SXSW 2026: 7 fatores que fazem a IA dar resultado nas empresas, segundo Sandy Carter
Muitas companhias ainda permanecem presas a testes iniciais sem evolução prática
No último dia do South by Southwest (SXSW) 2026, realizado nesta quarta-feira (18), a executiva Sandy Carter apresentou um diagnóstico direto sobre o uso de Inteligência Artificial (IA) nas empresas.
A partir de uma análise com mais de 450 organizações, ela explicou por que a maioria dos projetos não sai do papel e o que diferencia os casos que realmente entregam retorno financeiro.
Segundo ela, muitas companhias ainda permanecem presas a testes iniciais sem evolução prática, um cenário que compromete resultados e gera frustração interna, especialmente quando há expectativa alta em torno da tecnologia.
De acordo com a especialista, esse cenário tem sido chamado de “purgatório de pilotos”, uma fase em que as empresas testam soluções, mas não conseguem levá-las para a operação real.
Isso acontece, principalmente, porque falta integração entre estratégia, pessoas e processos. Por outro lado, organizações que conseguem avançar seguem padrões claros e replicáveis, que vão além da escolha de ferramentas tecnológicas e envolvem mudanças estruturais dentro do negócio.
Confira a seguir 7 fatores que fazem a Inteligência Artificial realmente funcionar nas empresas, segundo Sandy Carter:
1. LIDERANÇA VEM ANTES DA TECNOLOGIA
O primeiro ponto envolve diretamente a atuação da liderança, que, segundo Carter, é determinante para o sucesso de qualquer projeto de IA.
Empresas que apresentam melhores resultados contam com executivos que utilizam a tecnologia no dia a dia e estimulam o uso entre as equipes. Esse comportamento influencia a cultura organizacional, pois incentiva a experimentação e a busca por soluções mais eficientes.
Além disso, líderes curiosos tendem a questionar mais e, com isso, conseguem identificar oportunidades que passam despercebidas em abordagens tradicionais.
Outro aspecto relevante é a confiança dentro das equipes. Muitas vezes, há um desalinhamento entre o que a alta gestão acredita e o que realmente acontece na operação, enquanto executivos veem progresso, funcionários apontam falhas e limitações.
Por isso, a integração entre áreas e a transparência nos processos se tornam essenciais para evitar distorções e garantir que a IA funcione de forma consistente.
2. IA COMO COLEGA, NÃO COMO FERRAMENTA
Na sequência, Carter destacou uma mudança importante na forma como a IA deve ser encarada dentro das empresas. Em vez de ser vista apenas como uma ferramenta de apoio, a IA passa a atuar como uma extensão da equipe, com capacidade de executar tarefas completas e participar de fluxos de trabalho mais complexos.
Essa transformação altera a dinâmica organizacional e exige uma nova mentalidade por parte dos gestores.
Com agentes cada vez mais avançados, já é possível automatizar atividades que antes dependiam exclusivamente de pessoas. Esses sistemas organizam informações, analisam cenários e até sugerem decisões, o que amplia a produtividade e reduz o tempo gasto em tarefas operacionais.
No entanto, esse avanço também exige adaptação, já que liderar humanos e agentes ao mesmo tempo se torna uma nova competência dentro das empresas.
3. AGENTES AUTÔNOMOS PROMETEM RETORNO FINANCEIRO
Outro ponto central apresentado na palestra foi o papel dos agentes autônomos na geração de retorno financeiro. Diferente de comandos isolados, esses sistemas funcionam de forma contínua e integrada, o que permite ganhos mais consistentes ao longo do tempo.
Carter destacou que plataformas como OpenClaw, IronClaw e NemoClaw ilustram essa evolução, ao permitir a criação de agentes capazes de executar processos completos com pouca intervenção humana.
Com isso, a discussão deixa de girar apenas em torno da tecnologia e passa a focar no impacto direto no negócio. Empresas que adotam esse modelo conseguem:
- Reduzir custos;
- Aumentar eficiência; e
- Melhorar a experiência do cliente.
