IA na estratégia empresarial: evitar respostas iguais

Categoria: Decisão | IA & Estratégia

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A IA na estratégia empresarial entrou nas organizações com uma promessa clara: acelerar análises, gerar alternativas e apoiar decisões complexas.

Mas existe um risco menos discutido. Quando organizações diferentes recorrem a ferramentas semelhantes, com perguntas semelhantes e sem um processo deliberado de contraditório, podem acabar por considerar respostas mais parecidas do que imaginam.

O problema não é a inteligência artificial produzir uma resposta errada. É produzir uma resposta plausível, rápida e suficientemente boa para impedir que a organização procure alternativas menos óbvias.

Neste artigo, uso a expressão isomorfismo algorítmico para descrever esse risco: a possibilidade de a utilização padronizada de IA estreitar o repertório de hipóteses estratégicas consideradas por organizações diferentes.

Quando a IA acelera a resposta, mas não melhora a pergunta

Há uma diferença importante entre produzir mais depressa e pensar melhor.

Uma organização pode usar IA para resumir mercado, desenhar propostas de valor, identificar segmentos, construir planos de crescimento ou gerar cenários estratégicos. Tudo isso pode ser útil. O problema surge quando o pedido é demasiado previsível e o resultado é aceite como ponto de chegada, em vez de ser usado como ponto de partida.

Em termos práticos, pedir a várias ferramentas uma “estratégia de crescimento”, uma “proposta de valor diferenciadora” ou um “plano de retenção de talento” sem desafiar os pressupostos tende a devolver soluções reconhecíveis: melhorar processos, investir em liderança, conhecer o cliente, reforçar comunicação, automatizar tarefas, criar indicadores.

Nada disto é necessariamente errado. Mas também não é, por si só, uma estratégia distintiva.

O que é o isomorfismo algorítmico?

O conceito de isomorfismo descreve a tendência de organizações se tornarem semelhantes ao longo do tempo. Na teoria institucional, essa convergência resulta de pressões regulatórias, profissionais e imitativas: as organizações observam o que parece legítimo, adotam práticas reconhecidas e aproximam-se das formas dominantes do seu setor.

A IA generativa pode acrescentar um mecanismo complementar. Organizações que não se observam mutuamente podem, ainda assim, receber respostas cada vez mais parecidas quando recorrem a ferramentas semelhantes com pedidos semelhantes.

Não significa que todas as estratégias se tornam iguais. Significa que a forma de interrogar a IA influencia a variedade de hipóteses, ações e perspetivas que chegam à discussão estratégica.

O isomorfismo algorítmico é, por isso, uma lente para ler um risco contemporâneo: a convergência pode deixar de depender apenas de imitação entre empresas e passar também pelo modo como sistemas de IA geram respostas prováveis.

O que um estudo exploratório encontrou

No âmbito do meu doutoramento em Gestão na Universidade de Évora, desenvolvi um estudo exploratório sobre convergência de conteúdo estratégico gerado por IA.

Foram produzidas 40 propostas estratégicas para a mesma empresa fictícia, recorrendo a dois modelos de IA e a duas condições de prompting.

• Pesquisa padrão: pedidos equivalentes, realizados em sessões independentes.
• Pesquisa diferenciada: um protocolo iterativo com instruções explícitas para explorar perspetivas contrárias, alternativas menos óbvias e caminhos estratégicos distintos.

O indicador utilizado foi a similaridade lexical entre documentos, através do coeficiente de Jaccard aplicado ao vocabulário relevante de cada proposta.

Na condição padrão, a similaridade média foi de 0,307. Na condição de pesquisa diferenciada, desceu para 0,196. Isto correspondeu a uma redução relativa de 36,3% na sobreposição lexical entre outputs.

Numa replicação exploratória com prompts em inglês, o padrão manteve-se na mesma direção. Nos dois modelos testados, não foi detetada uma diferença estatisticamente significativa no efeito da condição de prompting.

Nota metodológica. Este estudo avalia sobreposição lexical entre outputs estratégicos produzidos num cenário controlado. Não mede diretamente qualidade estratégica, desempenho comercial, vantagem competitiva ou equivalência semântica entre propostas. Os resultados devem ser lidos como evidência exploratória sobre variedade de conteúdo, não como uma prova de que empresas diferentes terão inevitavelmente a mesma estratégia.

Porque é que isto importa para a estratégia empresarial?

Porque uma resposta de IA pode ser clara, bem escrita e aparentemente sofisticada sem ser verdadeiramente diferenciadora.

Quando a mesma ferramenta é usada para análises de mercado, definição de posicionamento, desenho de serviços ou planos de crescimento com perguntas demasiado próximas, a organização pode reduzir o seu espaço de procura sem perceber que o está a fazer.

