Lei da UE sobre IA: Como a falta de competência em IA por parte dos gestores está se tornando um risco real de responsabilidade civil

Quem não liderar hoje será liderado: o fim iminente da gestão clássica

A inteligência artificial está permeando o cotidiano empresarial em um ritmo impressionante – mas, enquanto a tecnologia se expande implacavelmente, uma fragilidade crítica está sendo revelada nos altos escalões das empresas.

Estudos recentes revelam um paradoxo alarmante: embora a grande maioria das empresas esteja implementando ferramentas de IA, a maioria das iniciativas falha não por causa da tecnologia em si, mas devido à falta de habilidades de liderança, governança inadequada e gestão de mudanças insuficiente. Mais de 80% dos executivos admitem sentir-se sobrecarregados pelo ritmo acelerado do avanço da IA. A consistência estratégica muitas vezes dá lugar ao ativismo operacional, o que faz com que os projetos-piloto fracassem. Com as fortes diretrizes regulatórias da Lei de IA da UE, essa lacuna de conhecimento se transformou de um obstáculo interno em um risco tangível de responsabilidade pessoal. O artigo a seguir lança luz sobre a profunda crise de habilidades em IA na gestão, expõe a perigosa discrepância entre as diretrizes escritas e a prática real e mostra como os líderes podem dar o salto crucial de observadores reativos para agentes proativos na era da IA.

Quando a liderança se torna um gargalo: a crise de competências em IA na gestão

Muitas empresas estão agora intensamente envolvidas com inteligência artificial. No entanto, o caminho para a prática operacional é dificultado por obstáculos significativos de gestão: estudos recentes mostram que mais de 80% dos executivos admitem que suas habilidades de liderança e governança interna não conseguem acompanhar os rápidos avanços da IA. Para superar essa lacuna crítica entre aspiração e prática de gestão real, o desenvolvimento de habilidades específicas no nível de liderança não é mais opcional – é uma necessidade estratégica. A diferença entre reagir e agir hoje reside na competência pessoal em IA dos gestores.

O paradoxo da era da IA: Adoção sem transformação

A inteligência artificial permeou rapidamente o cotidiano dos negócios. De acordo com o relatório "State of AI 2025" da McKinsey, 88% das empresas utilizam IA em pelo menos uma área de negócios – um aumento de apenas 20% em relação a 2017. A IA generativa quase triplicou em apenas dois anos e, segundo uma pesquisa da Nash Squared e da Harvey Nash, 90% dos tomadores de decisão em tecnologia no mundo todo afirmam estar testando ou implementando IA em larga escala – um aumento em relação aos 59% do ano anterior.

Mas por trás desses números impressionantes reside um paradoxo profundo: adoção não é o mesmo que transformação. Apenas 38% das empresas de fato escalaram a IA além de projetos-piloto iniciais. E a lacuna entre a implementação tecnológica e a maturidade organizacional está aumentando em vez de diminuir. Dois terços das empresas relatam que o retorno sobre o investimento em projetos-piloto de IA é atualmente impossível de mensurar. A principal conclusão é: a tecnologia existe. A gestão, muitas vezes, não.

Os números da Alemanha são ainda mais impressionantes. Em um estudo conjunto da Stifterverband e da McKinsey, que entrevistou mais de 1.000 executivos com responsabilidades em gestão de pessoas, 86% afirmaram que suas empresas poderiam utilizar o potencial da IA ​​de forma muito mais eficaz. Setenta e nove por cento citaram a falta de habilidades necessárias entre os funcionários — e, implicitamente, na própria gestão — como o principal obstáculo. Em vez de consistência estratégica, o que predomina é o ativismo operacional: as ferramentas de IA são introduzidas, mas não são verdadeiramente integradas aos processos, às vias de tomada de decisão e à cultura corporativa.

