A lógica de Time & Material (T&M) cumpriu um papel relevante ao longo de décadas, especialmente em ambientes complexos e regulados como o de seguros. No entanto, em um contexto no qual a Inteligência Artificial (IA) passa a operar como infraestrutura produtiva e não mais como ferramenta acessória, esse modelo torna-se estruturalmente incompatível com a busca por eficiência, escala e previsibilidade. Ele passa a mostrar limites evidentes diante da pressão por custos, da maturidade digital crescente e da incorporação definitiva da IA como base operacional. O debate deixa de ser “quanto tempo e quantas pessoas” e passa a ser, de forma inequívoca, “quanto valor, quanta eficiência e qual impacto mensurável no negócio”.
Essa inflexão se
conecta a um dado revelador: embora cerca de 75% das empresas coloquem a IA
entre suas três principais prioridades estratégicas, apenas 25% conseguem gerar
valor econômico real com a tecnologia, segundo levantamentos recentes de
mercado. O gargalo não está na adoção de ferramentas, mas na
capacidade de converter ganhos de produtividade em resultados financeiros
sustentáveis, o que exige novos modelos operacionais, métricas mais
sofisticadas de ROI e parceiros dispostos a assumir compromisso com entrega e
impacto e não apenas com esforço alocado.
É nesse contexto
que ganham força modelos de entrega e precificação baseados em produtividade,
eficiência e resultado. A lógica se ancora na combinação entre profissionais
experientes, agentes inteligentes e um arcabouço robusto de ferramentas
próprias e das Big Techs, viabilizando a precificação por entrega e não por
esforço. Com isso, o cliente ganha previsibilidade, e o fornecedor protege
margem, enquanto o diferencial competitivo deixa de ser a menor taxa-hora e
passa a ser a capacidade de acelerar jornadas de modernização com risco
controlado e governança clara.
Os benefícios para
o cliente são diretos e quantificáveis. Não se trata de uma substituição linear
de pessoas, mas de uma reorganização profunda da capacidade produtiva. Um único
profissional, adequadamente potencializado por agentes de IA, pode executar o
trabalho que antes exigia três ou quatro especialistas. Essa mudança reduz
custos operacionais, aumenta velocidade e melhora a qualidade das entregas.
Estudos indicam que ferramentas de IA podem reduzir em até 80% o tempo de
execução de determinadas tarefas, deslocando o foco da produtividade individual
para a produtividade coletiva, a próxima fronteira de ganho organizacional em
ambientes intensivos em conhecimento.
Essa transformação
exige também uma mudança no papel das organizações de tecnologia. Mais do que
executoras, elas passam a atuar como parceiras estratégicas, sentando-se à mesa
para discutir caminhos de negócio, desenho de plataformas e prioridades de
investimento. Em setores como seguros e serviços financeiros, que concentram
grande parte das aplicações intensivas em dados, esse posicionamento é decisivo
para viabilizar programas de modernização em larga escala, iniciativas de
Bank-as-a-Service (BaaS), aceleração cloud e adoção estruturada de agentes
inteligentes. Sem essa mudança de relação, a tecnologia tende a gerar
eficiência local, mas não vantagem competitiva sustentável.
Os dados reforçam
o tamanho da oportunidade e do desafio. Segundo um relatório do Fórum Econômico Mundial, apenas 23% das
organizações na América Latina geram algum valor econômico com IA, e somente 6%
relatam impacto significativo nos resultados. Ao mesmo tempo, a adoção
consistente da tecnologia poderia elevar a produtividade regional em até 2,3%
ao ano e gerar entre US$ 1,1 trilhão e US$ 1,7 trilhão em valor econômico
adicional por ano. A lacuna entre potencial e
realização está diretamente ligada à execução e aos modelos de entrega
escolhidos.
Há ainda um
componente humano central nessa equação. A redistribuição de valor do trabalho
mostra que a IA reduz a relevância de atividades facilmente escaláveis por
máquinas e amplia o peso de competências ligadas a contexto, decisão e
responsabilidade. Modelos baseados em resultado dependem desse equilíbrio:
tecnologia que escala, pessoas que orquestram e governança que assegura
qualidade, confiança e continuidade do desempenho.
O movimento é claro: o mercado migra do T&M para relações mais maduras, em que eficiência, inovação e resultado são contratados, medidos e cobrados. Para executivos de tecnologia em seguros e nos setores do mercado financeiro, a questão já não é se essa transição vai acontecer, mas quão rápido será possível redesenhar parcerias. No fim, o diferencial competitivo não estará em quem aloca mais pessoas, mas em quem consegue transformar produtividade em margem, IA em valor econômico real e modernização em vantagem sustentável.
Rubens
Macedo - Business Vice President da GFT Technologies no Brasil
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