IA e inovação nas empresas: o risco da Efficiency Bubble

Categoria: Decisão | IA & Estratégia

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A IA e a inovação nas empresas são frequentemente apresentadas como uma combinação inevitável: mais informação, mais velocidade, mais capacidade de análise e, por consequência, melhores ideias.

Parte desta promessa é real. A inteligência artificial pode reduzir tempo de pesquisa, organizar grandes volumes de informação, apoiar decisões e acelerar tarefas que antes exigiam esforço significativo.

Mas existe uma pergunta menos confortável: o que acontece quando a organização se torna muito eficiente a produzir, resumir, responder e decidir – mas deixa de criar espaço para explorar hipóteses inesperadas?

O risco não é a IA gerar uma resposta errada. É gerar uma resposta plausível, rápida e suficientemente boa para que ninguém sinta necessidade de procurar uma alternativa menos óbvia.

É a este risco que chamo Efficiency Bubble: uma situação em que a procura contínua por eficiência cognitiva pode estreitar progressivamente a variedade de perspetivas, perguntas e possibilidades que entram na decisão estratégica.

O que é uma Efficiency Bubble?

A Efficiency Bubble não é um diagnóstico clínico nem um fenómeno já validado de forma conclusiva em organizações. É uma proposta conceptual desenvolvida no âmbito da minha investigação em Gestão para descrever um risco estratégico emergente.

A ideia é simples: quando uma organização usa IA sobretudo para reduzir esforço, acelerar síntese, automatizar recomendações e tornar o trabalho mais fluido, pode ganhar velocidade sem necessariamente aumentar a qualidade ou variedade do pensamento estratégico.

O problema instala-se quando a eficiência deixa de ser uma capacidade ao serviço da decisão e passa a ser o único critério de qualidade. Nesse ponto, a organização pode melhorar continuamente aquilo que já sabe fazer, sem reparar que deixou de explorar aquilo que ainda não sabe perguntar.

Nota de rigor. A Efficiency Bubble é aqui apresentada como uma lente de análise e uma hipótese organizacional testável. Não afirma que a IA torna inevitavelmente as empresas menos inovadoras. Propõe, sim, que a adoção acrítica de IA pode reduzir a exposição ao inesperado e estreitar o espaço de alternativas consideradas.

A tensão entre eficiência e descoberta

Um estudo recente sobre serviços de subscrição mediados por IA ajuda a enquadrar esta tensão. Kim e Park analisaram a relação entre curadoria algorítmica, fluidez tecnológica, eficiência cognitiva e serendipidade – isto é, a descoberta de informação inesperada e potencialmente relevante.

No modelo analisado, a eficiência cognitiva foi o principal preditor de retenção no serviço. A serendipidade, por sua vez, não teve efeito significativo no modelo agregado. Os autores encontraram ainda uma tendência negativa entre fluidez tecnológica e serendipidade: quanto mais fluida e sem esforço parecia a experiência, menor tendia a ser a exposição ao inesperado.

O contexto do estudo não é a gestão estratégica de empresas. É o consumo de serviços de subscrição com IA. Ainda assim, levanta uma pergunta relevante para qualquer organização: quando tudo é otimizado para ser imediato, pertinente e previsível, o que acontece às descobertas que dependem de alguma deriva, contraste ou interrupção?

Nem toda a fricção é útil. Burocracia inútil, processos confusos e retrabalho não produzem inovação. Mas alguma fricção produtiva – pausa, contraditório, confronto entre perspetivas e exploração de hipóteses – pode impedir que a organização confunda a primeira resposta plausível com a melhor decisão disponível.

Como este risco pode aparecer numa organização

A Efficiency Bubble não aparece como um erro evidente. Surge, normalmente, em equipas que parecem estar a funcionar bem: respondem depressa, produzem documentos consistentes, usam boas ferramentas e têm acesso a mais informação do que nunca.

Os sinais tornam-se visíveis quando:

• as reuniões começam com uma síntese de IA e terminam sem questionar os pressupostos dessa síntese;
• as equipas melhoram continuamente processos existentes, mas raramente exploram alternativas estruturalmente diferentes;
• os mesmos indicadores, fontes ou enquadramentos são usados para interpretar todos os problemas;
• as recomendações da IA são tratadas como ponto de chegada, e não como material inicial para discussão;
• ninguém consegue explicar que hipótese relevante foi rejeitada, por que motivo foi rejeitada ou quem a desafiou.

Não significa que a organização esteja a decidir mal. Significa que pode estar a decidir dentro de um espaço de possibilidades progressivamente mais estreito.

Este risco complementa o que explorámos no ensaio Inteligência Artificial na tomada de decisão: mais clareza ou mais erro?. A IA pode reduzir ruído e aumentar capacidade. Mas, sem critérios, contexto e validação humana, também pode tornar o erro mais difícil de reconhecer.

Eficiência não é o mesmo que exploração

Na investigação sobre resolução híbrida de problemas, Raisch e Fomina distinguem três formas de combinar inteligência humana e artificial:

• Pesquisa autónoma: a IA explora soluções mais distantes da experiência inicial da equipa.
• Pesquisa sequencial: a IA ajuda a refinar ou desenvolver soluções próximas daquilo que já é conhecido.
• Pesquisa interativa: humanos e IA influenciam-se mutuamente e recombinam conhecimento ao longo do processo.

A pesquisa sequencial é útil. É muitas vezes mais rápida, menos exigente e adequada quando o problema está bem definido. O risco surge quando se torna no único modo de trabalho disponível.

