Outro dia, eu estava sentado no chão do quarto da minha filha, tomando café, vendo ela dar de cara no tapetinho de yoga pela décima quarta vez seguida. Ela tem três meses. Tá aprendendo a engatinhar. Zero frustração. Barriga pra baixo, braços esticados, e de novo no tapete. De novo.
E eu fiquei com um pensamento: minha filha de três meses aprende melhor que a maioria das empresas da Fortune 500.
E não falo como metáfora bonitinha. Falo estruturalmente. E como economista comportamental de formação — estudei na Bocconi — eu não consigo deixar de pensar que o jeito que um bebê aprende a engatinhar é a melhor forma de pensar sobre mudança comportamental. E como mudança cultural nada mais é do que mudança comportamental coletiva, o engatinhar contém todos os princípios que uma organização precisa pra adotar uma cultura AI-first.
Sabe o que ninguém te conta? Bebês não aprendem a engatinhar porque alguém ensina. Você cria três condições, e o engatinhar emerge sozinho.
E essa palavra — condições — é a que 95% das empresas, segundo um relatório recente do MIT Media Lab, estão errando agora mesmo na jornada de transformação com IA.
E hoje a gente vai falar sobre por que ser AI-first é um problema de engatinhar, não de tecnologia.
Vamos começar pelo bebê. Na ciência do desenvolvimento, engatinhar não é habilidade motora. É comportamento emergente. Habilidade você treina. Comportamento emergente aparece quando as condições certas existem.
Quais são as condições?
São 3:
Primeira: tummy time. Você coloca o bebê de barriga pra baixo. É desconfortável. Mas esse desconforto ativa exatamente os músculos que ela precisa.
Segunda: você deixa ela errar. Ela cai catorze vezes. E ninguém abre um relatório de incidente. O custo do fracasso é zero.
Terceira: você coloca um brinquedo. Um pouquinho fora do alcance. Pra ela ter um motivo pra tentar.
Agora. Pausa aqui.
Um estudo de Ying Bao e colegas, apresentado no Hawaii International Conference on System Sciences, investigou o que faz as pessoas confiarem na IA. E o que encontraram mapeia quase perfeitamente pro bebê. Duas dimensões: percepção cognitiva — é fácil de usar? O custo de coordenação é baixo? E percepção emocional — eu me sinto confortável? Eu gosto?
Tummy time reduz a complexidade cognitiva. Deixar errar reduz o custo de coordenação. E o brinquedo é conforto e prazer emocional.
Três condições humanas. E a maioria das empresas tem zero das três.
E o que as empresas que estão ganhando fizeram? Elas redesenharam quatro coisas. Não o stack tecnológico. Quatro dimensões de como a organização pensa, constrói, serve e cresce. Eu chamo de os quatro pisos — porque você não consegue engatinhar num piso quebrado. E resumi tudo no meu livro “Between You and AI”.
Piso um: Dados. De reativo para preditivo.
A Mayo Clinic é número um no AI Readiness Index da CB Insights. Eles não tratam doença. Previnem. Seus dashboards são um retrovisor, ou um para-brisa?
Piso dois: Design. De automação para aumentação.
O Nubank não substituiu os atendentes humanos por chatbots. Construiu um painel com IA que torna os humanos melhores — contexto em tempo real, análise de sentimento, sugestões de próximas ações. Isso não é automação. É aumentação. E é uma escolha de design, não de tecnologia.
Piso três: Valor. De transações para experiências.
A John Deere, por 187 anos uma empresa de tratores. Hoje vende inteligência pro agricultor. O trator é o mesmo. A proposta de valor é completamente diferente. Ação valorizou mais de 500%.
Piso quatro: Pessoas. De hard skills para soft skills.
Scott Aaronson disse algo que deveria tirar o sono de qualquer profissional: pra qualquer tarefa com medida objetiva de sucesso, é questão de tempo até a IA superar os melhores humanos. O que sobrevive? Julgamento. Empatia. Raciocínio ético. A capacidade de sentar na ambiguidade e ainda decidir.
