Uma nova pesquisa da McKinsey expõe um paradoxo estratégico: enquanto riscos e governança de dados são tratados com mão de ferro, o talento técnico e a adoção prática da IA seguem caminhos híbridos. Entenda por que essa assimetria importa para a sua organização.
Você confiaria a segurança dos seus dados a um time descentralizado e fragmentado? E se o mesmo modelo híbrido fosse aplicado à sua estratégia de crescimento com IA?
Segundo o relatório global da McKinsey com mais de 1.400 líderes empresariais, 57% das empresas ainda centralizam rigidamente seus esforços em risco e compliance para IA, mas apenas 29% adotam o mesmo rigor para gerenciar talentos técnicos. Um abismo estratégico silencioso está se formando.
Na prática, a governança da IA está ficando nas mãos dos “guardiões do risco”, enquanto a execução, e, muitas vezes, a inovação, se dispersa entre áreas, squads e silos. A imagem acima, baseada na pesquisa de julho de 2024, deixa claro: organizações estão construindo foguetes com peças espalhadas por toda a empresa. E isso tem um custo.
Risco é central. Talento, nem tanto.
O dado mais contundente do gráfico: 57% das empresas adotam um modelo totalmente centralizado para risco e compliance, com apenas 13% adotando um modelo distribuído. A mesma lógica vale para data governance, com 46% centralizado e só 15% distribuído. Esses números refletem uma preocupação legítima com segurança, ética e conformidade regulatória, especialmente diante de novas legislações como a IA Act na Europa e o PL 2338 no Brasil.
Já quando se trata de talento técnico, o jogo vira. Apenas 29% centralizam engenheiros e cientistas de dados, enquanto a maioria das empresas (49%) opta por um modelo híbrido. Essa descentralização pode estimular inovação local, mas também gera duplicidade de esforços, desalinhamento de padrões e dificuldade em escalar soluções consistentes.
Adoção de IA ainda está no meio do caminho
Outro ponto crítico revelado: só 23% das empresas centralizam a adoção de soluções de IA, incluindo mudanças de processo e gestão de mudança. Isso indica que, embora haja investimentos em estratégia e tecnologia, muitas empresas ainda falham ao operacionalizar a transformação digital. A falta de ownership único para a implementação abre espaço para iniciativas isoladas que raramente escalam ou geram valor sustentado.
E onde está a estratégia nisso tudo? Apenas 35% das empresas centralizam a definição do roadmap de produtos baseados em IA. Ou seja, há mais controle sobre o que não pode dar errado (compliance) do que sobre o que precisa dar certo (execução e produto).
Por que isso importa agora
A assimetria entre controle e entrega está criando organizações “bipolares”: rígidas no topo, caóticas na base. Em um momento onde a IA generativa promete transformar modelos de negócio, quem não domina a orquestração de talento, tecnologia e adoção integrada perde competitividade.
Segundo a BCG, empresas que escalam IA com governança e modelo operacional maduros têm 2,5 vezes mais chance de obter retorno sobre investimento em IA. O desafio não é apenas técnico, é organizacional.
A pergunta que fica: sua empresa está protegendo a IA como ativo estratégico ou apenas tentando evitar escândalos?
Centralizar governança sem integrar execução é como construir muros sem portas.
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