Uma história sobre IA, discernimento e escolha
Era uma empresa global, com operações distribuídas em múltiplos países, cadeias logísticas interdependentes, milhares de colaboradores, uma base ampla de clientes e uma rede complexa de fornecedores, inserida em um ambiente competitivo onde praticamente todos tinham acesso às mesmas tecnologias, às mesmas plataformas de inteligência artificial, às mesmas fontes de dados e aos mesmos referenciais de gestão, o que fazia com que a vantagem deixasse de estar na infraestrutura e passasse a depender, de forma cada vez mais evidente, da qualidade das decisões.
No cotidiano, os desafios não tinham nada de teóricos, porque surgiam na forma de atrasos recorrentes em entregas que comprometiam contratos relevantes, rupturas de estoque em regiões críticas, fornecedores que falhavam em momentos sensíveis, negociações pressionadas por custo que ameaçavam qualidade, conflitos entre lideranças, equipes desalinhadas, clientes insatisfeitos por promessas que não se sustentavam na operação e uma tensão constante entre crescimento e controle, velocidade e consistência, eficiência e resiliência.
A empresa possuía uma base tecnológica robusta, com dados integrados, modelos preditivos, simulações e dashboards que ofereciam visibilidade quase total da operação, permitindo antecipar cenários e testar alternativas com um nível de sofisticação que, em outro momento, teria sido suficiente para sustentar decisões superiores, mas, apesar disso, erros continuavam acontecendo, não por falta de informação, mas por interpretação equivocada, vieses, pressões internas e uma tendência recorrente de confundir análise com discernimento.
Na era da inteligência artificial, tornou-se possível consultar qualquer coisa, acessar qualquer literatura, reconstruir o pensamento de qualquer autor e simular como diferentes líderes tomariam decisões diante de um mesmo problema, o que transformou o conhecimento em algo abundante e, por consequência, deixou de torná-lo um diferencial competitivo.
Eu poderia ter escolhido me apoiar nos pensamentos de Jeff Bezos para decisões de escala e logística, em Bill Gates para eficiência e estrutura, em Tim Cook para excelência operacional, em Sheryl Sandberg para gestão e cultura organizacional ou em Elon Musk para inovação e ruptura, porque, na prática, a tecnologia já permitia construir um conselho sob medida, acessando a linha de pensamento de cada um deles a qualquer momento, diante de qualquer decisão relevante.
Diante de um problema logístico, por exemplo, seria possível simular abordagens orientadas à escala, eficiência ou controle; em um tema de pessoas, navegar por diferentes visões de liderança e cultura; em decisões estratégicas, comparar frameworks e perspectivas com profundidade e velocidade, o que, em um primeiro momento, parecia representar uma vantagem extraordinária.
No entanto, essa capacidade rapidamente se tornou comum, acessível a todos, e com isso perdeu seu poder de diferenciação, deixando evidente que o ponto central nunca foi a possibilidade de acessar inteligência, mas a capacidade de escolher com qual inteligência construir o processo de decisão.
Foi nesse momento que fiz uma escolha que não estava em nenhum manual de gestão, nem em nenhuma recomendação de mercado, mas que passou a definir, de forma silenciosa, a forma como a empresa operava.
Eu escolhi me consultar com eles.
Essa escolha não era visível externamente, não fazia parte da narrativa institucional e não estava documentada em nenhum sistema, mas se tornava concreta sempre que uma decisão relevante precisava ser tomada, materializando-se em uma mesa que não existia fisicamente, mas que era absolutamente real no processo de decisão.
Nessa mesa, Jesus ocupava o centro como eixo de clareza, e ao seu redor estavam Pedro, Mateus, Tomé e Tiago, cada um trazendo uma lente distinta e complementar para interpretar problemas que, na prática, eram os mesmos enfrentados diariamente pela empresa.
Quando surgia um problema logístico, como atrasos recorrentes em uma região que começavam a comprometer contratos importantes, a discussão não se limitava a rotas, transportadoras ou custo, mas avançava para entender se a causa estava na execução, no desenho da operação, nos incentivos definidos ou em decisões anteriores que haviam criado aquele efeito em cadeia.
