Por que a era da experimentação está chegando ao fim para as empresas globais
À medida que 2025 chega ao fim, os líderes empresariais refletem sobre o que a IA realmente proporcionou. As tarefas individuais passaram a ser realizadas mais rapidamente, mas as operações de ponta a ponta raramente acompanharam o ritmo. No início do ano, as equipes lançaram assistentes de redação, ferramentas de bate-papo e automação leve em várias áreas da organização. Essas ferramentas se mostraram úteis, mas apenas dentro do escopo restrito de cada aplicação.
As verdadeiras limitações surgiam sempre que o trabalho tinha de passar por várias equipes e sistemas. O conteúdo podia ser criado mais rapidamente num ambiente e adaptado mais rapidamente noutro, mas o progresso continuava a abrandar em pontos de atrito familiares: fluxos de trabalho fragmentados, transferências manuais, ciclos de aprovação e conteúdo preso entre CMS, LMS e processos de lançamento regionais. A velocidade melhorou dentro de etapas isoladas, mas não em todo o fluxo operacional pelo qual os líderes são responsáveis.
As organizações que obtiveram progressos significativos em 2025 adotaram uma abordagem diferente. Em vez de adicionar mais ferramentas, concentraram-se na forma como o trabalho se move entre sistemas, equipes e mercados. Ao redesenhar os fluxos de trabalho como sistemas conectados, em vez de tarefas isoladas, reduziram as interrupções e estabeleceram as bases para operar em escala global. Essa mentalidade agora molda a forma como os tomadores de decisão estão definindo as expectativas para a IA em 2026.
O custo da IA que a maioria dos líderes empresariais ignora
Quando a IA opera em ferramentas e fluxos de trabalho desconectados, as organizações incorrem em custos que são fáceis de ignorar à primeira vista. As equipes gastam tempo reconciliando resultados, coordenando aprovações manualmente e corrigindo inconsistências à medida que o trabalho passa de um sistema para outro. Cada transferência introduz atrasos, riscos e despesas gerais que se acumulam à medida que o volume e a cobertura de mercado aumentam.
O maior erro é aplicar a IA a fluxos de trabalho ineficientes e esperar que ela crie ordem.
Falk Gottlob
Diretor de Produtos
Com o tempo, essas ineficiências corroem o valor que a IA deveria proporcionar. Uma execução mais rápida em etapas isoladas não se traduz em lançamentos mais rápidos, responsabilidade mais clara ou desempenho previsível no nível empresarial. À medida que a IA se torna incorporada nas operações principais, esses custos ocultos ficam mais visíveis para a liderança e cada vez mais difíceis de justificar.
Sem apetite para experimentação com IA em 2026
“Nas conversas entre executivos, o tom em relação à IA mudou de otimismo para responsabilidade. Os líderes agora estão avaliando a IA com os mesmos padrões que aplicam aos sistemas de receita, estratégia de expansão e custo operacional. A IA que não resiste ao escrutínio financeiro e operacional não é infraestrutura; é simplesmente experimentação.” — Ron Thomas, diretor de receita da Smartcat
Em termos práticos, a IA é agora tratada como infraestrutura essencial. Os líderes estão menos preocupados com pilotos e recursos e mais com a adequação do sistema a orçamentos fixos, sua integração perfeita às plataformas existentes e sua capacidade de resistir a análises financeiras, operacionais e de risco.
Perspectivas do setor: Ciências da Vida
Operating environment
Policies and regulations are moving targets, and product evidence evolves faster than approval cycles.What this means for AI
Any AI involved in scientific content has to hold up under audit and validation from day one.How decisions are made
AI proposals now sit alongside other strategic investments. Leaders ask whether they will grow revenue, make global launches more reliable, or reduce risk.What doesn't make the cut
Work that can’t meet these criteria remains experimental.
Por que a velocidade de comercialização é a verdadeira medida do ROI da IA
Depois que a IA é avaliada em relação às iniciativas estratégicas, os líderes precisam de uma métrica que torne o desempenho visível em todas as regiões e ambientes regulatórios. O custo ainda é importante, mas por si só não mostra se um sistema ajuda a organização a responder às mudanças, coordenar lançamentos ou manter a precisão quando os riscos são altos.