A lacuna na governança: diretrizes no papel, caos na prática

Talvez a descoberta mais preocupante de pesquisas recentes não diga respeito à tecnologia em si, mas à governança que a envolve. De acordo com um estudo de referência do Instituto AAA-ICDR, que entrevistou 500 líderes jurídicos e executivos seniores de empresas com faturamento anual superior a US$ 100 milhões, 87% das empresas já estabeleceram princípios ou políticas formais de governança de IA. No entanto, apenas 22% dessas empresas relatam que essas estruturas funcionam na prática. 56% descrevem sua governança como estruturalmente sólida, mas inconsistente na execução. Outros 20% observam uma lacuna significativa entre as políticas escritas e a prática diária.

Essa situação é confirmada pelo Relatório de Benchmarking de Governança de IA de 2025: 80% das organizações já utilizam IA operacionalmente, mas apenas 14% possuem uma estrutura de governança de IA para toda a empresa. De acordo com um estudo da Deloitte, quase dois terços de todas as organizações implementaram IA generativa sem antes estabelecer controles de governança adequados. Em uma pesquisa separada realizada pela IAPP em 2024, apenas 28% das empresas haviam definido formalmente funções de supervisão para a governança de IA.

O estudo da OneTrust, que entrevistou 1.250 tomadores de decisão de TI na Europa e na América do Norte, reforça essa constatação: 82% dos entrevistados confirmam que os riscos da IA ​​estão acelerando a necessidade de modernizar as estruturas de governança. No entanto, praticamente todas as empresas estão significativamente atrasadas nesse aspecto. A governança existe como conceito, mas sua implementação ainda é exceção.

O que isso significa na prática empresarial? Empresas que utilizam IA sem linhas claras de responsabilidade correm o risco de acumular passivos, facilitar violações de dados e perder a confiança de clientes e órgãos reguladores. A responsabilidade por isso recai claramente sobre a gestão – e, atualmente, a maioria só a assume no papel.

O ponto cego na liderança do dia a dia: Competência em IA pessoal

Qualquer pessoa encarregada de liderar empresas na era da IA ​​precisa de mais do que perspicácia estratégica. Precisa de um conhecimento profundo de como os sistemas de IA funcionam, onde são confiáveis ​​e onde não são, quais as implicações organizacionais do seu uso e quais os limites legais que devem ser observados. Mas é precisamente aí que reside uma grave lacuna.

De acordo com a Pesquisa de Educação Executiva da Cambridge Judge Business School, de outubro de 2024, que entrevistou 200 executivos seniores, apenas 12% dos respondentes descreveram seus próprios líderes como muito bem preparados para lidar com IA e transformação digital. Trinta e um por cento avaliaram sua liderança como pouco ou totalmente despreparada. Em uma pesquisa da Egon Zehnder, apenas 20% dos executivos entrevistados afirmaram que suas empresas possuíam as habilidades necessárias para lidar com as mudanças trazidas pela IA nos próximos cinco anos. Esses números não são autocrítica — são sinais de alerta.

O panorama apresentado por um dado mais recente não é muito melhor: segundo uma pesquisa da Akkodis com 2.000 executivos do mundo todo, a confiança dos gestores em suas próprias estratégias de IA caiu de 69% em 2024 para 58% em 2025. Os CEOs sofreram a queda mais acentuada entre todos os níveis hierárquicos, com 33%, seguidos pelos CTOs, com uma queda de 20%. Apenas 55% dos executivos acreditam que suas equipes compreendem plenamente os riscos e as oportunidades da IA. É um fenômeno raro: quanto mais experiência se adquire com IA, maior se torna a consciência das próprias deficiências.

O Relatório de Gestão Hernstein, um estudo representativo com 1.600 executivos na Áustria e na Alemanha, revela ainda que, embora cerca de 90% dos executivos considerem necessário desenvolver conhecimento especializado em IA para avaliar adequadamente as limitações da IA, apenas 8% das empresas possuíam diretrizes internas de IA em vigor no momento da pesquisa. A lacuna entre compreensão e ação dificilmente poderia ser maior.

Por que a gestão está estruturalmente sobrecarregada?