Mateus rapidamente traduzia o impacto financeiro real, separando aquilo que era urgência percebida do que efetivamente afetava caixa, margem e sustentabilidade, evitando decisões reativas baseadas em ruído operacional.
Tomé questionava as premissas, desafiava a consistência dos dados e expunha qualquer fragilidade lógica, impedindo que explicações convenientes fossem aceitas sem validação real.
Pedro pressionava pela ação, reduzindo o espaço entre entendimento e execução e confrontando qualquer hesitação que não fosse justificada, enquanto Tiago elevava a discussão para o longo prazo, questionando se a solução proposta fortalecia ou fragilizava a estrutura da empresa ao longo do tempo.
Em temas relacionados a pessoas, como conflitos entre lideranças, queda de performance ou desalinhamento cultural, a análise deixava de ser apenas operacional e passava a considerar coerência, clareza de propósito e impacto das decisões no comportamento coletivo da organização.
Em situações envolvendo clientes, especialmente quando havia perda de contratos ou queda de satisfação, a discussão não se limitava a indicadores, mas buscava entender onde a promessa havia se desconectado da entrega e quais decisões internas haviam criado essa ruptura.
Nas negociações com fornecedores, onde a pressão por custo frequentemente levava a decisões que comprometiam qualidade e confiabilidade, a mesa funcionava como um filtro que separava ganhos de curto prazo de perdas estruturais, protegendo a consistência do negócio.
A inteligência artificial continuava sendo amplamente utilizada em todos esses contextos, integrando dados, organizando informações e apresentando cenários com alto nível de precisão, mas havia um ponto em que, mesmo com toda sua sofisticação, começava a operar em zonas de ambiguidade, produzindo respostas plausíveis, porém inconsistentes, evidenciando um limite claro entre análise e verdade.
Era nesse limite que uma segunda camada se tornava essencial.
Além de acessar todo o conhecimento estruturado sobre eles por meio da própria inteligência artificial, eu recorria à oração, não como um elemento externo, mas como uma continuidade do processo, um espaço onde a pergunta deixava de ser apenas técnica e passava a ser essencial, e onde o excesso de informação dava lugar à escuta.
Nesses momentos, a resposta não vinha como um modelo ou recomendação estruturada, mas como clareza, uma clareza que permitia reorganizar o problema em sua essência e distinguir aquilo que era verdadeiro daquilo que apenas parecia correto.
Enquanto a inteligência artificial ampliava a capacidade de análise, a oração ampliava a capacidade de discernimento, e foi nessa integração que a empresa começou a operar de forma diferente, não por ter mais dados ou melhor tecnologia, mas por decidir com mais consistência.
Com o tempo, os efeitos se acumularam de forma concreta, refletindo-se em melhor alocação de capital, menos erros estruturais, maior previsibilidade operacional, relações mais sólidas com clientes e fornecedores e uma execução mais limpa, ainda que os desafios continuassem existindo, como sempre existirão em qualquer organização complexa.
Externamente, a empresa era percebida como altamente eficiente, bem gerida e estrategicamente consistente, mas essa explicação nunca capturava completamente a realidade, porque a diferença não estava apenas no que era feito, mas em como as decisões eram construídas.
No final, ficou claro que, em um mundo onde todos tinham acesso à mesma inteligência, a única vantagem real não estava em saber mais, mas em escolher melhor com quem pensar, especialmente quando a própria tecnologia atingia seu limite e deixava evidente que nem toda resposta aparentemente correta é, de fato, verdadeira em sua essência.
Leandro Monteiro é vice-presidente da ADVB, executivo internacional, formado em Administração de empresas pela Universidade Mackenzie, MBA em Varejo (FIA) e especialização em Marketing Engineer and Digital pela Université Grenoble Alpes. Atua como Diretor Executivo da AAXIS na América Latina e teve passagens por multinacionais como Heineken, Capri-Sun e MBRF.
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