Quatro pisos. Dados, Design, Valor, Pessoas. Nenhum é problema de tecnologia. Cada um é um problema de liderança, de design, de confiança.
E é aqui que este artigo me tirou o sono.
O Deloitte TrustID Workforce Index mostrou que líderes sênior têm 40% mais chance de usar ferramentas de IA não aprovadas do que seus próprios funcionários. No setor de tecnologia, shadow AI chega a 58%. As pessoas que deveriam estar liderando a transformação são as que mais burlam o sistema.
Mas piora. A confiança dos funcionários na IA generativa caiu 31% em apenas três meses em 2025. A confiança em IA agêntica — sistemas que agem de forma autônoma — caiu 89%.
E a Amelia Dunlop, CXO da Deloitte Digital, afirmou que trabalhadores enxergam o empregador como duas vezes menos empático depois que a IA é introduzida no ambiente de trabalho.
A gente tá implantando IA mais rápido do que nunca. E as pessoas confiam menos do que nunca.
Então, qual é o papel do CTO nisso tudo? São quatro. Um pra cada piso.
Dados — Arquiteto da Fundação.
Você decide se os dados da organização são AI-ready ou AI-hostile. Limpos, centralizados, governados, em tempo real. Trabalho chato. Não é sexy. Mas é a diferença entre escalar IA e escalar projetos-piloto.
Design — Designer do Ecossistema.
Seu trabalho não é construir cada ferramenta. É construir o ecossistema no qual elas são construídas, implantadas e governadas. Stack de modelos aprovado. Classificação de risco. Governança de vibe-coding. Quantos de vocês têm uma política publicada sobre o que o marketing pode construir com IA? Pois é. Esse é o gap.
Valor — Parceiro Estratégico.
Esse é desconfortável. Significa sair da sala de servidores e sentar no board. A verdade brutal: o CTO que consegue traçar uma linha entre um deployment de modelo e um número de receita mantém o orçamento. O que não consegue vira centro de custo. E centro de custo é cortado.
Pessoas — Campeão da Prontidão Humana.
E aqui o bebê volta. Lembra das três condições? Tummy time, permissão pra errar, e um brinquedo. Esse é o seu trabalho. Não do RH. Seu. Porque você é quem entende o que a IA pode fazer, o que não pode, e o que ela precisa dos humanos. O McKinsey descobriu que empresas onde líderes ativamente modelam o uso de IA têm três vezes mais chance de ser high performers. Três vezes. Por causa do comportamento, não da tecnologia.
Quatro pisos. Quatro papéis. Arquiteto. Designer. Parceiro. Campeão. E em nenhum deles o CTO é a pessoa que constrói a IA. Em todos, o CTO é a pessoa que constrói as condições pra IA funcionar.
Condições. Não código.
Assim como um pai construindo as condições pra um bebê engatinhar.
Ser AI-first não é uma estratégia de tecnologia. Não é sobre modelos. Não é sobre compute. Nem sobre dados, embora dados importem enormemente.
Ser AI-first é um problema de engatinhar.
Requer desconforto — redesenhar fluxos, não colar IA em cima. Requer permissão pra errar. E requer um motivo pra se mexer.
E acima de tudo, requer confiança. Não aquela que você declara num e-mail. Aquela que você conquista com decisões que custam caro.
Minha filha vai aprender a engatinhar. Ela não precisa de um deck de estratégia. Ela precisa de três condições e de um pai que as crie.
A sua organização não é diferente. O algoritmo consegue fazer muita coisa. Mas não consegue engatinhar. Só as suas pessoas conseguem. E elas estão esperando pra ver se você vai criar as condições — ou só mandar mais um e-mail sobre IA.
Essa é a pergunta. O que você vai construir? Um programa, ou um tapetinho de yoga?
Confira meu livro “Between You and AI”, publicado pela Wiley, e você encontra tudo em andreaiorio.com.