A crise de competências em IA na gestão não é uma falha individual. É o resultado de um desequilíbrio estrutural entre o dinamismo tecnológico e a inércia organizacional. A IA evolui em meses; desenvolver as competências necessárias dentro das empresas leva anos. Os gestores foram socializados num mundo onde uma compreensão básica da tecnologia não era um requisito fundamental para os cargos de gestão. A decisão sobre a adequação da IA ​​num determinado contexto podia ser delegada aos departamentos de TI ou a consultores externos. Esta delegação já não funciona na era da IA.

Um estudo da IESE Business School e da KU Leuven, baseado na análise de 375 milhões de anúncios de emprego nos EUA entre 2010 e 2022, chega a uma conclusão clara: a IA não substituirá os gestores, mas exigirá um estilo de liderança fundamentalmente diferente. Empresas com sistemas de IA estão cada vez mais buscando gestores e, ao mesmo tempo, o conjunto de habilidades exigido está mudando radicalmente. Habilidades cognitivas e interpessoais, como colaboração, criatividade, gestão de stakeholders e análise de dados, estão ganhando importância, enquanto a necessidade de tarefas administrativas rotineiras está diminuindo. Gestores ainda são necessários — mas gestores diferentes daqueles encontrados atualmente em muitas empresas.

O estudo da Robert Half, que entrevistou 2.025 executivos de alto escalão de 13 países, pinta um quadro de uma virada iminente: 84% dos executivos entrevistados consideram a IA a habilidade mais importante a ser desenvolvida até 2035. Cerca de metade acredita que a liderança será apoiada por IA e orientada por dados no futuro, mas ainda precisará ser guiada por valores humanos e intuição. Essa percepção está correta, mas por si só não elimina a lacuna de habilidades.

Para piorar a situação, embora muitas empresas ofereçam treinamento em IA, frequentemente falham em adaptá-lo de forma eficaz a grupos-alvo específicos. Um estudo da General Assembly de 2025 com 651 líderes empresariais nos EUA e no Reino Unido revela que, embora 62% dos executivos tenham relatado ter participado de treinamento em IA (em comparação com 42% em 2024), menos da metade (47%) afirmou que sua empresa oferece treinamento em IA especificamente para liderança. O treinamento geral em IA para a força de trabalho costuma ser considerado suficiente, mas o que os líderes precisam é de um conjunto de habilidades diferente: não a operação de ferramentas, mas a avaliação estratégica, a integração em estruturas de governança e a gestão de processos de transformação organizacional impactados pela IA.

O fracasso começa no topo: por que os projetos de IA frequentemente falham em entregar o que prometem

Estudos recentes pintam um quadro preocupante sobre a taxa de sucesso de projetos de IA corporativos. De acordo com análises da RAND Corporation e da McKinsey, 80% das iniciativas de IA não conseguem gerar valor comercial mensurável – o dobro em comparação com projetos de TI tradicionais. A Gartner e a RheoData relatam que de 70% a 85% de todos os projetos de IA falham ou nunca chegam à implementação completa. Apenas cerca de 30% das iniciativas de IA chegam a ultrapassar a fase piloto.

A principal conclusão: o fracasso raramente reside na tecnologia em si. Ele reside na forma como as empresas abordam — ou deixam de abordar — a gestão da mudança. Uma análise da McKinsey sobre as empresas de IA mais bem-sucedidas mostra que os 26% das empresas que de fato geram valor agregado tangível adotam uma abordagem contra-intuitiva: investem 70% de seus recursos em pessoas e processos, buscam apenas metade das oportunidades que seus concorrentes e encaram a transformação por IA como uma capacidade organizacional — e não como um projeto tecnológico. O resultado: crescimento de receita 1,5 vezes maior e retorno para os acionistas 1,6 vezes maior do que a concorrência.

