A maioria das organizações já compraram ou irão comprar uma promessa de inteligência artificial neste momento que experimentamos mais uma transformação. Contudo, poucas conseguem dizer, em número auditável, o que ela de fato entregou.

Essa distância entre o discurso e a prática é o que o mercado chama, com precisão, de platô da desilusão — e foi o pano de fundo do CIOs Connection 2026, onde tive a oportunidade de defender uma tese: a IA só sai desse platô quando a produtividade que ela promete deixa de ser sentida e passa a ser contratada.

Produtividade contratada é uma ideia simples de enunciar e difícil de executar — produtividade que se mede, se governa e se contrata. Não é a produtividade genérica dos anúncios. É produtividade que aparece num painel, que tem dono, que entra no contrato e no SLA e, por fim, está rastreada em entregas de valor para o negócio. Quero explicar por que essa mudança importa e, principalmente, o que muda na prática quando pessoas, processos e agentes de IA passam a serem integrados e a trabalhar juntos.

O gargalo nunca foi o modelo

Há uma tentação natural de tratar a adoção de IA como um problema de tecnologia: qual modelo, qual fornecedor, qual ferramenta, quantos tokens etc. Mas a maior parte das iniciativas não trava por falta de um modelo melhor e sim porque ninguém consegue provar ou medi seu real valor.

• O CFO pergunta quanto a IA economizou;
• O conselho pergunta qual foi o ganho;
• O cliente pergunta o que mudou na entrega;

E a resposta honesta, na maioria dos casos, é constrangedora: “parece mais rápido”. Percepção não sustenta orçamento, receita e margem de contribuição. Sem prova, o próximo investimento não vem — e o piloto morre no platô.

Neste sendito, podemos afirmar que o gargalo, portanto, não é o modelo. É o time, contrato e o processo: como o trabalho é organizado e como ele é medido e cobrado.

De executor a maestro

A primeira coisa que muda quando pessoas e IA trabalham juntas é o próprio time.

O squad do futuro não é humano ou IA. É humano conduzindo IA — poucos profissionais experientes orquestrando agentes especializados, cada um cuidando de uma parte do trabalho, sob especificações claras e validadas por gente. O papel humano não desaparece: ele sobe de nível. Deixa de ser execução linha a linha e passa a ser especificação, julgamento, curadoria e decisão.

Para quem lidera, a metáfora certa é a do maestro. O líder de tecnologia não é substituído pela IA; ele passa a reger um time misto, garantindo que pessoas e agentes toquem a mesma partitura, no mesmo compasso, com a mesma qualidade. É uma mudança de carreira — não uma ameaça a ela.

Três verbos: medir, governar, contratar

Se produtividade contratada é o destino, o caminho passa por três verbos.

Medir. Quando pessoas e IA escrevem lado a lado, a primeira pergunta é: quem escreveu o quê? Sem essa resposta, não há métrica nem auditoria. Com autoria etiquetada — cada entrega marcada como humana ou de IA, com custo real associado — a produtividade sai do campo da percepção. Torna-se possível acompanhar, por exemplo, quanto do trabalho foi gerado por IA, quanto foi aceito sem retrabalho humano e quanto custou cada entrega. Não é estimativa. É medição.

Governar. Produtividade auditável só vale se a governança também for. Isso significa regras, padrões e portões de qualidade iguais para todos — a qualidade não pode depender de quem está no teclado. Significa rastreabilidade completa. E significa conformidade por design: LGPD, sigilo e boas práticas de IA responsável embutidos no processo, não verificados no fim. Para o setor público e para setores regulados, isso não é detalhe — é pré-requisito.

Contratar. Aqui está o verbo que quase ninguém resolve. Se a produtividade é medida e governada, ela pode entrar na fórmula de cobrança e no SLA. Deixa de ser promessa de slide e vira cláusula de contrato. Paga-se pela produtividade entregue, homologada e convertida em valor para o negócio, não pela hora lançada em planilha — e o risco de execução se desloca para quem entrega.

“Diga-me como me medes e eu te direi como me comportarei.” — Eliyahu Goldratt, autor de A Meta

Essa frase sempre me marcou desde meu mestrado em engenharia, processos e sistemas onde trabalhei o desempenho organizacional por meio de OKR (Objetivos e resultados-chave). Na prática, é a máxima da gestão e o alicerce de tudo. Times se comportam conforme são medidos. Se a métrica premia a produtividade com IA — com qualidade —, é isso que o time vai perseguir. Medir a coisa errada compra o comportamento errado. É por isso que o modelo de contratação, e não apenas a ferramenta, é o que decide o resultado.

O que muda, na prática

Quando esses três verbos entram em operação, a mudança é concreta e visível.

O time encolhe e muda de forma: squads grandes e homogêneos dão lugar a squads pequenos e híbridos trabalhando em paralelo. O tempo de entrega cai de forma expressiva. A documentação, antes frágil e feita ao final, passa a ser viva e versionada, gerada ao longo do próprio processo. A rastreabilidade, antes manual ou inexistente, torna-se automática. E o custo por entrega, antes alto e imprevisível, passa a ser medido por ciclo.

Repare que nada nessa lista é um adjetivo vago. Tudo é número ou é auditável. Esse é o salto: da promessa para o mensurável, do hype para a entrega real — com segurança.

Por que isso importa agora

O motivo é de carreira, não só de tecnologia. O medo silencioso de muitos líderes é o de serem substituídos pela IA. A tese da produtividade contratada aponta para o contrário: a IA não substitui o líder de tecnologia — ela exige um novo, o maestro, capaz de reger pessoas e agentes e responder pela entrega.

E a régua desse novo papel tem nome. Enquanto a produtividade de IA for promessa, é platô. Quando vira cláusula — medida, governada e escrita no contrato — é entrega real.

Foi essa a convicção que levei ao CIOs Connection e que seguimos construindo, na prática, na Montreal, com a plataforma DEVAI Suite: tecnologia para um mundo mais seguro, eficiente e conectado — agora também com times em que pessoas e IA trabalham, de verdade, juntas.

Diovani Merlo é Arquiteto de Soluções na Montreal Tecnologia.