Poucos membros de conselhos reconhecem o potencial da inteligência artificial para ajudá-los a se preparar e participar de discussões substanciais, bem-informadas e estrategicamente focadas com a gestão e seus colegas de conselho. Foi isso que os autores descobriram ao conduzir grupos focais com mais de 50 presidentes, vice-presidentes e presidentes de comitês de empresas públicas e privadas na Europa, Ásia e América do Norte. A maioria dos membros reconhece prontamente o valor da IA como ferramenta de produtividade pessoal e reconhece seu papel crítico nas operações corporativas. Mas evitam usá-la para melhorar o desempenho do conselho. Isso é um erro. Este artigo explica como a IA pode contribuir para o trabalho dos conselhos ajudando membros individualmente, fornecendo melhor informação para todo o grupo e participando ativamente das discussões. Também examina riscos comuns associados à IA, como vazamento de informações e vieses de amostragem, e descreve como mitigá-los. Por fim, oferece um processo de aprendizado adaptativo baseado na prática para tornar a IA parte integral das deliberações no conselho. É responsabilidade dos presidentes de conselho promover o engajamento, coordenar a experimentação coletiva e manter o ritmo de progresso.
Em 2014, a Deep Knowledge Ventures, com sede em Hong Kong, nomeou formalmente um algoritmo para seu conselho de administração, dando-lhe poder de voto nas decisões de investimento da empresa. Na época, a nomeação foi vista como um truque publicitário. O algoritmo simplesmente analisava dados quantitativos de acordo com parâmetros escolhidos por humanos para produzir uma recomendação base a ser debatida pelos membros. Era útil por ser mais rápido que um analista humano, mas poucos acreditavam que conselheiros virtuais se tornariam comuns.
Avançando uma década, você poderia pensar que os avanços notáveis em aprendizado de máquina teriam mudado essa percepção. Mas, em grande parte, isso ainda não aconteceu. De junho a setembro de 2024, realizamos vários grupos focais com mais de 50 presidentes, vice-presidentes e presidentes de comitês de empresas públicas e privadas da Europa, Ásia e América do Norte, incluindo ASM, Lazard, Nestlé, Novo Nordisk, Randstad, Sandoz e Shell. Quando pedimos aos participantes que classificassem a importância de diferentes questões que exigem sua atenção, a IA ficou relativamente abaixo — bem abaixo de tópicos como contexto global e interação com o CEO ou acionistas significativos. A maioria relatou usar IA ocasionalmente para questões pessoais, mas nunca ou raramente para cumprir suas funções profissionais. Como disse um presidente: “Nunca me ocorreu considerar o uso da IA para me preparar para uma reunião do conselho.”
Mas, à luz dos recentes avanços na tecnologia de IA e com humanos virtuais se tornando comuns como interfaces de negócios, a ideia de um bot de IA que participa das discussões no conselho já não parece mais um truque. E embora a maioria dos participantes de nossos grupos focais fosse cética em relação ao uso da IA em seus conselhos, um número significativo compartilhou experiências positivas. Por exemplo, um deles usa sistematicamente um modelo de linguagem grande para buscar informações adicionais sobre a empresa, a concorrência e itens da pauta. Outro estrutura os temas das reuniões com a ajuda da IA, e um terceiro usa o ChatGPT durante as reuniões para testar suposições e gerar alternativas às propostas da administração.
Neste artigo mostraremos como os membros de conselho podem usar IA para melhorar sua capacidade de identificar e gerenciar oportunidades e riscos estratégicos. Em seguida, abordaremos alguns dos riscos comumente associados à IA e como mitigá-los. Por fim, descreveremos um processo adaptativo de aprendizado baseado na prática para tornar a IA uma parte integrante das deliberações no conselho.
Colhendo os benefícios
A maioria dos presidentes e diretores seniores em nossos grupos focais reconheceu prontamente o valor da IA como ferramenta de produtividade pessoal; ela pode automatizar tarefas rotineiras como agendamentos e elaboração de atas. Também reconheceram seu papel crítico nas operações corporativas — desde a interface com clientes no varejo até o funcionamento de uma linha de produção de aço. Poucos, no entanto, reconheceram o potencial da IA para ajudá-los a se preparar melhor e se engajar em discussões substanciais, bem-informadas e estrategicamente relevantes com a gestão e os colegas do conselho. Isso é um grande erro. A IA pode contribuir para o trabalho dos conselhos de três maneiras.
Ajudando membros individualmente
Os diretores são profissionais de meio período; normalmente se reúnem apenas quatro vezes por ano e muitas vezes atuam em vários conselhos. Ainda assim, tomam decisões-chave para as organizações em que atuam. Não surpreende que um estudo realizado em 17 países europeus entre 2016 e 2020 tenha demonstrado que a lacuna de informação entre diretores e executivos é um grande desafio para os conselhos.
Tradicionalmente, os presidentes tentam reduzir essa lacuna com diversas medidas. Combinam reuniões do conselho com visitas a unidades, incentivam os diretores a conhecer funcionários e criam comitês que investigam questões específicas com profundidade. Além disso, fazem com que a gestão forneça relatórios complementares e garantem que os conselheiros tenham interações regulares com executivos-chave, auditores externos e consultores. Antes de cada reunião, um presidente responsável supervisiona a criação do “livro do conselho”, que resume informações relevantes para discussão dos itens da pauta.
