Uma pesquisa da McKinsey, publicada no relatório "The key to AI value is hiding in plain sight: Your operating model", indica que organizações que avançam em transformação com inteligência artificial não têm em comum a adoção de um modelo operacional específico. O fator que a consultoria associa a resultados melhores é a combinação entre escolhas de design intencionais sobre como a organização se estrutura para IA e a capacidade de executar essas escolhas de forma consistente.
Isso significa que a pergunta "qual é o modelo operacional ideal para IA — centralizado, descentralizado ou híbrido?" perde relevância diante da pesquisa da McKinsey. O achado central, segundo a consultoria, é que não existe um arranjo estrutural que garanta captura de valor por si só; o que diferencia organizações é a intencionalidade nas decisões de desenho e a disciplina na execução.
A McKinsey descreve o tema como algo que está "à vista de todos" (hiding in plain sight), sugerindo que o operating model já é discutido nas organizações, mas normalmente sob a lógica de encontrar um formato-padrão a copiar de outras empresas. A pesquisa contraria essa lógica: segundo a consultoria, o sucesso em transformação de IA está associado a decisões de design tomadas de forma deliberada — não a uma estrutura organizacional específica — e à execução efetiva dessas decisões ao longo do tempo.
O resumo divulgado pela McKinsey não especifica, no entanto, quais são exatamente essas "escolhas de design intencionais". Não há, na fonte disponível, uma lista fechada de variáveis (por exemplo, alocação orçamentária, posição hierárquica da liderança de IA, formato de squads, governança de dados) que a pesquisa tenha testado ou classificado como determinantes.
O material da McKinsey se dirige a quem toma decisões sobre como estruturar equipes, orçamento e governança de iniciativas de inteligência artificial dentro de uma organização — tipicamente C-level, diretores de transformação digital, RH estratégico e coordenadores de área que reportam a essas lideranças. Para esse público, o achado tem implicação prática direta: comparar-se a "modelos de referência" de mercado, isoladamente, não é o critério que a pesquisa aponta como associado a melhor desempenho em IA.
A McKinsey também não detalha, no resumo disponível, se a pesquisa cobre organizações de todos os portes e setores, ou se os resultados variam conforme o segmento, a maturidade digital prévia ou a geografia das empresas analisadas. Essa informação, se existir no relatório completo, não está no material aqui verificado.
Três lacunas relevantes permanecem em aberto a partir do material disponível. Primeiro, o resumo não informa o tamanho da amostra, o período de coleta nem os critérios usados pela McKinsey para classificar uma organização como bem-sucedida em transformação de IA. Segundo, não há indicação de quais métricas (financeiras, operacionais, de adoção) foram usadas para associar "execução efetiva" a melhores resultados. Terceiro, a fonte não apresenta divergência de interpretação entre outros veículos ou pesquisadores sobre o tema — porque, até o momento, essa é a única fonte localizada tratando especificamente deste achado. Não há, portanto, posições concorrentes a mapear nesta publicação.
Isso não significa que o achado seja incontestável, apenas que não há, no conjunto de fontes disponível para esta análise, outra pesquisa ou instituição se posicionando sobre o mesmo ponto para comparação.
Como se trata de pesquisa de mercado e não de norma ou decisão vinculante, não há prazo regulatório associado ao tema. O acompanhamento recomendado é de outra natureza: verificar, no relatório completo da McKinsey, a metodologia da pesquisa antes de usar o achado como base para reestruturação de times ou de orçamento de IA, e observar se a consultoria ou outras instituições de pesquisa organizacional publicam atualizações ou estudos complementares sobre quais escolhas de design especificamente estão associadas a melhor execução.
Para quem coordena times, orçamento ou estratégia de IA e busca aprofundar o tema em bases mais estruturadas — incluindo metodologias de desenho organizacional, governança de dados e gestão da mudança —, programas de pós-graduação e MBA em Gestão Estratégica e Liderança da Galícia Educação reúnem conteúdo aplicado a esse tipo de decisão. Consulte a grade de cursos disponíveis para identificar o programa mais aderente ao seu momento de carreira.
1. O achado vem de uma única fonte consultada nesta análise: o relatório "The key to AI value is hiding in plain sight" da McKinsey; não há, até o momento, outra pesquisa localizada tratando do mesmo ponto para contraste.
2. A McKinsey associa sucesso em transformação de IA a escolhas de design intencionais e execução efetiva — não a um modelo operacional específico (centralizado, descentralizado ou híbrido).
3. O resumo disponível não especifica metodologia, tamanho de amostra, setores cobertos nem os indicadores usados para medir "sucesso" na transformação de IA.
4. Não há, na fonte, lista fechada das "escolhas de design" consideradas determinantes pela pesquisa.
5. Trata-se de conteúdo de pesquisa de mercado/consultoria, não de norma, regulação ou decisão judicial — não há prazo legal ou obrigação vinculante associada ao tema.
A McKinsey aponta um modelo operacional de IA como o mais eficiente?
Não. Segundo a pesquisa citada no relatório, não há um modelo operacional único associado a melhor desempenho em transformação de IA; o fator identificado é a combinação entre escolhas de design intencionais e execução efetiva.
O relatório detalha quais escolhas de design são mais eficazes?
O resumo disponível não especifica essa lista. Essa informação, se constar do relatório completo, não está descrita no material aqui verificado.
Existem outras pesquisas divergindo desse achado?
Não foi localizada, até o momento, outra fonte tratando especificamente deste ponto para comparação ou contraste de interpretação.
Esse achado se aplica a empresas de qualquer porte ou setor?
O resumo consultado não informa se os resultados variam conforme porte, setor ou maturidade digital das organizações pesquisadas.
Há prazo ou obrigação associada a esse achado?
Não. Trata-se de pesquisa de mercado sobre gestão organizacional, sem caráter normativo ou vinculante.
Este texto foi apurado a partir das publicações abaixo. As informações atribuídas a órgãos, normas e decisões devem ser conferidas na fonte oficial correspondente.
Para quem quer o próximo passo: de coordenação para gerência, de gerência para head.
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