O risco não está em usar IA. Está em confundir eficiência de produção com diversidade de pensamento.

A investigação sobre a jagged technological frontier reforça esta ideia: a IA pode melhorar significativamente o desempenho em determinadas tarefas, mas não produz valor uniforme em todos os tipos de problema. A questão de gestão não é apenas “usar ou não usar IA”. É perceber onde a IA acrescenta qualidade, onde exige validação e onde pode limitar a reflexão.

Esta é também a questão explorada no ensaio Inteligência Artificial na tomada de decisão: mais clareza ou mais erro?: a ferramenta pode apoiar a decisão, mas não substitui uma arquitetura de decisão clara.

Três práticas para usar IA sem estreitar as opções

1. Diversifique a pergunta antes de pedir a resposta

Não peça apenas “uma estratégia”. Peça alternativas que contradigam a hipótese inicial, explorem públicos diferentes, testem pressupostos ou partam de lógicas de negócio opostas.

Por exemplo, em vez de pedir “crie uma proposta de valor diferenciadora”, experimente:

• Que pressupostos desta proposta podem estar errados?
• Que alternativa adotaria um concorrente com metade dos recursos?
• Que solução faria sentido se este mercado deixasse de valorizar preço?
• Que perspetiva de um setor aparentemente distante pode desafiar esta abordagem?

2. Separe geração de possibilidades de julgamento estratégico

A IA pode gerar hipóteses, organizar informação e criar cenários. Mas prioridade, risco, contexto, viabilidade e execução continuam a exigir julgamento humano.

Usar IA como interlocutor é diferente de a usar como árbitro final. Em decisões relevantes, alguém deve ter a responsabilidade explícita de questionar o que falta, o que está enviesado e o que foi assumido sem evidência suficiente.

3. Criar contraditório antes de fechar a decisão

Uma equipa não deve aceitar a primeira resposta plausível como a melhor resposta disponível.

Antes de transformar uma recomendação de IA em decisão, vale a pena criar um momento de contraditório: alguém deve procurar o cenário em que aquela recomendação falha, a variável que o modelo não considerou e a perspetiva que está ausente.

É aqui que liderança deixa de ser validação rápida e passa a ser capacidade de melhorar a qualidade do pensamento coletivo. Como explicamos em Porque formar chefias não é o mesmo que desenvolver liderança, desenvolver líderes não é apenas transmitir ferramentas. É criar condições para que decidam melhor em contextos ambíguos.

Quatro perguntas antes de usar IA numa decisão estratégica

• Que decisão concreta estamos a tentar apoiar?
• Que pressupostos colocámos na pergunta antes de pedir uma resposta?
• Que alternativa relevante não está a ser considerada?
• Quem vai desafiar o output antes de a decisão ser tomada?

Estas perguntas não tornam o processo mais lento por princípio. Tornam-no mais consciente. E podem evitar que uma resposta estatisticamente provável seja confundida com a melhor decisão para o contexto específico da organização.

A vantagem não está apenas na ferramenta

À medida que a IA se torna mais acessível, a tecnologia deixa de ser, por si só, um fator suficiente de diferenciação.

A diferença estará na qualidade das perguntas, nas perspetivas que entram no processo, nos critérios de decisão e na capacidade de reconhecer aquilo que o modelo ainda não consegue ver.

Na VAGAR, este trabalho não começa pela escolha da ferramenta. Começa por perceber como a organização decide, onde a informação se perde, que critérios estão ausentes e como liderança, estrutura e processos podem usar IA sem delegar o julgamento.

Conheça as soluções da VAGAR para organizações ou agende uma conversa inicial para analisar o seu contexto.

Base de evidência

• Pires da Silva, L. (2026). Algorithmic Isomorphism: AI-Generated Strategic Content Convergence and the Mitigating Role of Differentiated Search. Manuscrito de trabalho, Doutoramento em Gestão, Universidade de Évora.
• DiMaggio, P. J., & Powell, W. W. (1983). The iron cage revisited: Institutional isomorphism and collective rationality in organizational fields. American Sociological Review, 48(2), 147-160.
• Dell’Acqua, F., McFowland III, E., Mollick, E. R., Lifshitz-Assaf, H., Kellogg, K., Rajendran, S., Krayer, L., Candelon, F., & Lakhani, K. R. (2026). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of artificial intelligence on knowledge worker productivity and quality. Organization Science.
• Lebovitz, S., Lifshitz-Assaf, H., & Levina, N. (2022). To engage or not to engage with AI for critical judgments: How professionals deal with opacity when using AI for medical diagnosis. Organization Science, 33(1), 126-148.