Mais informação, decisões tarde demais: o paradoxo do líder de hoje

A boa prática de gestão ensinou-nos, durante muito tempo, que decidir melhor depende de ter mais informação. Investimos, então, em dashboards, relatórios, indicadores, etc.. No entanto, a confiança de quem lidera está em queda. No 29.º inquérito global da PwC (2026), a percentagem de gestores confiantes no crescimento do próprio negócio caiu para 30%, o nível mais baixo em quatro anos, contra 56% em 2022.

A pergunta que mais ocupa estes líderes não é sobre o mercado nem sobre a concorrência. É se estão a mudar depressa o suficiente para acompanhar a tecnologia, sobretudo a inteligência artificial (IA). Apesar do investimento, 65% reporta pouca ou nenhuma alteração nas receitas pela introdução da IA (67% em Portugal). Consequentemente, a maioria continua presa em pilotos que não passam à escala.

O problema não passa pela falta de dados, nem sequer pela falta de tecnologia, mas, sobretudo, pela distância entre ter informação e transformá-la numa decisão atempada. É aí que está a verdadeira vantagem competitiva.

Uma decisão lenta é uma oportunidade que passa para outro. Uma decisão errada tem um custo que se mede em anos. E uma decisão reativa, tomada quando o problema já bateu à porta, é quase sempre uma desvantagem. Porém, a fragilidade não está na inteligência de quem decide, está em decidir tarde, com informação errada, ou sem uma análise prévia do contexto externo.

Conhecemos as histórias já clássicas da Nokia, da Kodak, ou da Blockbuster como casos de quem não soube antecipar. Mas os exemplos vão-se sucedendo. Em 2025, a NVIDIA registou a maior queda diária em bolsa da história, cerca de 600 mil milhões de dólares, em reação ao lançamento do DeepSeek, um modelo de inteligência artificial chinês que demonstrou ser possível treinar IA competitiva com uma fração dos recursos que se julgavam necessários.

Contudo, o episódio não ficou isolado. Há poucos dias, um modelo aberto de outra empresa chinesa, a Z.ai, foi avaliado por investigadores de segurança como estando ao nível dos melhores modelos americanos, a cerca de metade do custo. Simultaneamente, modelos avançados como o Mythos/Fable, da Anthropic, ficaram condicionados por controlos de exportação e revisões de segurança. A vantagem que se julgava garantida tem-se reduzido drasticamente.

Os sinais têm sido dados há muito tempo, como as restrições à exportação de chips para a China e o investimento chinês em IA. O que faltou ao mercado não foi informação, mas sim antecipação, o que nos leva a questionar: se uma inovação disruptiva nasce fora do radar da organização, quanto tempo demora a chegar até nós? Num mundo em que a resposta se mede em semanas, quantas inovações estão neste momento a crescer fora do campo de visão de quem decide?

A mesma fragilidade surge, de forma mais subtil, mas não menos impactante, no modo como as empresas lidam com a regulação europeia. O relatório Draghi sobre a competitividade europeia contabilizou cerca de 13 mil atos legais aprovados pela União Europeia entre 2019 e 2024. Ora, o problema está no volume e, principalmente, na forma como esta legislação entra nas organizações.

Muitas empresas trataram o RGPD como um projeto isolado, com enormes consequências, de anos de ajustes de sistemas e de procedimentos. Recentemente chegou a NIS2, a diretiva de cibersegurança que pode implicar coimas até 10 milhões de euros ou 2% do volume de negócios, com a responsabilidade pessoal e indelegável dos órgãos de gestão. No setor financeiro, a DORA aplica-se desde janeiro de 2025. Contudo, a própria regulamentação europeia está em evolução. O pacote Digital Omnibus, o projeto de simplificação apresentado pela Comissão Europeia em 2025, vem alterar o RGPD, o NIS2, a DORA, e o próprio AI Act, uma legislação que em vários casos ainda nem teve tempo de se aplicar por completo.

Em muitas organizações persiste uma governança de trabalho por silos. O jurista vê o RGPD, o responsável de sistemas vê a NIS2 e o financeiro vê a DORA. É exatamente nesta articulação de governança regulamentar estratégica que reside o risco ou a oportunidade de quem se prepara antecipadamente.

A aprendizagem é desconfortável, uma vez que, naturalmente, o mundo não regressa ao “business as usual”. Como nota o Fórum Económico Mundial, a volatilidade passou a ser a norma, e não a exceção.

É aqui que a tecnologia entra, mas é fundamental entender os seus limites. A inteligência artificial e as ferramentas de dados não tomam decisões estratégicas por nós, nem devem. Encurtam, sim, a distância entre o sinal e a decisão, ao detetar padrões cedo, cruzar fontes que viviam separadas, testar cenários e libertar tempo para uma análise humana mais fundamentada.

Ao contrário de métodos de pesquisa de mercado mais tradicionais, com meios e fontes limitadas pelos custos, o novo padrão disruptivo vem imprimir um modelo em que, com a curadoria adequada de dados, a correlação entre a pesquisa por IA e a utilização de inúmeras fontes de informação credíveis e de forma recorrente, pode trazer uma enorme vantagem competitiva na capacidade de ler os sinais certos e decidir com qualidade e rapidez. Ainda assim, uma tecnologia sem método, governança e alguém que assuma a decisão não acrescenta mais do que ruído.

Antecipar não é, pois, prever o futuro. É construir a capacidade de ler os sinais e decidir antes de ser obrigado a fazê-lo. As empresas e instituições que tratam esta capacidade como uma disciplina, e não como um relatório anual, ficam do lado certo da próxima disrupção.

Eisenhower costumava dizer que “os planos são inúteis, mas o planeamento é indispensável”. O que parece um paradoxo não o é: o valor não está no plano imutável, está na disciplina em entender o que é necessário ajustar. É esse compromisso que distingue quem antecipa de quem já sabe tudo o que correu mal.