A análise da McKinsey identifica um padrão claro entre as empresas de alto desempenho em IA: os líderes impulsionam ativamente a adoção da IA, têm três vezes mais probabilidade de se envolverem diretamente do que em outras empresas e comunicam uma visão clara. Mais da metade dessas empresas adaptou fundamentalmente seus processos à IA, em comparação com apenas 20% em média. Outro indicador da ligação entre o engajamento da liderança e o sucesso da IA: os líderes que incentivam ativamente suas equipes a usar IA têm sete vezes mais probabilidade de trabalhar em empresas que oferecem treinamento regular em IA. A personalidade da liderança e a cultura de aprendizado não são variáveis ​​independentes.

Estudos mostram padrões semelhantes no nível da capacidade de transformação em geral. O estudo de Kienbaum sobre a capacidade de transformação de empresas alemãs em 2025 conclui que cerca de 70% de todos os projetos de transformação falham ou não atingem seus objetivos. Os principais motivos citados incluem: gestores inadequadamente preparados, estruturas obsoletas profundamente enraizadas e falta de consideração pela cultura corporativa. Introduzir IA sem preparar a gestão para o novo nível de responsabilidade não apenas aumenta essa taxa de fracasso, como a dobra.

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Pressão regulatória: a Lei de IA da UE como catalisador

A Lei de IA da UE entrará em vigor integralmente a partir de 2 de agosto de 2026, tendo já entrado em vigor em 1 de agosto de 2024. Esta regulamentação representa o primeiro quadro legal abrangente do mundo para a regulamentação da inteligência artificial e, em princípio, afeta todas as empresas que desenvolvem, vendem ou utilizam sistemas de IA. As potenciais penalidades por violações podem chegar a 35 milhões de euros ou 7% do faturamento anual. Segundo a Bitkom, uma em cada três empresas na Alemanha já utiliza IA de forma produtiva, mas muito poucas esclareceram completamente suas obrigações de conformidade.

O que muitas vezes passa despercebido é que a Lei de IA da UE afirma explicitamente que as empresas e outras instituições que operam sistemas de IA devem garantir um nível suficiente de competência em IA. Esta não é uma recomendação voluntária – é uma obrigação legal. Desde 1 de fevereiro de 2025, as empresas são obrigadas a treinar comprovadamente os seus funcionários nos sistemas de IA que utilizam. Para os gestores, isto significa que a gestão de riscos, os requisitos de documentação, a transparência e o cumprimento das diretrizes de proteção de dados e ética deixaram de ser questões abstratas de governação e passaram a ser responsabilidades pessoais com potenciais implicações legais.

A Comissão Europeia estima que os custos de conformidade para sistemas individuais de IA de alto risco variem entre 6.500 € e 400.000 €. Sistemas de alto risco — como aplicações de IA em decisões de pessoal, empréstimos ou diagnósticos médicos — afetam entre 5% e 15% de todas as aplicações de IA. Aqueles que não estabelecerem uma governança de IA hoje pagarão o preço amanhã, não apenas com perda de eficiência, mas também com multas concretas.

A pesquisa Deloitte Governance of AI 2025, que entrevistou 695 membros de conselhos de administração em todo o mundo, incluindo 49 da Alemanha, revela que a IA ainda não é um tema de discussão em quase um terço de todos os conselhos globalmente – embora na Alemanha esse número seja de apenas 16%, representando uma melhora significativa em relação à média global. Dois terços dos entrevistados atestam a falta de conhecimento e experiência de seus conselhos nessa área. A janela regulatória está se fechando – e a maioria dos conselhos de supervisão ainda está fora dela.

A falta de competências como um risco sistémico para a Alemanha

Para a economia alemã, a crise de competências de gestão na área da IA ​​tem uma dimensão estratégica particular. A Alemanha compete pela liderança tecnológica numa economia globalizada. Grandes empresas dos EUA e da Ásia fizeram enormes investimentos em infraestrutura e conhecimento especializado em IA. O potencial de produtividade da IA ​​é imenso: a McKinsey estima que as empresas podem aumentar a sua produtividade em quase 20% através da automação de tarefas repetitivas, da otimização de processos e do fomento da inovação orientada por dados.

