa escalabilidade devido ao número limitado de filiais;
  • Departamento de RH obsoleto;
  • Alto custo dos serviços oferecidos;
  • Lucro oscilante;
  • Questões climáticas, que impactam diretamente o mercado agrícola.

Com essas limitações em mente, Keith fez a pergunta que norteou o estudo: "será que a inteligência artificial pode nos ajudar a ampliar nossa visão de mercado e prever a demanda futura por nossos serviços?"

O primeiro teste conduzido pelo time da HBR consistiu em usar o ChatGPT para identificar os principais desafios futuros da Trident. O modelo foi alimentado com um prompt que qualquer empresa poderia adaptar:

"Somos uma consultoria de agricultura. Temos 120 funcionários e somos referência em nossa área, onde oferecemos serviços para empresas independentes. Nossos clientes nos pagam para conduzir uma ampla gama de testes em grãos, vegetais e frutas. Quais serão os principais obstáculos e gargalos que nossa operação deve sofrer no futuro?"

A resposta da IA trouxe nove possíveis problemas – e duas ações possíveis para resolver cada um deles –, incluindo mudanças regulatórias, avanços tecnológicos, alterações na demanda dos clientes e desafios relacionados a investimentos externos. Muitos desses pontos não estavam no radar do time de Keith, ampliando a perspectiva estratégica da empresa.

Por outro lado, houve omissões importantes. A IA não abordou estratégias para diferenciar a Trident da concorrência, nem sugeriu ações para reduzir os altos custos do produto.

A explicação para isso, segundo a HBR, está no fato de que os large language models (LLMs), como o ChatGPT, são treinados com dados amplos e não específicos.

"Eles não têm acesso a informações detalhadas sobre a empresa, o que explica algumas lacunas," apontou a publicação. Para mitigar esse problema, uma dica prática é simples: pedir ao modelo que gere mais ideias, aumentando as chances de cobrir pontos esquecidos.

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O ponto fraco da IA

Quando o desafio passou a ser prever a demanda futura pelos serviços da Trident, a IA tropeçou. "Por mais sofisticada que seja, a IA generativa não consegue prever o futuro. Seu treinamento é baseado em dados históricos," observou a HBR.

Aqui, a publicação destacou que o maior ativo da Trident não é a tecnologia, mas sim o time humano altamente especializado. "Eles são as melhores ferramentas para fazer previsões e estabelecer metas de médio e longo prazo," reforçou o artigo.

Ainda assim, a GenAI não é inútil nesse campo. Ferramentas como ChatGPT ou Perplexity podem funcionar como aliados no brainstorming, ajudando a identificar possíveis impactos de novas tecnologias ou mudanças no mercado. Prompts como "Quais inovações tecnológicas podem influenciar a demanda pelos nossos serviços nos próximos anos?" oferecem ideias que ampliam a visão estratégica e ajudam os times a pensarem fora da caixa.

A lição: IA como complemento, não substituto

O estudo da HBR concluiu que, embora a inteligência artificial tenha o poder de ampliar horizontes, ela deve ser usada como uma ferramenta de apoio – não como substituta do pensamento estratégico. "A chave é enxergar a IA como um potencializador das decisões do CEO e não como o próprio tomador de decisões," pontuou a publicação.

Tendo isso em vista, a EXAME + Saint Paul oferecem o Programa de Inteligência Artificial para C-Levels, CEOs, Conselheiros e Acionistas, um curso voltado para executivos que querem dominar as ferramentas mais modernas do mercado e solidificar seus legados com projetos future-proof de impacto.

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Além de abordar os fundamentos da IA, o curso explora como essas ferramentas podem ser aplicadas em áreas como análise de mercado, inovação e gestão de riscos. Para líderes como Keith – e tantos outros no mercado real – esse tipo de preparação é fundamental para maximizar os benefícios da IA sem cair nas armadilhas de expectativas irreais.

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