Adotar inteligência artificial sem preparar a base tecnológica é o principal erro das empresas em áreas como da saúde
Ser AI First virou promessa de mercado. Mas a distância entre usar inteligência artificial e operar verdadeiramente orientado por ela é maior do que parece. Segundo relatório da McKinsey, 88% das empresas globais já utilizam IA em ao menos uma função de negócio, mas a maioria ainda aplica a tecnologia de forma fragmentada, sem que ela altere a espinha dorsal de como produtos são construídos ou decisões são tomadas.
No setor de saúde, essa distinção tem peso ainda maior. Com o mercado brasileiro de IA em saúde projetado para atingir US$ 3,6 bilhões até 2030, a uma taxa de crescimento anual de 46,22%, a corrida pela adoção tecnológica acelera. Mas os hospitais operam 24 horas por dia com rotinas críticas. Nesse ambiente, velocidade sem critério pode gerar instabilidade operacional, falhas de rastreabilidade e erosão de confiança.
De acordo com Michael Cortez, Software House Manager e sócio da GTPLAN, empresa especializada em tecnologia SaaS para Supply Chain, a questão central não está nos algoritmos, mas na fundação que sustenta sua aplicação. Sem documentação adequada, arquitetura coerente, regras de negócio bem estruturadas e dados organizados, a IA perde força independentemente de sua sofisticação. Empresas que pulam essa etapa tendem a acumular dívida técnica invisível e dificuldade crescente para escalar com consistência.
Em alguns lugares esse movimento já vem sendo tratado como transformação cultural concreta, pois quando a tecnologia deixa de ficar concentrada em times específicos e passa a permear diferentes áreas da organização, amplia a capacidade coletiva de pensar, pesquisar, documentar e construir, gerando um efeito multiplicador que vai além da automação de tarefas.
“AI First não é sobre adotar IA mais rápido do que os outros. É sobre construir uma base melhor, com documentação organizada, arquitetura coerente e dados utilizáveis, para que a inteligência artificial faça sentido e gere valor de verdade. No setor de saúde, isso é ainda mais crítico, porque não há espaço para improvisação“, analisa Michael.
Mais do que acelerar tarefas, essa nova camada amplia a capacidade de pesquisa e desenvolvimento da empresa. A IA já ajuda a aprofundar investigações dentro do domínio do supply chain hospitalar, entender dores e necessidades dos usuários, estruturar hipóteses de evolução, propor caminhos de solução e apoiar a codificação em larga escala.
Há ainda uma dimensão competitiva que muitas empresas subestimam. Em um mundo AI First, o diferencial deixa de estar apenas na tecnologia em si e passa a depender de como ela se combina com especialização, serviço, conhecimento de processo e geração contínua de valor. Modelos baseados apenas em licenciamento tendem a sofrer maior pressão à medida que a IA comodifica funcionalidades. Em contrapartida, ganham relevância empresas que integram tecnologia, pesquisa aplicada e densidade consultiva ao conhecimento setorial.
Para empresas de tecnologia que atuam em ambientes críticos, a conclusão é clara: ser AI First exige mais do que ferramentas. Exige revisão de processos, capacitação de times, organização de dados e um novo modelo de trabalho, em que a inteligência artificial deixa de ser funcionalidade e passa a ser método.
Em um ambiente hospitalar, alucinações, comportamentos pouco previsíveis ou automações mal calibradas não são apenas falhas tecnológicas: podem gerar transtornos operacionais relevantes e até impactos assistenciais. Por isso, a adoção de IA na saúde precisa ser profissional, gradual, governada e compatível com os níveis de previsibilidade e rastreabilidade que o setor exige.
No curto prazo, o impacto mais imediato do AI First está na capacidade de construir melhor. No médio prazo, isso tende a se refletir para os usuários em novas entregas, novos recursos e evolução mais rápida das plataformas. Em operações menos críticas, esse movimento pode avançar para níveis mais altos de automação, com o usuário assumindo papel cada vez mais estratégico na supervisão, no tratamento de exceções e no fine tuning dos resultados.
“Inovar com responsabilidade não é cautela excessiva. Em setores críticos, é o que garante que a inovação realmente dure, escale e gere confiança“, conclui Michael.