O estudo TÜV sobre educação continuada de 2026, que entrevistou 500 tomadores de decisão, mostra que, embora três em cada quatro empresas (75%) ofereçam oportunidades de educação continuada para toda a sua força de trabalho, apenas 29% possuem uma estratégia de educação continuada formalmente documentada. 65% dos empregadores destinam, no máximo, € 1.000 por funcionário por ano para treinamento. Dada a complexidade e a natureza dinâmica da IA, esse nível de investimento é estruturalmente inadequado.

O estudo da Slalom de 2025 acrescenta: na Alemanha, 55% das empresas consideram a falta de competências o maior obstáculo à implementação da IA ​​em toda a organização. Outros 47% apontam a desconfiança dos funcionários e a insegurança no emprego como a segunda maior barreira. Ambos os fatores têm uma raiz comum: a falta de uma liderança clara e competente que represente e comunique de forma credível a transformação da IA.

Uma análise do IBM Institute for Business Value revela ainda que quase metade dos executivos entrevistados admite que seus funcionários não possuem o conhecimento e as habilidades necessárias em IA para implementar tecnologias de IA em larga escala. O Fórum Econômico Mundial estima que 50% da população global precisa urgentemente de novas habilidades para atender à crescente demanda empresarial por IA. Esse número pode chegar a 90% até 2030, caso nada mude.

A situação é particularmente grave para as PMEs alemãs. Em uma das pesquisas mais abrangentes desse público-alvo, o Estudo de IA 2025, com 455 gestores de IA de PMEs e empresas de médio porte, 86% reconhecem a relevância da IA ​​como fator crítico para os negócios. No entanto, a falta de conhecimento especializado, a qualidade insuficiente dos dados e a ausência de uma estratégia de IA são apontadas como os principais obstáculos. Enquanto grandes empresas com orçamentos substanciais, equipes internas de dados e infraestrutura moderna estão na vanguarda, as PMEs correm o risco de ficar estruturalmente para trás.

Da teoria à prática: o que define uma liderança competente em IA?

O perfil de um líder competente em IA pode ser claramente definido com base na pesquisa. Não se trata apenas de escrever código ou treinar modelos. O que é crucial é uma compreensão estratégica e crítica que abrange quatro níveis.

Em um nível conceitual, os líderes precisam de uma compreensão sólida de como as diferentes tecnologias de IA funcionam, seus pontos fortes e limitações, e as diferenças entre as abordagens de IA descritiva, preditiva e generativa. Essa base conceitual é essencial para formular perguntas relevantes — para sua própria equipe, para fornecedores e para órgãos reguladores. De acordo com a pesquisa da Cambridge Judge Business School, a tomada de decisões baseada em dados é a competência-chave mais citada para líderes na era da IA, seguida pelo pensamento estratégico para a integração da IA.

Em nível estratégico, a capacidade de identificar, priorizar e avaliar sistematicamente os casos de uso de IA dentro da empresa é essencial. Isso inclui compreender a lógica de ROI por trás dos investimentos em IA, reconhecer os pré-requisitos organizacionais para uma implementação bem-sucedida e examinar criticamente as promessas de marketing dos fornecedores de tecnologia. A McKinsey demonstra que empresas que adotam uma abordagem de plataforma estratégica e uma implementação de IA escalável alcançam valores de ROI de até 25%, enquanto projetos-piloto isolados geralmente ficam abaixo de 5%.

No âmbito da governança, os executivos são agora responsáveis ​​por definir diretrizes claras para o uso interno da IA: quais sistemas são implementados, quem os monitora, como a documentação é gerenciada e como as falhas são reportadas? Esta não é uma tarefa de TI, mas sim de gestão. Para a aplicação da Lei de IA da UE, os operadores — ou seja, as empresas que utilizam sistemas de IA desenvolvidos por terceiros — são explicitamente responsáveis. A conformidade não pode ser delegada.

