O Maior Ganhador de IA? Por que o Sucesso da AI Depende de Processos e Pessoas.

tiagomacul · 2 weeks ago

Recentemente, o mercado financeiro foi impactado por uma análise do The Motley Fool com a seguinte provocação: “Será a ServiceNow o maior vencedor de IA de quem ninguém está falando?”. O texto aborda o crescimento financeiro explosivo da plataforma e como grandes corporações estão adotando o GenAI integrado ao fluxo de trabalho para buscar eficiência de escala.

O mercado financeiro está em êxtase com os números. Mas, guardadas as proporções do entusiasmo de Wall Street, precisamos trazer essa discussão para o lado do negócio real. Como arquitetos, desenvolvedores e líderes de plataforma, precisamos fazer a pergunta que muitos evitam: A IA vai resolver seus problemas operacionais sozinha? A resposta curta e categórica é: Não.

O Paradoxo do Fim do Trabalho

Existe uma máxima que resume perfeitamente o momento atual do mercado:

“Há dois tipos de pessoas hoje: as que pensam que a IA vai encerrar todos os empregos e as que acreditam que a IA irá potencializar suas habilidades. No fim das contas, as duas estão falando exatamente sobre a mesma coisa.”

O trabalho não deixa de existir; ele muda. No passado, existiam profissionais cujo único emprego era bater na janela das pessoas de madrugada para despertá-las. Existiam pessoas que andavam pelas calçadas acendendo os lampiões da iluminação pública. Essas profissões sumiram, mas a necessidade de energia, luz e gestão de tempo apenas se transformou em mercados bilionários e muito mais complexos.

Olhe para o exemplo prático de um estacionamento moderno. Antigamente, ele operava de forma puramente analógica e dependia de três ou quatro pessoas: uma no caixa, uma na entrada e outra na saída. Hoje, o processo é automatizado. Muitas vezes, há apenas uma única pessoa fisicamente no local.

Quem defende a substituição total diria: “Viu? Reduzimos o time”. Mas o que acontece quando o sistema trava e a empresa tem apenas essa única pessoa para resolver a contingência? O caos se instala. E mais importante: para onde foi o restante do emprego?

Ele se deslocou para trás das cortinas. Para aquele estacionamento funcionar de forma “autônoma”, agora existe:

Um time inteiro de desenvolvimento e suporte sustentando o software.
Especialistas de manutenção preventiva para o equipamento mecânico e os sensores de presença.
Arquitetos de integração garantindo que sistemas de tag de pedágio por aproximação funcionem em tempo real.
Engenheiros configurando o reconhecimento de placas via visão computacional.

E se você acha que a evolução para por aí, o mercado sempre exigirá novas atualizações, segurança de dados e integrações. O ecossistema cresceu; ele não encolheu.

O que os Casos Reais nos Mostram?

Isso não é apenas teoria. A adoção de ferramentas como o Now Assist (a inteligência artificial generativa da ServiceNow) mostra exatamente esse movimento de deslocamento.

Casos de grandes corporações globais como o BT Group, que implementaram essas soluções, mostram reduções de até 55% no tempo gasto em tarefas operacionais e triagem de chamados. Da mesma forma, a própria ServiceNow — dentro de seu programa interno Now on Now — documentou que o uso de IA para resumir incidentes e criar artigos de conhecimento diminuiu drasticamente o esforço de suporte técnico diário.

Mas qual foi o desfecho estratégico em ambos os cenários? Demissões massivas? Não. Upskilling e redirecionamento de foco.

Os analistas que antes passavam horas fazendo a “arqueologia” de logs complexos e empilhando dados manuais foram remanejados para atividades de maior valor cognitivo: melhoria contínua de processos, design de novos catálogos de serviços e arquitetura de governança. A IA assumiu a digitação e a leitura prévia; os humanos assumiram a estratégia.

O Mito da Autonomia Sem Supervisão: “Human-in-the-Loop”

No ecossistema ServiceNow, a IA opera como um acelerador sem precedentes. Ela pode escrever scripts de regras de negócio, decodificar falhas de segurança em SecOps ou sugerir fluxos de trabalho inteiros a partir de comandos em linguagem natural. Mas ela não opera isolada.

Se você colocar uma inteligência artificial topo de linha para rodar em cima de um processo de negócio que está quebrado ou mal desenhado, a única coisa que você vai obter é um processo quebrado gerando erros e inconsistências em altíssima velocidade.

É aqui que entra o conceito de Human-in-the-Loop (HITL). O motor de IA propõe o código, resume o cenário e sugere o caminho. Mas falta a ele o contexto crítico do negócio, o senso de oportunidade e a responsabilidade técnica.

[ PESSOAS ] ---> Quem tem o discernimento, o contexto, a estratégia e aprova o HITL.
         |
    [ PROCESSOS ] -> A esteira lógica, as regras de negócio e a governança.
         |
    [ TECNOLOGIA ] -> O motor de automação e a IA acelerando a execução.

A IA não cria governança sozinha. Ela não entende se a publicação de uma nova automação vai ferir uma conformidade regulatória específica da empresa ou expor dados sensíveis em produção. Quem valida se um Update Set está pronto para subir ou assina a liberação de ReleaseOps continua sendo o especialista humano.

Conclusão: Vencendo pela Escala, Não pela Eliminação

A ServiceNow não está se consolidando como uma das maiores vencedoras da era da IA porque está eliminando profissionais, mas sim porque está dando superpoderes para que eles executem processos com o mínimo de atrito possível.

O foco nunca foi a substituição, foi a escala. Quanto mais complexa, integrada e automatizada se torna a malha tecnológica de uma empresa — conversando em tempo real com sistemas de telemetria, cancelas eletrônicas e visão computacional — , maior se torna a dependência de profissionais seniores nos bastidores para orquestrar essa infraestrutura.

A automação assume o trabalho repetitivo para que o seu time técnico possa focar no que realmente move o ponteiro do negócio: arquitetura, inovação e governança.

Ferramentas aceleram caminhos, mas são pessoas que decidem a direção.

“A inteligência artificial não elimina a tecnologia, ela a potencializa; é mais fácil a IA autogerar um workflow completo no sistema do que substituir a governança que o torna viável.”

Escrito por: Tiago Macul.

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