Uma equipa que usa IA apenas para aperfeiçoar a solução atual pode melhorar a execução sem expandir o campo de procura. E uma organização que só melhora o que já faz pode tornar-se muito eficiente num modelo que, entretanto, deixou de ser suficiente.

Quatro práticas para introduzir fricção produtiva

1. Separar momentos de eficiência de momentos de exploração

Nem todas as tarefas precisam de debate prolongado. Use IA para acelerar síntese, documentação, preparação e análise inicial. Mas reserve momentos específicos para explorar alternativas que não resultem diretamente da primeira resposta produzida.

Uma reunião de decisão pode, por exemplo, começar com uma síntese assistida por IA e incluir depois uma segunda etapa obrigatória: “Que alternativa não óbvia não está a ser considerada?”

2. Pedir contraditório, não apenas confirmação

Os prompts mais úteis não pedem apenas soluções. Pedem oposição, limites e cenários de falha.

• Que pressupostos desta recomendação podem estar errados?
• Que informação relevante está ausente?
• Que alternativa escolheria uma organização com um modelo de negócio oposto?
• Em que cenário esta decisão produziria o efeito contrário ao esperado?

O objetivo não é criar paralisia. É impedir que a equipa confunda coerência textual com robustez estratégica.

3. Diversificar as pessoas e as fontes que entram na decisão

As melhores alternativas raramente surgem quando todos os intervenientes partilham as mesmas referências, métricas e pressupostos. Expor uma decisão a pessoas de áreas diferentes, clientes, operações, RH, tecnologia ou comercial pode revelar variáveis que um único enquadramento não consegue ver.

O mesmo vale para as fontes utilizadas pela IA. Uma resposta baseada apenas em informação genérica ou histórica tende a reproduzir aquilo que já é dominante. A qualidade da decisão aumenta quando a equipa introduz dados internos, experiência de terreno, evidência específica e perspetivas que o modelo não receberia por defeito.

4. Registar o papel da IA nas decisões relevantes

Em decisões com impacto significativo, não basta guardar a recomendação final. Convém conseguir responder a quatro perguntas:

• Onde foi usada IA no processo?
• Que fontes, dados ou pressupostos alimentaram a análise?
• Que alternativa foi descartada e porquê?
• Quem validou ou desafiou o resultado antes da decisão?

Este registo não deve servir para criar burocracia. Deve servir para tornar a aprendizagem organizacional visível. Sem memória sobre como se decidiu, a organização só consegue repetir resultados; não consegue melhorar o seu processo de decisão.

O papel da liderança e das práticas de desempenho

Este tema não é exclusivamente tecnológico. É uma questão de liderança, desenvolvimento e gestão de desempenho.

Quando uma organização recompensa apenas velocidade, quantidade de output ou cumprimento rápido de metas, está a incentivar naturalmente o uso mais automático da IA. Quando reconhece qualidade de julgamento, capacidade de questionar pressupostos, identificação de riscos e exploração de alternativas, cria incentivos diferentes.

Não se trata de avaliar todos os colaboradores pela sofisticação com que usam inteligência artificial. Trata-se de garantir que, nas funções onde a IA influencia análise, decisão e coordenação, a organização não perde a capacidade humana de interpretar contexto, assumir responsabilidade e reconhecer limites.

É a mesma diferença entre medir e gerir. Indicadores, dashboards e outputs não melhoram automaticamente a execução. O que melhora a execução é a resposta organizada que a equipa constrói a partir deles, como explicamos em Performance organizacional: por que medir não é o mesmo que gerir.

A IA deve aumentar o campo de decisão, não apenas acelerar a resposta

A pergunta relevante não é se a IA reduz esforço. Reduz, e esse é um dos seus principais benefícios.

A pergunta é outra: o que está a organização a fazer com a capacidade que libertou? Está a usar esse tempo para analisar melhor, explorar alternativas e tomar decisões mais qualificadas? Ou está apenas a produzir mais depressa dentro das mesmas categorias de sempre?

A vantagem competitiva não estará apenas na ferramenta escolhida. Estará no desenho do processo que existe à volta dela: quem pergunta, quem desafia, que informação entra, que alternativas são consideradas e quem assume responsabilidade pela decisão final.

Na VAGAR, trabalhamos com organizações que querem integrar IA, liderança e práticas de gestão sem perder critério, autonomia e capacidade de renovação. Isso passa por desenvolver equipas, clarificar decisões e desenhar sistemas de desempenho que valorizem mais do que velocidade.

Conheça o trabalho da VAGAR em Desenvolvimento Organizacional e Formação e em Resultados, Gestão de Desempenho e Reconhecimento.

Base de evidência

• Pires da Silva, L. (2026). Inovação e Estratégia na era da IA: a tensão entre Cognitive Efficiency e Serendipity e o risco de uma Efficiency Bubble nas organizações. Trabalho académico, Doutoramento em Gestão, Universidade de Évora.
• Kim, B., & Park, J. (2026). Driving service stickiness in the AI subscription economy: The roles of algorithmic curation, technological fluidity, and cognitive efficiency. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 21, 30.
• Raisch, S., & Fomina, K. (2025). Combining human and artificial intelligence: Hybrid problem-solving in organizations. Academy of Management Review, 50(2), 441-464.
• 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.
• Duede, E., Teplitskiy, M., Lakhani, K. R., & Evans, J. (2024). Being together in place as a catalyst for scientific advance. Research Policy, 53, 104911.