Liderança na era da IA: competências que gestores precisam desenvolver até 2027

A inteligência artificial deixou de ser um “assunto de TI” e passou a ocupar espaço permanente na agenda de conselhos e diretoria, especialmente em setores de manufatura, agro e energia. Pesquisas com executivos divulgadas por veículos como Exame e EY mostram que a maioria dos CEOs brasileiros espera um impacto decisivo da IA nos negócios até 2027, tanto na redução de custos quanto na criação de novas fontes de receita.

Nesse contexto, a pergunta central deixa de ser “se” a empresa vai adotar IA e automação avançada e passa a ser “como” essa adoção será conduzida – e por quem. A resposta passa diretamente pelas competências de liderança: a tecnologia, sozinha, não transforma negócio.

Este artigo complementa o conteúdo já publicado sobre
cultura de inovação na indústria, que aborda ambiente, times e esteiras de inovação.
Aqui, o foco está em quais competências líderes precisam desenvolver até 2027 para conduzir, com responsabilidade e velocidade, a transformação impulsionada por IA e automação.

O que significa liderar na era da IA?

Liderar na era da IA é diferente de liderar em ciclos anteriores de tecnologia. Não se trata apenas de aprovar investimentos em sistemas mais modernos, mas de redefinir como decisões são tomadas, como o trabalho é distribuído entre pessoas e algoritmos e como a empresa aprende continuamente com dados.

Na prática, isso significa que o líder precisa:

• Entender o potencial e os limites da IA para o seu negócio, conectando tecnologia à estratégia, e não apenas a “projetos pontuais”.
• Ser capaz de explicar para o time por que determinadas iniciativas de IA e automação são prioridade e como elas se encaixam na cultura de inovação da organização.
• Assumir o papel de “orquestrador” de pessoas, dados, máquinas e parceiros, garantindo alinhamento entre inovação, governança e resultados de negócio.

Se, no conteúdo sobre cultura de inovação, o SiDi aponta caminhos para criar times preparados para o futuro, aqui olhamos para o indivíduo que influencia diretamente esses times: a liderança.

Por que a IA transformou o papel da liderança?

Segundo o Future of Jobs Report , do Fórum Econômico Mundial, cerca de 44% das competências profissionais atuais devem ser transformadas até 2027, impulsionadas por IA, automação e novos modelos de negócio. Isso vale ainda mais para quem ocupa posições de liderança.

Algumas mudanças estruturais explicam essa pressão:

• Decisões mais rápidas, baseadas em dados e modelos preditivos
  Líderes deixam de depender apenas de relatórios mensais para contar com painéis em tempo real, insights de modelos preditivos e agentes de IA que sugerem opções de ação em manufatura, agro e serviços.
• Automação avançada e agentes de IA autônomos na operação
  Em áreas como manufatura, agro e energia, estudos de mercado e cases publicados mostram agentes de IA e soluções de automação avançada já otimizando processos, reduzindo desperdícios e melhorando a confiabilidade operacional. Isso exige líderes capazes de decidir o que pode ser automatizado, até onde a autonomia vai e quando o julgamento humano é indispensável.
• Pressão por governança e responsabilidade em IA
  Análises sobre regulação de IA e dados no Brasil e no mundo apontam para uma exigência crescente de transparência, explicabilidade e responsabilidade no uso de IA, especialmente em setores críticos. Lideranças precisam garantir que iniciativas de IA estejam alinhadas a princípios éticos, legislação e cultura organizacional.

Em outras palavras, a liderança passa a ser medida não apenas pela capacidade de “fazer mais com menos”, mas pela capacidade de unir IA, pessoas e governança em uma mesma agenda.

Quais são as competências críticas de liderança?

Diversos estudos sobre competências do futuro, incluindo pesquisas com empresas brasileiras e internacionais, convergem em alguns blocos de habilidades que ganham relevância em um cenário de IA e automação. Para líderes de indústria, agro e energia, destacam‑se seis grandes grupos.

1. Visão estratégica de IA e automação

Líderes não precisam ser especialistas técnicos, mas precisam desenvolver a alfabetização em IA suficiente para tomar boas decisões de investimento e priorização. Isso inclui:

• Compreensão técnica aplicada: Entender o que IA, machine learning, visão computacional, IA multimodal e agentes de IA realmente fazem – e o que não fazem – dentro da realidade da sua empresa, observando como a implantação de IA na manufatura ajuda a traduzir essa visão em soluções para desafios operacionais concretos no chão de fábrica.
• Filtro de valor: Distinguir hype de impacto real, separando modismos de casos de uso que atacam problemas críticos de operação, segurança ou crescimento. Ao mesmo tempo, acompanhar as tendências estruturais da inteligência artificial amplia o horizonte sobre como a tecnologia está remodelando diferentes setores e preparando o terreno para as transformações que virão.
• Alinhamento corporativo: Conectar iniciativas de IA à estratégia de negócio, deixando de tratá‑las como projetos isolados de inovação para torná-las parte integrante da agenda de competitividade da companhia.