O custo é parte da história, mas não mostra se a IA melhora a execução. “Em todas as organizações que apoiamos, a velocidade de comercialização é o teste mais claro para saber se a IA está agregando valor real”, observa Ron Thomas, diretor de receitas da Smartcat. “Em ambientes científicos, regulatórios e tecnicamente complexos, mesmo pequenos atrasos regionais introduzem riscos a jusante e, em alguns casos, podem impedir totalmente um lançamento. Se a IA não reduzir o tempo de lançamento, ela não está gerando ROI.”
Na prática, o gargalo tem a ver com a capacidade da IA. Como observa Nicole DiNicola, vice-presidente global de marketing da Smartcat, as equipes aprenderam a dimensionar o volume com a IA, mas ainda perdem tempo conectando sistemas e fluxos de trabalho, gerenciando versões duplicadas e corrigindo inconsistências nos bastidores. “A complexidade operacional está se tornando o maior obstáculo. É aí que as equipes ainda perdem tempo.”
Perspectivas do setor: Manufatura
Where speed breaks down
Engineering changes only matter once they are reflected everywhere work actually happens, from plant floors to partner channels.What slows execution
When documentation and instructions lag behind product updates, or changes propagate unevenly across regions and systems.How delay compounds
Execution slows, operational and safety risk spreads across regions, and the cost of the delay increases as changes move from engineering to documentation, plants, and partners.What AI ROI depends on
Shortening the time from engineering changes to consistent execution everywhere.
Os fluxos de trabalho de conteúdo linear não conseguirão acompanhar o ritmo em 2026
Em 2026, as equipes precisam de fluxos de trabalho que funcionem em paralelo, em vez de em sequências rígidas. Grupos coordenados de agentes de IA que trabalham em planejamento, criação, verificações de qualidade e localização oferecem às equipes uma vantagem clara, eliminando períodos de espera e acelerando os prazos de lançamento em um único ambiente conectado.
Na Smartcat, nossa arquitetura é construída em torno de agentes especializados e colaborativos. Integramos os agentes diretamente nos sistemas que nossos clientes utilizam, como CMS, CRM e plataformas de design, para que a IA possa operar dentro dos fluxos de trabalho existentes, em vez de interrompê-los.
Falk Gottlob
Diretor de Produtos
Ao lidar com tarefas operacionais rotineiras em paralelo, essas equipes de agentes permitem que o conteúdo circule pelos mercados mais rapidamente, sem sacrificar a qualidade ou a integridade da marca. As equipes de ciências da vida as utilizam para aplicar alegações aprovadas e linguagem de segurança em todos os mercados de uma só vez, e os fabricantes contam com elas para manter a documentação técnica alinhada à medida que as atualizações de engenharia evoluem.
Equipes coordenadas de agentes oferecem uma maneira prática de aumentar a velocidade, mantendo a governança. Ross Taylor, cofundador da Invosphere e cliente da Smartcat, captura o potencial mais amplo: “Não se trata apenas de replicar fluxos de trabalho antigos mais rapidamente. Trata-se de desbloquear uma maneira nova e mais escalável de construir o aprendizado que cria uma cultura de curiosidade.”
Fluxos de trabalho linguísticos: a maior oportunidade ou barreira para a expansão
À medida que os líderes reformulam seus modelos operacionais, a linguagem determina cada vez mais se os esforços globais são bem-sucedidos ou fracassam. Muitas organizações investem pesadamente em personalização e automação de conteúdo, mas ainda tratam a preparação global como uma etapa final do processo. Adicionar a localização após o fato significa atrasos nos lançamentos, distorção da mensagem, terminologia inconsistente e retrabalho que aumenta à medida que o volume de conteúdo cresce.
Mas quando a linguagem é incorporada aos fluxos de trabalho desde o início, as organizações observam resultados fundamentalmente diferentes. Quando a Huel, uma empresa de alimentos embalados com foco na saúde, adotou uma abordagem de marketing global ao criar conteúdo nos idiomas nativos dos compradores no início do processo, observou um aumento de 29% na receita e um aumento de 80% no volume de novos clientes, tudo isso com um custo de aquisição menor. As empresas que mantêm a localização separada dos fluxos de trabalho de conteúdo principal raramente obtêm resultados comparáveis à medida que se expandem para novos mercados.
Equipes de alto desempenho já estão antecipando a preparação regional no início do processo, eliminando a necessidade de correções em estágios finais.
