Crédito: Daniel Gebhart de Koekkoek
A corrida pela IA está em curso. Na pesquisa global da McKinsey publicada em 2025, um dado já bem conhecido mas que permenece relevante é que 78% das pessoas respondentes disseram que suas organizações já usam IA em ao menos uma função, e 71% relataram uso regular de IA generativa. O dado que merece mais atenção está logo depois: mais de 80% ainda não enxergavam impacto tangível no EBIT da empresa inteira. A pesquisa completa está aqui.
Esse intervalo entre adotar e capturar valor não se resolve com mais uma licença, um agente mais sofisticado ou uma apresentação sobre produtividade. E essa diferença aparece de forma muito clara e igualmente simples quando a empresa tenta responder perguntas que deveriam estar à mão, mas não estão. Qual negociação está realmente avançando? Qual projeto consumiu mais horas do que o previsto? O que já foi aprovado, entregue, faturado e recebido? Quem tomou esta decisão, com qual informação e quando ela deve ser revista?
Governança é a disciplina que torna essas respostas encontráveis, comparáveis e confiáveis.
Na prática, ela combina definições comuns, responsáveis claros, regras de acesso, rotina de atualização e uma fonte de verdade para os fluxos que mexem com receita, entrega, caixa e risco. Uma empresa pequena não precisa reproduzir o aparato de um banco. Mas precisa impedir que cada pessoa trabalhe com uma versão diferente do mesmo negócio.
Em organizações reguladas, a governança nasceu muitas vezes como resposta a auditoria, privacidade e controle de risco. Nas empresas de serviços, negócios familiares e PMEs, ela costuma começar de forma mais simples: um CRM atualizado, um contrato ligado ao escopo, um projeto que registra decisão e responsável, um financeiro que mostra o que foi prometido e o que entrou no caixa. A escala e camadas de processos muda, mas a necessidade de tornar a operação visível permanece.
São também os dados somados a governança que sustentam boas operações com IA. O Fórum Econômico Mundial resume a questão de forma direta: “better data leads to smarter AI”. Não se trata apenas de qualidade técnica. Qualquer modelo de IA precisa receber informações atuais, ter permissão adequada para acessá-las e operar dentro de critérios que a empresa reconhece. Sem isso, as ferramentas de IA apenas produzem respostas rápidas a partir de uma operação confusa. A análise do Fórum sobre IA confiável detalha o problema.
O mercado começa a reconhecer esse raciocínio. Uma Segunda leitura também publicada pelo Fórum Econômico Mundial em 2026, com base em pesquisa da Capgemini, aponta que menos de uma em cada cinco organizações se considera altamente madura em algum aspecto de preparação de dados. Na mesma pesquisa, 72% das lideranças afirmaram que dados e pipelines seriam uma prioridade de investimento técnico em IA nos 12 meses seguintes. Leia a análise e a metodologia apresentada.
Mas e quando os dados não são óbvios?
Foi esse tipo de problema que apareceu no trabalho de governança desenvolvido pela nossa CEO e co fundadora Gabriela Aguiar, para a São Paulo Climate Week. O desafio não era escassez de informação, e sim o oposto: conversas amplas, compromissos com graus diferentes de definição e planos ligados aos seis eixos de ação da COP30 que precisavam ser acompanhados sem reduzir sua complexidade a uma planilha decorativa.
Crédito: SP Climate Week, Camila
O desenho criou uma linguagem comum para registrar tema, estágio de maturidade, ação proposta, evidência disponível, responsável, prazo e lacuna. Uma intenção sem responsável ou sem horizonte de execução não era tratada como plano pronto. A ausência de definição também passou a ser dado. Isso permitiu enxergar onde havia mobilização, onde existia encaminhamento e onde ainda faltava condição para implementar.
Neste projeto, a IA entrou como instrumento de pesquisa de benchmark, estruturação inicial de categorias, captura de informações por voz e aceleração da tabulação. O julgamento ficou com as pessoas. Duas falas podem mencionar “compromisso” e apontar para situações inteiramente distintas: uma pode indicar uma decisão tomada; a outra, uma hipótese que ainda precisa de adesão, orçamento e responsável. A ferramenta reconhece padrões. Mas é a governança que define o que o padrão significa para a decisão.
Esta é uma aplicação que empresas de serviços profissionais podem reconhecer. Se uma reunião comercial termina sem próxima ação, responsável e prazo registrados, o problema não é a qualidade da transcrição. Se comercial promete algo que operação não enxerga, o problema não é a ausência de um assistente. A tecnologia pode reduzir o trabalho manual, mas precisa entrar em um fluxo que já saiba quem faz o quê e como o resultado será conferido.
O que acontece quando a operação passa a se enxergar
O Notion é um bom segundo exemplo porque permite organizar documentos, bases de dados e diferentes visões de uma mesma operação em um só espaço de trabalho. Ele não substitui automaticamente todo software especializado, mas pode criar uma camada muito eficaz quando o problema está na desconexão entre conhecimento, rotina e acompanhamento.
Uma consultoria, agência ou empresa B2B pode relacionar CRM e pipeline, proposta, contrato, escopo, projeto, entregas, pagamentos, fluxo de caixa e decisões relevantes. Assim, as reuniões deixam de ser o “lugar” onde se descobre o status do negócio. Elas passas a servir para decidir o próximo movimento a partir de informação disponível.