Por fim, no âmbito cultural, reside uma das tarefas de liderança mais exigentes: incorporar a competência em IA em toda a organização, construir confiança nas novas tecnologias e, simultaneamente, abordar preocupações legítimas. O Índice de IA de Stanford de 2025 relata aumentos de vendas de 23%, um aumento de 31% na satisfação do cliente e decisões baseadas em dados 40% mais rápidas onde a IA foi implementada de forma produtiva. Esses resultados não são alcançados apenas por meio da tecnologia — são fruto de uma combinação de liderança comprometida, treinamento direcionado e gestão de mudanças consistente.

Xpert.Digital como parceira para superar a lacuna de liderança em IA

A lacuna de competências descrita afeta gestores em todos os níveis – desde a diretoria executiva e a gestão intermediária até os chefes de departamento responsáveis ​​por projetos de IA. Superar essa lacuna exige mais do que seminários isolados: requer um engajamento sistemático, contextualizado e prático com a IA no nível da liderança, combinado com estruturas de governança concretas e sustentáveis ​​no dia a dia dos negócios.

A Xpert.Digital apoia executivos e equipes especializadas exatamente nessa interseção. Como uma plataforma digital com profundo conhecimento do setor em mercados B2B, logística industrial e transformação digital, a Xpert.Digital entende que a competência em IA não é uma tarefa educacional abstrata, mas deve sempre ser desenvolvida dentro de um contexto econômico e regulatório concreto. A abordagem combina profundidade analítica com relevância operacional: Quais aplicações de IA criam valor agregado genuíno em qual contexto de negócios? Como os requisitos de governança podem ser implementados de forma pragmática e à prova de auditoria? E como a gestão pode não apenas ser informada, mas também capacitada?

A base para isso é conteúdo fundamentado em evidências que reúne as pesquisas mais recentes, os desenvolvimentos regulatórios e a experiência prática. Em um mundo empresarial onde a velocidade do desenvolvimento da IA ​​supera estruturalmente a velocidade do aprendizado institucional, essa conexão entre pesquisa e prática não é um luxo – é um pré-requisito para garantir que os líderes não se tornem o gargalo em sua própria transformação digital em IA.

Quando a espera se torna uma desvantagem competitiva

As evidências empíricas não deixam margem para interpretação: a IA deixou de ser um tema exclusivo de empresas de tecnologia, instituições de pesquisa ou pioneiros. Ela se tornou um imperativo estratégico para qualquer empresa que deseje manter a competitividade nos próximos anos. A variável crucial não é a tecnologia em si — ela está disponível e é escalável. A variável crucial é a gestão.

Uma análise dos dados gerais revela a natureza dramática da situação: a adoção da IA ​​está em 88%, mas o uso em larga escala da IA ​​é de apenas 38%. 87% das empresas possuem estruturas de governança, mas apenas 22% delas funcionam efetivamente na prática. 90% dos executivos consideram as habilidades em IA necessárias, mas apenas 8% das empresas possuem diretrizes internas vinculativas para IA. 86% dos executivos alemães acreditam que não estão utilizando suficientemente o potencial da IA, e mais da metade investe muito pouco em desenvolvimento profissional.

Essa lacuna sistemática entre conscientização e ação não é inevitável. Ela pode ser superada — por meio de uma cultura de liderança que veja a competência pessoal em IA não como uma tecnologia de nicho, mas como uma competência essencial da gestão moderna. As empresas que implementarem essa transformação de forma mais consistente não apenas estarão em conformidade com as regulamentações, como também serão comprovadamente mais produtivas, inovadoras e resilientes às mudanças de mercado.

A diferença entre reagir e agir, como todos os dados demonstram consistentemente, reside na expertise pessoal em IA dos executivos. Aqueles que investirem nessa expertise hoje obterão flexibilidade estratégica amanhã. Aqueles que esperarem até que fatores externos os forcem a agir — seja por meio de regulamentação, concorrência ou projetos fracassados ​​— pagarão um preço significativamente maior. Não em termos abstratos, mas em euros, participação de mercado e anos perdidos.

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