Em um futuro cada vez mais interessado na AI, adotar tecnologias de inteligência artificial vai além da infraestrutura e algoritmos — exige uma cultura organizacional sólida que valorize aprendizado contínuo, colaboração e adaptação. A cultura é o solo fértil onde a IA floresce. Sem ela, iniciativas podem esbarrar em resistência, empoderamento limitado e falhas em escala.
Vivi isso de perto, nossa primeira tentativa frustrada, foi incentivar as pessoas a usarem AI sem apoio, sem capacitação, acreditando puramente no protagonismo. Foi aí que percebemos que também tem muita insegurança, muita dúvida fundamentada sobre a ética, sobre o futuro do trabalho e outras questões.
Diante disso, eu e todo o comitê executivo em conjunto com áreas de Produto e Engenharia definimos que:
1. A cultura deve ser vista como facilitadora da adoção de IA
Murire (2024) mostra que o sucesso da IA está diretamente ligado a valores organizacionais como inovação, agilidade e aprendizagem contínua, sendo a liderança e comunicação transparentes fundamentais. Outro estudo de Wiese et al. (2024) relaciona culturas organizacionais voltadas para desenvolvimento com maior adoção de tecnologias de Indústria 4.0, incluindo IA. Exemplo prático: foi criado um ‘AI Lab’ interno, com mentoria e capacitação ativa (especialistas e líderes técnicos treinando TODAS as pessoas): atingimos mais de 70% de participação nos treinamentos técnicos. Para o nosso orgulho, inclusive o time administrativo (G&A) participou ativamente.
2. IA como catalisador da colaboração e da confiança
Segundo Swift (2025), o uso de IA fortalece o engajamento e personaliza a experiência do colaborador — sem comprometer a missão, pertencimento e transparência. Já a McKinsey (jan/2025) destaca que 92% das empresas aumentam investimento em IA, mas apenas 1% se considera madura — e liderança cultural é o gargalo. Exemplo prático: criamos um ambiente de integração entre áreas, mudamos o design organizacional para que o mesmo fosse menos hierarquizado, trouxéssemos artefatos de objetivos compartilhados e isso tudo nos legou a registrar aumento de 10 pontos no eNPS da empresa. As pessoas estão mais confiantes, elogiando o ambiente de aprendizado e colaboração.
3. Colaboração humano-IA equilibrada e alianças interfuncionais
Hosanagar & Ahn (2024) mostram que designs colaborativos human‑AI, onde o humano participa desde o início, resultam em maior qualidade e diversidade criativa. Já Deng et al. (2023) ressaltam a importância da articulação entre áreas (TI, RH, legal) para garantir justiça e eficácia em soluções de IA. Exemplo prático: para o sucesso neste case times de produto, UX, compliance e data science colaboram para desenvolver times híbridos que atuem de maneira segura, reduzindo enviesamentos de forma coordenada.
Podemos concluir que em ambientes AI-first, a cultura é o principal diferencial. Uma cultura que promove transparência, aprendizagem, diversidade de pensamento e confiança permite que a IA transforme-se em parceira estratégica. Sem ela, tecnologias avançadas podem gerar medo, silos e empobrecimento dos resultados. Recomendações executivas: – Garanta engajamento da liderança com linguagem e treinamento em IA. – Incentive iniciativas de experimentação com feedback real, usando métodos como “botões de pânico” e patrocinadores de cultura.
– Invista em Gestão de Mudanças
– Aproxime o time de executivos da base, responda perguntas, fale sobre o tema de maneira acessível. – Estruture governança interfuncional (RH, TI, legal) para fomentar inovação responsável.
Referências:
https://doi.org/10.3390/admsci14120316
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