O modelo operacional de IA como vantagem competitiva: o que a McKinsey apresentou em Orlando e por que é a resposta ao problema dos 44%

Em 20 de outubro de 2026, durante o Gartner IT Symposium em Orlando, a McKinsey fez uma apresentação que conecta dois conjuntos de dados que estavam sendo discutidos separadamente no mesmo evento. O título era direto: “The AI Operating Model Advantage: Why winning with AI requires rewiring the organization”. Fonte: McKinsey, Gartner IT Symposium, outubro de 2026.

O timing não poderia ser mais preciso. No dia seguinte, o Gartner anunciou que 44% dos CEOs têm dificuldade para demonstrar retorno financeiro da IA. A McKinsey estava descrevendo exatamente por que isso acontece e o que fazer a respeito.

O que significa “reconectar a organização”

O conceito de “rewiring”, reconectar ou reconstruir a fiação da organização, vem do livro da McKinsey que estabeleceu o framework de transformação digital mais adotado pelos clientes da consultoria. A metáfora é de eletricidade: quando você muda a carga que um sistema elétrico precisa suportar, não basta adicionar mais dispositivos à fiação existente. Você precisa reconectar o sistema para a nova capacidade.

No contexto de IA, isso descreve a diferença entre dois modelos de adoção:

Modelo 1: adicionar IA ao que existe. A empresa compra ferramentas de IA generativa, distribui para os times e espera que a produtividade individual se converta em resultado corporativo. Os times ficam mais eficientes. O resultado corporativo não muda proporcionalmente. É o cenário que explica por que 89% das organizações usam IA mas apenas 37% relatam impacto positivo no EBIT.

Modelo 2: reconectar a organização para IA. A empresa redesenha como o trabalho é feito, quais funções existem, como as decisões são tomadas e como o valor é gerado, colocando IA no núcleo desses fluxos em vez de adicioná-la como camada sobre o que já existia. É o cenário que os dados da McKinsey descrevem como o caminho para os 15 pontos percentuais de desempenho superior que separam as empresas líderes das demais.

Os seis componentes do modelo operacional de IA

A McKinsey descreve o modelo operacional de IA bem-sucedido como tendo seis dimensões que precisam avançar em conjunto. Nenhuma delas é suficiente isolada:

Roteiro de valor: começar pelos domínios de maior impacto financeiro, não pelos mais fáceis de automatizar tecnicamente. A escolha de onde a IA vai operar primeiro define o potencial de retorno do investimento total.

Talento: desenvolver internamente as capacidades técnicas e de gestão necessárias. Isso não é apenas treinamento. É redesenho de funções para incorporar o que a IA faz e o que os humanos precisam fazer de diferente em um ambiente onde parte das tarefas é automatizada.

Modelo operacional: a estrutura organizacional, os processos de decisão e as formas de trabalho precisam ser redesenhadas considerando o que IA pode fazer. Times menores com mais capacidade, funções que antes não existiam, processos end-to-end redesenhados.

Tecnologia: a infraestrutura técnica que sustenta a IA: dados, plataformas, APIs, sistemas integrados. Mas tecnologia é apenas um dos seis componentes, não o mais importante.

Dados: governança de dados, qualidade, acessibilidade. A McKinsey repete em todos os relatórios relevantes que 80% do trabalho de IA é trabalho de dados. O modelo operacional que não endereça os dados não funciona. Fonte: McKinsey, 2026.

Adoção e escala: os mecanismos que garantem que o que funciona em piloto escala para o restante da operação. É o gap que explica os 76% de empresas brasileiras presas no purgatório dos pilotos.

Por que a Deloitte confirma o mesmo padrão

O Manufacturing Outlook 2026 da Deloitte chegou à mesma conclusão por uma rota diferente. Entre os fabricantes que estão obtendo resultados consistentes com manufatura inteligente, o padrão consistente não é qual tecnologia usaram. É que investiram primeiro na estruturação da base de dados e do processo antes de escalar qualquer tecnologia de IA. Fonte: Deloitte, 2026. É o reconectar o sistema antes de aumentar a carga.

O que isso significa para quem está aprovando orçamentos agora

A mensagem combinada da McKinsey e do Gartner CEO Survey para qualquer CEO ou CFO que está aprovando orçamentos de tecnologia para 2027 é direta: a pergunta não é quanto vamos investir em IA. A pergunta é o que vamos mudar na forma como a organização opera para que esse investimento gere retorno.

E a resposta a essa segunda pergunta precisa estar definida antes de qualquer aprovação de projeto. Não como reflexão posterior.

Na Appmoove, a software house mais completa do Brasil, esse é o trabalho que o diagnóstico realiza antes de qualquer proposta de desenvolvimento de software industrial: entender qual é o modelo operacional atual, onde a IA vai mudar como o trabalho é feito, e quais são as métricas de retorno que vão demonstrar que a mudança valeu o investimento. É a base do que chamamos de transformação com governança no chão de fábrica: não adicionar tecnologia ao que existe, mas reconectar o que existe para que a tecnologia gere resultado.

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