2. Pensamento crítico e julgamento ético

À medida que mais decisões são apoiadas por algoritmos, cresce a importância do pensamento crítico e do julgamento ético na liderança. Competências-chave aqui são:

• Perguntar “esta recomendação faz sentido neste contexto?” em vez de aceitar cegamente a saída do modelo.
• Considerar impactos de longo prazo em segurança, clima organizacional, comunidade e meio ambiente, especialmente em setores regulados.
• Distinguir ganhos de eficiência que são saudáveis daqueles que podem representar riscos reputacionais ou de compliance.

Essa capacidade crítica é o que garante que a IA seja usada como apoio à decisão, e não como substituto do discernimento humano.

3. Empatia e gestão de mudanças

Reportagens recentes sobre o avanço da IA no trabalho apontam que a tecnologia está “testando” a liderança nas empresas, principalmente pela forma como as mudanças são comunicadas e geridas. A adoção de IA e automação mexe com medos e identidades profissionais: medo de perder o emprego, medo de não conseguir aprender, medo de ser substituído por máquinas. Líderes precisam ser capazes de:

• Escutar essas preocupações sem minimizá‑las, criando espaço para diálogo honesto sobre o que muda, o que não muda e como as pessoas serão apoiadas.
• Comunicar a visão de forma transparente: por que a empresa está adotando IA, que problemas querem resolver, quais oportunidades isso abre para os times.
• Conduzir planos estruturados de gestão de mudanças, conectando comunicação, capacitação e ajustes de processo.

Para implementar uma cultura de inovação na organização, um ambiente psicológico seguro é importante para que as pessoas proponham e testem ideias. A liderança empática é o que sustenta esse ambiente em momentos de transformação acelerada.

4. Curiosidade, aprendizado contínuo e abertura ao experimento

Relatórios sobre competências do futuro e pesquisas com RH apontam que aprendizagem ativa, curiosidade e adaptabilidade estão entre as habilidades mais demandadas até 2027. Para líderes, isso se traduz em:

• Disposição para experimentar IA em tarefas do próprio dia a dia (análise de relatórios, preparação de apresentações, simulação de cenários) antes de cobrar uso dos times.
• Postura de “aprender com o time e com parceiros”, reconhecendo que ninguém domina todo o conhecimento necessário em um cenário que muda tão rápido.
• Tolerância ao erro bem-intencionado em projetos de inovação, algo já discutido na abordagem sobre cultura de inovação na indústria.

Essa mentalidade de “testar, aprender, ajustar” é especialmente importante em iniciativas de IA, que exigem ciclos de hipótese, prototipagem, ajuste de modelos e escalabilidade.

5. Fluência em dados

Pesquisas sobre habilidades para 2027 destacam o letramento em dados como uma das competências centrais para profissionais e líderes. Não é preciso ser cientista de dados, mas é fundamental que líderes desenvolvam fluência em dados para dialogar com equipes técnicas e tomar decisões embasadas. Isso envolve:

• Entender conceitos básicos como qualidade de dados, viés, métricas de performance de modelos e limites de generalização, em linguagem acessível.
• Saber ler e questionar dashboards, relatórios analíticos e recomendações produzidas por sistemas e agentes de IA.
• Conectar indicadores de IA e automação (por exemplo, acurácia, recall, redução de falhas, aumento de disponibilidade) a indicadores de negócio (OEE, margem, segurança, satisfação do cliente).

Sem essa fluência, líderes correm o risco de confiar demais em modelos mal calibrados ou, no extremo oposto, de rejeitar soluções robustas por falta de entendimento.

6. Colaboração multidisciplinar e construção de pontes

Por fim, estudos de casos em indústria 4.0 mostram que iniciativas bem-sucedidas de IA e automação avançada são, quase sempre, resultado de colaboração entre áreas de negócio, operações, TI, dados, jurídico e risco. A liderança precisa saber:

• Trabalhar com squads multidisciplinares, em que engenheiros, analistas de dados e especialistas de processo constroem soluções juntos.
• Traduzir linguagem técnica em impacto de negócio para outras áreas da organização.
• Integrar times de inovação, operações e tecnologia, garantindo que ideias cheguem ao chão de fábrica e retornem em forma de aprendizado.

Essa capacidade de “construir pontes” é o que transforma IA em capacidade organizacional, e não em ilha tecnológica.

