Artigos e pesquisa
Ideias que definem como as organizações capturam valor da IA.
Artigos, séries e frameworks sobre como as organizações capturam valor da IA, agrupados por tema. Publicados primeiro no LinkedIn; aqui, em português, espanhol e inglês.
Pesquisa em liderança e governança de IA
Como a IA realmente se transforma em valor empresarial?
Um programa de pesquisa que explora por que organizações com acesso a tecnologias de IA semelhantes produzem resultados econômicos radicalmente diferentes.
A hipótese de trabalho é que a IA não cria valor diretamente: cria potencial de inteligência, e o valor depende de uma cadeia de conversão organizacional que pode ser observada, medida e governada. Os frameworks a seguir são componentes dessa mesma agenda, não um catálogo de ferramentas de consultoria independentes.
A cadeia causal no centro do programa
Uma agenda de pesquisa, onze frameworks conectados
Cada framework aborda um ponto onde a cadeia de conversão se rompe: a liderança que ainda não consegue governar a IA, a dívida de arquitetura e governança que se acumula, a forma como os pilotos são construídos, o modelo operacional que os escala, a medição que torna o valor visível e a alocação de capital que o reinveste.
Da pesquisa ao valor de negócio
Três frameworks, cada um ligado a um problema empresarial concreto. Apresentados como programa em desenvolvimento, não como metodologia validada.
| Framework | Problema empresarial | Pergunta que responde | Como é usado em um trabalho |
|---|---|---|---|
| AI Value Realization Theory (AVRT) | A IA é adotada, mas o valor não aparece na DRE. | Em que elo da cadeia inteligência → decisões → ações → valor está o vazamento? | Funil de conversão (DCR, ACR, VCR) medido por coorte de alertas; rastreabilidade das capacidades de IA aos resultados econômicos. |
| AI Leadership Debt | A tecnologia chega antes da organização: iniciativas sem responsável, sem indicador, sem direitos de decisão. | Por que uma organização não captura valor mesmo tendo a tecnologia? | Diagnóstico com os cinco sinais observáveis; ALDI como indicador a montante que limita cada taxa de conversão. |
| AI Capital Allocationem desenvolvimento | O orçamento de IA é distribuído entre projetos sem lógica de portfólio nem regra de reinvestimento. | Que fração do valor da IA deve ser reinvestida, e em quais capacidades? | Três Horizontes e AI Portfolio Decision Framework para alocar; AIRR para acompanhar o reinvestimento. |
Três linhas de pesquisa
IA industrial
Como o machine learning e os agentes mudam o controle de processos físicos complexos?
IA na saúde
O machine learning pode apoiar decisões de tratamento em idosos com câncer?
Por onde começar
Tema
AI Value Realization Theory (AVRT)
Por que a adoção de IA não se converte automaticamente em valor, e como medir a conversão.
AVRT é um framework em desenvolvimento que explica a lacuna entre o potencial da IA e o valor realizado. Seu núcleo é uma cadeia de conversão (Inteligência → Decisões → Ações → Valor → Reinvestimento) instrumentada com cinco métricas: ALDI, DCR, ACR, VCR e AIRR.
Tema
Liderança e alfabetização executiva em IA
Os líderes podem delegar a execução. Já não podem delegar o entendimento.
A próxima lacuna competitiva não será entre empresas que usam IA e as que não usam, mas entre equipes de liderança que entendem como a IA muda os modelos operacionais e as que ainda a tratam como uma camada tecnológica.
Tema
Portfólio e estratégia de IA
Do projeto ao ativo: gerir a IA como um problema de alocação de capital.
Uma série sobre por que "quais projetos de IA temos?" é a pergunta errada: os sete componentes de um portfólio de IA, os Três Horizontes, os limites das matrizes de dois eixos e uma proposta de AI Portfolio Decision Framework.
Tema
Modelos operacionais e governança de IA
A IA não cria valor vivendo em um notebook. Cria valor dentro do sistema operacional da empresa.
Por que os PoCs falham no modelo operacional e não no laboratório, o que significa governar a IA além de regular o acesso a ferramentas, e por que a propriedade federada dos dados é a base da IA agêntica.
Tema
Engenharia agêntica e AI-native
Os problemas não vêm da IA. Vêm de como projetamos o sistema ao seu redor.
Notas de campo construindo agentes e software assistido por IA na indústria e na saúde: agent harness engineering e o Expert Validation Loop, que valida o conhecimento que os agentes produzem, não apenas o código.