O custo de não decidir

A cena repete-se em muitas administrações portuguesas. A inteligência artificial entra na ordem de trabalhos, gera uma conversa interessada, levanta dúvidas legítimas e sai da sala sem decisão. A ata regista a intenção de voltar ao tema. O argumento é quase sempre o mesmo: vamos aguardar que a tecnologia amadureça, que a regulação clarifique, que apareça um caso óbvio. Parece prudência. Na prática, é uma decisão como qualquer outra, com a particularidade de ninguém medir o que custa.

O custo de não decidir não aparece em nenhuma linha da demonstração de resultados, e é precisamente por isso que cresce sem resistência. Vale a pena olhá-lo de frente, em quatro dimensões que qualquer gestor reconhece.

Quatro custos que ninguém contabiliza

O primeiro é o custo de produtividade. Em qualquer empresa há centenas de horas mensais consumidas em tarefas repetitivas de tratamento de informação: compilar relatórios, resumir documentos, preparar comunicações, transcrever e classificar. Uma parte significativa dessas horas é hoje automatizável com validação humana. Cada mês sem decisão é um mês inteiro dessas horas, pago na totalidade, sem retorno acrescido.

O segundo é o risco invisível. Os dados nacionais mostram um paradoxo: 38,7% dos portugueses já utilizam ferramentas de IA, mas só 11,5% das empresas as adotaram formalmente. A diferença entre os dois números tem um nome: utilização não governada. Colaboradores que usam ferramentas pessoais, com dados da empresa, sem regras, sem registo e sem validação. Não decidir não evita o risco. Apenas o deixa sem dono.

O terceiro é o custo de talento. Os profissionais mais capazes querem trabalhar em organizações que lhes dão instrumentos modernos e tempo para trabalho com significado. Uma empresa que adia sistematicamente a modernização dos seus métodos de trabalho está, sem o anunciar, a selecionar negativamente as pessoas que atrai e retém.

O quarto é o custo competitivo. Com a adoção empresarial em Portugal claramente abaixo da média europeia, a distância para os mercados onde os nossos clientes e concorrentes operam tende a alargar. Quem exporta, quem concorre com empresas europeias ou quem serve clientes exigentes sentirá essa diferença primeiro nos prazos e nos preços, depois nas margens.

Nada disto é um argumento contra a prudência. É um argumento por uma prudência verdadeira, que se exerce com informação e não com adiamento. Prudente é a empresa que conhece as suas utilizações reais de IA, que formou as suas pessoas para distinguir o útil do arriscado e que testou em pequena escala antes de decidir em grande. Imprudente é a que não decide e, por isso, não sabe o que está a acontecer dentro de portas.

A barreira é gerível

A boa notícia está nos próprios dados. Quando as empresas que não usam IA explicam porquê, 74,4% apontam a falta de conhecimentos internos como o principal obstáculo. Falta de conhecimento não é uma fatalidade: é um problema com solução conhecida, orçamentável e com prazo. Formação estruturada, diagnóstico do ponto de partida e um ou dois casos de uso bem escolhidos transformam a incerteza em plano. O que parecia um salto torna-se uma escada.

Implicações para as empresas

Para a administração, a implicação central é esta: o tema não pode continuar classificado como assunto a acompanhar. Acompanhar não tem dono, não tem prazo e não tem métrica. A inação tem ainda um efeito composto: cada trimestre de espera aumenta a distância de aprendizagem face a quem começou, e essa distância paga-se depois em tempo, em consultoria e em pressão competitiva. Decidir cedo, com âmbito controlado, é mais barato do que decidir tarde, sob urgência.

Há ainda uma implicação financeira direta para o CFO. O custo de não decidir é assimétrico: as horas perdidas e o risco acumulado nunca aparecem num mapa, mas o investimento em IA aparece sempre. Esta assimetria contabilística distorce a decisão contra a ação. Corrigi-la exige apenas disciplina: estimar, ainda que de forma conservadora, o valor das horas e dos riscos em causa, e colocar esse número ao lado do investimento pedido. Em muitos casos, a conversa muda de imediato.

Recomendações práticas

1. Dê ao tema um prazo: trinta dias para a administração decidir o ponto de partida, com um responsável e um orçamento inicial definidos. Prazos transformam intenções em decisões; a ausência deles transforma decisões em intenções.
2. Quantifique as horas: identifique três processos com trabalho repetitivo de informação e estime o tempo mensal que consomem. O número resultante costuma ser suficiente para justificar, por si só, o primeiro passo.
3. Aprove uma política mínima de utilização de IA, mesmo provisória, para tirar o risco da sombra e dar regras a quem já utiliza. Proibir sem alternativa empurra a utilização para a sombra; regular trá-la para a luz.
4. Reserve um orçamento de aprendizagem para formação e experimentação controlada, separado do orçamento de tecnologia. Aprender é o investimento com retorno mais previsível nesta fase.
5. Defina à partida como vai medir: sem indicador inicial, nem o sucesso nem o custo da espera serão alguma vez visíveis. O que não se mede não se gere, e o que não se gere decide-se sozinho.

Conclusão

Esperar pelo momento perfeito é a forma mais cara de gerir a inteligência artificial. O momento certo não é quando todas as dúvidas desaparecem, é quando a empresa ganha método para avançar com as dúvidas controladas. Essa diferença está, hoje, ao alcance de uma decisão de administração.

Reflexão final

Se a sua empresa medisse o custo de não decidir com o mesmo rigor com que mede qualquer investimento, quanto tempo duraria a atual lista de intenções?

Miguel Silva

Head of AI Consulting, Crowe Portugal