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MIT Sloan Review Brasil

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Feudos que não se falam: o verdadeiro gargalo da adoção de IA nas empresas

MIT Sloan Review Brasil · 20 de ago. de 2026 · 53:25

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Neste episódio de O Futuro Vem do Futuro, Leandro Costa conversa com James Barroso, Diretor de Adoção de IA para a América Latina na Infor, sobre uma carreira de 25 anos que atravessou 16 anos de Totvs, a área de inteligência competitiva da Oracle e a chegada à Infor. É uma trajetória construída perto de quem decide: em boa parte desse tempo, o trabalho de Barroso foi explicar a executivos por que um investimento em tecnologia entregaria ou não o resultado esperado.


A conversa organiza o debate atual sobre inteligência artificial a partir de uma distinção simples. Existe a pressão para adotar IA em qualquer lugar, que ele chama de iatização, e existe a decisão de usar IA em um ponto específico do negócio porque ali há valor a ser destravado. A diferença entre as duas está na estratégia. Sem um objetivo definido, argumenta ele, qualquer caminho serve e nenhum leva a lugar nenhum.


O ângulo de liderança aparece quando a conversa chega à organização. Barroso descreve empresas divididas em feudos, onde a informação nasce e morre dentro de cada área e cada gestor otimiza o próprio território. O resultado é o piloto que melhora um indicador local e transfere o gargalo para a área seguinte. Contra isso, ele propõe diagnóstico antes de ferramenta, foco no cliente final como critério para atravessar fronteiras internas e disciplina para começar pelo ponto em que a operação mais perde dinheiro.


Ao longo do episódio, você vai ouvir reflexões sobre: Estratégia como pré-condição da adoção de inteligência artificial Iatização e a pressão corporativa por embarcar IA em tudo Silos organizacionais e o custo da informação que não circula Mineração de processos como etapa de diagnóstico Automação da operação logística e retorno sobre investimento Early adopter, late adopter e a economia do erro rápido


Um episódio para executivos, líderes de operação e gestores de tecnologia que precisam transformar experimentação em resultado mensurável.

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