Um artigo do Nexo Jornal resume bem um problema bem comum em projeto de tecnologia: a decisão sobre IA não é binária. O texto, assinado por Flávio Pies, resume isso numa frase: o desafio real não é adotar a tecnologia, é mapear, atividade por atividade, oportunidade por oportunidade, de que lado da linha cada uma está.
Por que “adotar IA” é a pergunta errada
Quando um time decide “vamos usar IA”, essa decisão geralmente é tomada no nível errado. A empresa toda, o produto inteiro, o processo completo. Só que isso raramente reflete a realidade do trabalho.
Na prática, um projeto de dados tem dezenas de atividades diferentes. Limpeza de dados, validação, modelagem, documentação, comunicação com stakeholder, priorização de backlog. Cada atividade tem uma relação diferente com IA. Algumas ganham muito com automação, outras pioram se você tirar o julgamento humano de dentro.
Tratar tudo isso como uma decisão só é o que o artigo chama de fronteira irregular. A linha entre “aqui a IA ajuda” e “aqui a IA atrapalha” não é reta. Ela varia por atividade, por contexto e por time.
O erro de mapear errado
Existem dois jeitos de errar esse mapeamento.
O primeiro é colocar uma atividade do lado errado da linha achando que dá pra automatizar. Acontece muito em tarefas que parecem repetitivas mas escondem julgamento. Priorização de backlog, por exemplo, parece problema de ranking, só que envolve contexto de negócio que IA não tem acesso.
O segundo erro é o oposto: manter manual uma atividade que já podia estar automatizada há tempos. É comum em rotina de documentação, geração de relatório e primeira triagem de dado.
Os dois erros custam caro. Um desperdiça tempo de time em automação que não funciona. O outro desperdiça tempo de time em trabalho manual que a IA já resolve melhor.
Como mapear isso na prática
A ideia do artigo dá pra aplicar direto em gestão de projeto de tecnologia. Considerando isso, alguns passos que funcionam:
- Listar as atividades do processo, não o processo inteiro. Granularidade importa.
- Para cada atividade, perguntar duas coisas: precisa de julgamento contextual? O erro tem custo alto?
- Atividades com baixo julgamento contextual e baixo custo de erro entram na fila de automação primeiro.
- Atividades com alto julgamento contextual ficam com humano no controle, mesmo que IA participe como apoio.
- Revisar esse mapeamento com frequência. A linha se move conforme o modelo evolui.
Esse exercício rende bem em retrospectiva de sprint ou em revisão de backlog técnico. Não é sobre decidir se o time “usa IA”, é sobre decidir onde, especificamente.
É um artigo mas coloca luz sobre o que pensar em um roadmap de IA: tratar a tecnologia como decisão de adoção, quando na real é decisão de mapeamento.
Fonte: A fronteira irregular da inteligência artificial, de Flávio Pies. Nexo Jornal, 13/07/2026.