Nicole DiNicola
Vice-presidente global de Marketing
Um líder de uma marca global de eletrônicos de consumo descreveu o fardo imposto às equipes quando as ferramentas internas não conseguem gerenciar essa complexidade: “Às vezes, nem tenho tempo para fazer minhas próprias traduções, porque preciso corrigir as de todos os outros.”
Tratar o idioma como um ganho fundamental é uma vantagem operacional. Quando os fluxos de trabalho são projetados para permitir que o conteúdo seja transferido entre idiomas, regiões e formatos desde o início, as equipes evitam os problemas de última hora que prejudicam a escala.
Como observa Nicole DiNicola, vice-presidente de Marketing Global da Smartcat, “equipes de alto desempenho já estão antecipando as necessidades regionais no início do processo, eliminando a necessidade de correções em estágios finais”.
As implicações variam de acordo com o setor. Nas ciências da vida, a terminologia inconsistente retarda as aprovações e levanta questões de conformidade. Na manufatura, instruções desalinhadas introduzem riscos operacionais e de segurança. No varejo, alegações incompatíveis entre idiomas enfraquecem a consistência da marca durante ciclos de campanha rápidos.
A linguagem não é uma tarefa secundária. Ela determina se as equipes podem agir com rapidez e confiança à medida que a complexidade aumenta. Celeste Daniels, instrutora global de gestão de mudanças na Ingram Micro, cliente da Smartcat, afirma que é exatamente isso que a Smartcat ajuda sua equipe a alcançar. “A Smartcat nos permitiu transmitir essa mensagem global sem diluí-la.”
As empresas devem criar ou adquirir ferramentas de IA?
Quando os líderes percebem o quanto o desempenho depende da governança, do design do fluxo de trabalho e da resiliência operacional, eles se deparam com uma decisão prática: devemos construir sistemas internos ou adotar uma infraestrutura projetada para escalar e aumentar o ROI da IA?
Algumas equipes optaram por construir em 2025 porque os agentes internos consideraram a implantação flexível e rápida. Essa abordagem geralmente funciona em projetos-piloto leves, mas se torna instável quando forçada a lidar com o ritmo das mudanças:
As equipes de engenharia estão sobrecarregadas
As revisões de governança retardam o desenvolvimento de novas capacidades
As necessidades de manutenção e segurança aumentam à medida que os fluxos de trabalho se multiplicam.
Na fabricação, por exemplo, as automações internas frequentemente exigiam mais suporte de engenharia do que as equipes podiam oferecer, pois as especificações mudavam semanalmente. Em conjunto, esses sintomas apontam para uma causa mais profunda: a forma como os próprios sistemas de IA são arquitetados.
Falk Gottlob, diretor de produtos da Smartcat, alerta que é exatamente aí que as construções internas encontram dificuldades. “Em 2026”, observa ele, “as empresas vão bater em uma parede, não porque não conseguiram implementar a IA de maneira satisfatória, mas porque muitas plataformas ainda não foram construídas para um trabalho coordenado, auditável e completo”.
Como as empresas realmente fazem a IA funcionar em escala empresarial
Em 2026, a IA só funcionará em escala empresarial se oferecer suporte à execução em todos os mercados, e não apenas resultados mais rápidos em tarefas individuais. Os sistemas precisam realizar o trabalho de ponta a ponta, preservando a precisão, a governança e o controle.
Na prática, essa linha entre experimentação e operações se resume a algumas prioridades concretas. Se você deseja que a IA seja algo em que sua equipe possa confiar no dia a dia em 2026, é nisso que você deve se concentrar.
1. Auditoria para atritos: identifique onde o trabalho ainda fica lento, seja em transferências, planilhas, cadeias de e-mails ou filas de aprovação. Esses são frequentemente os verdadeiros obstáculos à velocidade.
2. Defina o ROI pelo impacto nos negócios: analise o tempo de lançamento, a capacidade de ativar mercados em paralelo e a confiança de que o conteúdo atende às expectativas regulatórias e da marca em todos os lugares.
3. Aprimore suas habilidades de supervisão: à medida que a execução passa a ser realizada por equipes coordenadas de agentes, as equipes dedicam menos tempo à produção manual e mais tempo à definição de regras, supervisão de resultados e aplicação de julgamento em casos extremos.
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