O caso da agência Raw Studio mostra esse uso de forma concreta. Segundo o relato publicado pelo próprio Notion, a empresa conectou projetos, CRM, processos internos e comunicação com clientes; também declarou mais de cinco horas economizadas por semana em reuniões com clientes e uma economia anual superior a US$ 20 mil em software. É o resultado de uma empresa específica, não uma projeção para qualquer operação. Vale ler o caso completo.
Para começar, escolha um fluxo que hoje afeta uma decisão frequente. Em muitas empresas, a melhor porta de entrada reúne quatro peças: o CRM com definição clara de etapa e próxima ação; os projetos com escopo, responsável e status; o financeiro conectado a contrato e entrega; uma base de conhecimento que registre processos e decisões recorrentes. Só depois vale avançar para automações, permissões mais sofisticadas, indicadores e integrações.
Antes de comprar mais tecnologia, faça um teste!
Reúna quem responde por comercial, operação e financeiro. Em seguida, respondam às perguntas abaixo olhando para o que acontece na semana, não para o processo ideal que existe em uma apresentação.
Quando alguém pergunta sobre um cliente, você localiza no mesmo dia histórico de negociação, contrato, escopo, entrega, cobrança e pagamento?
As pessoas usam a mesma definição para oportunidade, receita prevista, receita contratada e receita recebida?
Toda decisão relevante termina com responsável, prazo e registro acessível a quem precisa executar?
Você consegue identificar um projeto em risco antes de ele virar atraso, retrabalho ou pressão de caixa?
Quando uma pessoa-chave se ausenta, outra consegue entender os compromissos em curso sem reconstruir a história por mensagens e conversas?
Dados de clientes, equipe e finanças têm acesso definido, inclusive quando alguém usa ferramentas de IA?
5 ou 6 respostas positivas. Sua empresa já tem uma base funcional para testar casos de IA generativa ligados a decisões específicas. Escolha um caso, defina quem valida a saída e acompanhe uma métrica que importe para a operação. O ganho não estará no uso da ferramenta, mas na decisão que ela ajuda a melhorar.
3 ou 4 respostas positivas. A empresa já tem alguns rituais e registros úteis, mas ainda depende demais de pessoas para conectar as pontas. O trabalho mais rentável tende a estar em padronizar definições, centralizar o fluxo prioritário e instalar uma rotina curta de revisão. Esse é o estágio em que uma ferramenta bem configurada pode reduzir muito retrabalho.
Até 2 respostas positivas. Qualquer projeto maior de IA corre o risco de automatizar informação incompleta. Comece pela casa: defina os campos mínimos, nomeie responsáveis, escolha uma fonte de verdade e retire do caminho os controles que vivem apenas em planilhas pessoais, caixas de entrada e memória de quem segura a operação. É um trabalho pouco glamouroso e costuma devolver mais tempo de gestão.
Por onde sua margem está vazando?
Ela está saindo no follow-up que ninguém fez, na proposta que precisou ser refeita, na contratação tardia, na hora gasta buscando a última versão de um arquivo, no projeto iniciado com um briefing insuficiente e na cobrança descoberta tarde demais. Em um levantamento global da McKinsey de 2019, pessoas respondentes estimaram que, em média, 30% do tempo empresarial se perdia em tarefas sem valor agregado ligadas à baixa qualidade e indisponibilidade de dados. O número não é um diagnóstico da sua empresa, mas revela uma ordem de grandeza que muitas lideranças ainda tratam como custo inevitável. Veja o estudo e seus critérios.
A pesquisa mais recente da McKinsey ajuda a fechar o raciocínio.
Entre 25 atributos avaliados, o redesenho de fluxos de trabalho teve o maior efeito sobre a capacidade de uma organização capturar impacto no EBIT com IA generativa.
Mesmo assim, apenas 21% das pessoas que relataram uso de IA generativa disseram que suas empresas haviam redesenhado ao menos parte dos fluxos. A oportunidade continua menos na novidade da ferramenta e mais na disciplina de mudar como o trabalho acontece. Os dados estão no levantamento global de 2025.
Antes de buscar mais vendas, ampliar a equipe ou abrir uma frente de inovação, olhe para o que a empresa já sabe e ainda não consegue usar. Quando a operação não está visível, a busca por crescer vendas pode só ampliar o volume do que está escapando. Organizar seus dados, processos de decisão e responsabilidades pode ser a intervenção mais assertiva que irá devolve sua margem de lucro antes que o sufoco comece.
Crédito: Daniel Gebhart de Koekkoek
A Pira Labs Consulting é Notion Partner no Brasil. Nossos clientes podem ter acesso ao programa Notion for Startups e Notion SMBs, com até seis meses sem custo do plano Business e Notion AI incluído. Confira as condições oficiais.
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Gabriela Aguiar e Celso Rielli são os fundadores da Pira Labs Consulting, consultoria boutique brasileira de Creative Business Turnaround para empresas de serviços que precisam transformar sinais fracos em decisão, proteger reputação e voltar a crescer com margem, antes que a janela de oportunidade se feche.