Como desenvolver líderes “AI‑ready” na prática

Competências não se constroem apenas com leitura; elas emergem de experiências deliberadas, especialmente quando conectadas a desafios reais. Algumas alavancas que empresas industriais têm utilizado:

Projetos reais com participação ativa da liderança

Em vez de manter iniciativas de IA e automação exclusivamente isoladas em áreas técnicas ou núcleos de inovação, as organizações que avançam mais rápido têm adotado uma postura de colaboração direta. Isso se traduz na prática através de dois movimentos principais:

• Copiloto da liderança: Líderes de operações, manutenção, qualidade, supply chain e áreas de negócio são convidados a assumir o papel de copilotos em projetos de IA. Essa participação vai desde a definição dos problemas prioritários até a avaliação final dos resultados, garantindo que o olhar de quem conhece o negócio oriente o desenvolvimento tecnológico.
• Pilotos de ciclo curto: A estruturação de experimentos com metas precisas — como a redução de paradas não planejadas, a diminuição de desperdícios em linha ou a otimização do consumo de energia — permite que a liderança acompanhe de perto o ciclo completo de hipóteses, testes, ajustes e captura de valor.

Essa imersão direta dos gestores no ciclo de vida dos projetos é fundamental para desmistificar a tecnologia, permitir uma avaliação mais realista do potencial de ganhos e assegurar que as soluções entreguem, de fato, os benefícios esperados para a operação.

Programas de desenvolvimento específicos para liderança

Outra frente é criar programas de desenvolvimento focados em liderança na era da IA, com módulos como:

• Fundamentos de IA e automação para negócios industriais.
• Estratégia de IA: como priorizar casos de uso e medir retorno.
• Tomada de decisão baseada em dados e sistemas inteligentes.
• Gestão de pessoas em ambientes altamente automatizados.

Esses programas se conectam diretamente à visão de cultura de inovação na indústria, em que líderes protegem tempo e recursos para experimentação, reconhecem esforços inovadores e fomentam ambientes colaborativos.

Comunidades internas de prática e aprendizagem entre pares

Por fim, empresas têm criado comunidades internas onde líderes:

• Compartilham cases de uso de IA e automação (o que funcionou, o que não funcionou, por quê).
• Tiram dúvidas sobre conceitos técnicos com apoio de especialistas internos e parceiros.
• Discutem dilemas éticos e de governança associados a projetos reais, em vez de cenários hipotéticos.

Isso reforça a ideia de que IA e automação são temas da organização inteira, e não de uma única área.

Perguntas que todo líder pode começar a fazer hoje

Para transformar a teoria em prática, a liderança deve incorporar questionamentos estratégicos na rotina de reuniões de time, comitês de investimento e conversas com áreas técnicas. A eficácia da adoção tecnológica começa pela capacidade de provocar reflexões profundas sobre o papel da inovação na organização:

• Priorização de valor: Quais problemas de negócio seriam, de fato, transformados pelo uso de IA ou automação nos próximos 12 meses?
• Fundamentos operacionais: O que sabemos sobre a qualidade dos dados que já possuímos hoje e como podemos utilizá-los para endereçar desafios latentes?
• Governança e autonomia: Quais decisões possuem o nível de maturidade necessário para serem automatizadas com segurança e quais exigem, invariavelmente, o julgamento humano?
• Impacto humano: De que maneira estamos preparando e apoiando os times que serão diretamente impactados pelo fluxo de trabalho automatizado?
• Métricas de sucesso: Quais indicadores de performance garantem que a inteligência artificial está gerando valor sustentável, em vez de apenas otimizar processos isolados?

Refletir sobre esses pontos ajuda a alinhar estratégia, tecnologia e pessoas de maneira coesa. Para gestores que desejam se aprofundar em como esses temas se conectam no mercado atual, o acesso constante a tendências e reflexões sobre inteligência artificial é um exercício valioso para manter a visão estratégica sempre atualizada.

Caminhos práticos para empresas industriais, agro e de energia

Para empresas que já estão trabalhando cultura de inovação, o próximo passo natural é estruturar uma agenda clara de desenvolvimento de liderança para a era da IA.

Alguns movimentos concretos incluem:

• Mapear, junto com RH e times de inovação, as competências prioritárias de liderança para o contexto específico da empresa, com base em estudos recentes sobre habilidades do futuro.
• Conectar essa agenda a projetos reais de IA e automação, evitando treinamentos genéricos desconectados da prática.
• Estabelecer parcerias com Institutos de Ciência e Tecnologia, como o SiDi, para acelerar aprendizado, reduzir riscos de implementação e garantir alinhamento com melhores práticas de mercado.

Ao fazer isso, a organização não apenas adota IA e automação – ela forma lideranças capazes de transformar essas tecnologias em vantagem competitiva, com responsabilidade e foco em pessoas.

O papel do SiDi no apoio às organizações

Para apoiar essa jornada, o SiDi atua como um dos principais Institutos de Ciência e Tecnologia (ICTs) do Brasil, com mais de 20 anos de história e mais de mil projetos de P&D e inovação em áreas como Inteligência Artificial, Data Science, IoT e Segurança Cibernética. A partir dessa experiência, o instituto ajuda organizações a transformar cultura de inovação em prática, combinando diagnóstico de maturidade, construção de roadmaps de IA e automação, desenvolvimento de soluções sob medida e uso de leis de incentivo para viabilizar projetos em setores como manufatura, óleo e gás, energia e agronegócio.