Além disso, os agentes ampliam a capacidade operacional sem a necessidade de expandir equipes na mesma proporção.
4. FIM DOS PILOTOS E FOCO EM PRODUÇÃO
A executiva também chamou atenção para a dificuldade que muitas empresas enfrentam ao tentar sair da fase de testes. Segundo ela, apenas uma parcela reduzida consegue levar projetos de IA para a produção em larga escala.
Isso ocorre porque, muitas vezes, os testes são feitos sem conexão com problemas reais ou sem uma base sólida de dados.
Para superar esse desafio, é necessário mudar o foco, em vez de testar tecnologia por curiosidade, as empresas precisam priorizar resultados concretos e começar por processos que já funcionam bem.
Além disso, dados organizados e confiáveis são fundamentais para que a IA aprenda corretamente e gere valor. Sem essa base, qualquer iniciativa tende a falhar antes de atingir escala.
5. GOVERNANÇA CUSTA MAIS DO QUE O MODELO
Outro destaque importante da palestra foi o peso da governança nos projetos de IA, Carter afirmou que empresas bem-sucedidas investem mais em controle e gestão do que na própria tecnologia.
Isso inclui monitorar o comportamento dos sistemas, definir limites de atuação e garantir que todas as ações estejam em conformidade com regras internas e externas.
Esse cuidado se torna ainda mais relevante com o avanço dos agentes autônomos, que podem acessar diferentes bases de dados e tomar decisões de forma independente.
Sem uma estrutura sólida de governança, os riscos aumentam significativamente, por isso, segurança, rastreabilidade e transparência passam a ser elementos indispensáveis para qualquer estratégia de IA.
6. MODELOS DE MUNDO AMPLIAM RESULTADOS
Durante a apresentação, também foi destacado o avanço dos chamados modelos de mundo, que representam uma evolução em relação aos sistemas tradicionais de IA. Esses modelos conseguem compreender contexto, interpretar relações de causa e efeito e simular diferentes cenários, o que amplia a capacidade de análise e tomada de decisão.
Com essa abordagem, empresas conseguem antecipar problemas, testar estratégias e otimizar operações de forma mais eficiente.
Em alguns casos, o retorno sobre investimento pode ser até cinco vezes maior, justamente pela capacidade de prever impactos antes que eles aconteçam. Esse tipo de tecnologia tende a ganhar espaço nos próximos anos, especialmente em setores que dependem de planejamento estratégico.
7. IA MUDA ESTRUTURAS, NÃO ELIMINA PESSOAS
Por fim, Carter reforçou que a Inteligência Artificial não deve ser vista como uma ameaça aos empregos, mas como uma transformação na estrutura das empresas. O impacto mais significativo ocorre na forma como o trabalho é organizado, com mudanças nos papéis e na distribuição de responsabilidades.
Apesar da automação crescente, o conhecimento humano continua sendo essencial, habilidades como pensamento crítico, experiência prática e compreensão cultural permanecem insubstituíveis.
Dados apresentados indicam que a combinação entre pessoas e IA pode elevar o retorno em até 38%, além de aumentar significativamente a produtividade. Ou seja, o fator humano segue no centro dessa transformação.
PONTO DE PARTIDA: PESSOAS, PROCESSOS E TECNOLOGIA
Para quem deseja iniciar ou avançar no uso de IA, a recomendação de Sandy segue uma ordem clara:
- Primeiro, é necessário preparar as pessoas, garantindo treinamento e entendimento sobre a tecnologia.
- Em seguida, é preciso organizar processos, identificando onde a IA pode gerar impacto real.
- Só então a escolha da tecnologia deve ser feita, de forma alinhada às necessidades do negócio.
Esse caminho evita erros comuns e aumenta as chances de sucesso, pois garante que a implementação seja estruturada e orientada a resultados.
Apesar da percepção de avanço acelerado, a especialista destacou que a adoção de IA ainda está em estágio inicial na maioria das empresas e grande parte utiliza apenas recursos básicos ou ainda está em fase de testes, o que mostra que há amplo espaço para crescimento.