Apesar desses esforços, é inevitável que os diretores não executivos estejam distantes das operações e tenham pouco tempo. Como resultado, têm dificuldade para absorver o grande volume de informações disponível. A IA pode ajudar. Um modelo de linguagem bem treinado, como o ChatGPT, pode analisar grandes volumes de dados para descobrir padrões e tendências relevantes que podem não ser perceptíveis na análise manual feita pelos conselheiros. Pode monitorar continuamente riscos e fornecer alertas precoces, permitindo uma gestão proativa. Além disso, pode condensar essas informações em formatos de fácil leitura, reduzindo o tempo e o esforço necessários para os membros do conselho processarem os dados.
Alguns participantes dos grupos focais já haviam percebido isso. Há dois anos, Britt, conselheira não executiva em cinco conselhos na Dinamarca, começou a usar o ChatGPT para ajudá-la a analisar e estruturar apresentações da administração, encontrar referências, formular perguntas e simular cenários. Segundo Britt, que chama o ChatGPT de seu “parceiro de sparring”, seu nível de preparação e compreensão do contexto organizacional melhoraram significativamente, enquanto sua carga de trabalho diminuiu. Alexander, presidente de dois conselhos na Suíça, envia seus livros do conselho para o ChatGPT antes das reuniões para gerar perguntas de discussão e opções de decisão, e depois interage com a ferramenta para aprimorá-las.
Fornecendo melhores informações para todo o conselho
A maioria dos diretores que conhecemos é fã de planejamento por cenários. Como muitos especialistas já observaram, ancorar discussões estratégicas em cenários possíveis e resultados futuros costuma ser muito mais produtivo do que baseá-las no status quo. No entanto, observamos poucos conselhos praticando de fato o planejamento e a análise de cenários. A maioria dos presidentes justifica essa omissão dizendo que o exercício seria complexo demais e que os recursos do conselho são limitados.
A inteligência artificial pode resolver esse problema, pois precisa de muito menos tempo do que uma equipe de especialistas humanos para identificar e avaliar possíveis mudanças nas variáveis envolvidas e estimar seu provável impacto sobre o valor da empresa. Um estudo recente mostra que é exatamente assim que modelos de linguagem de grande porte melhoram o desempenho humano em tarefas de previsão. Gerhard, presidente de um conselho na Áustria, ofereceu este exemplo: quando a diretoria propôs uma aquisição no Leste Europeu há um ano, um dos membros do conselho pediu a um modelo de linguagem que criasse três cenários sobre o país onde a empresa-alvo estava localizada. Após analisá-los, os membros do conselho concluíram que o investimento estava acima do apetite de risco deles e o rejeitaram. O resultado mais importante, no entanto, foi que, a partir daquela reunião, a diretoria passou a apoiar todas as suas propostas com análise de cenários.
O planejamento e a análise de cenários são capacidades críticas para empresas em ambientes de negócios em constante mudança. Estratégias adaptativas envolvem muita experimentação, por meio da qual as empresas geram novos dados que podem confirmar (ou refutar) suas hipóteses estratégicas. A IA pode ajudar as empresas a identificar experimentos promissores e reduzir os custos para realizá-los. Tecnologias por trás dos gêmeos digitais, por exemplo, permitem simulações robustas de resultados quando há alterações nas variáveis de um modelo. O conselho de uma empresa siderúrgica usou simulações geradas por IA para decidir entre investir em uma planta de produção existente ou construir uma usina em uma nova região. Optaram pela segunda alternativa.
Alguns conselhos estão usando IA para validar suas decisões. Um participante dos grupos focais, Juho, presidente do conselho de uma empresa privada na Finlândia, descreveu como os diretores fizeram isso em um retiro estratégico em 2024. Durante dois dias, os membros do conselho e executivos seniores debateram a direção da empresa em uma discussão semiestruturada que analisou vários cenários. Ao final, eles alimentaram seus materiais de preparação no ChatGPT e pediram que ele indicasse a melhor opção. O modelo produziu respostas semelhantes às elaboradas pelo conselho e pela diretoria. Segundo Juho, o exercício teve um efeito duplamente positivo: confirmou que haviam acertado e deu credibilidade ao uso da IA. Ele pretende utilizar ferramentas de IA de forma mais ampla no futuro.
Catherine, presidente de um conselho nos Países Baixos, usou o programa de IA Claude 3.7 Sonnet de maneira semelhante. Ela forneceu informações de fontes abertas e fez as mesmas perguntas discutidas por seu conselho durante um retiro de um dia inteiro. O Claude confirmou três das quatro conclusões do conselho. A quarta foi mais debatida e, no fim, mantiveram a decisão original. O ponto principal é que se leva muito menos tempo para identificar os temas que exigem mais discussão. E, à medida que os membros do conselho interagem com a IA, podem melhorá-la por meio de um recurso chamado Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF), que permite à ferramenta de IA aprimorar continuamente a qualidade de suas respostas e incorporar conhecimento tácito que muitas vezes não está documentado nas informações corporativas.
A IA também pode analisar os processos do conselho. O conselho de uma empresa industrial suíça usa IA para analisar a dinâmica do grupo, o tempo de fala dos membros e o tom das conversas durante as reuniões. A ferramenta então fornece recomendações de melhoria. Após uma reunião, aconselhou o conselho a “começar a reunião dando dois minutos para cada diretor compartilhar suas expectativas e preocupações”, “reduzir em 20% o tempo dedicado às apresentações da diretoria”, “dar mais tempo de fala aos diretores X e Y, e menos ao diretor Z”, e “evitar expressões como ‘fala sério’ e ‘é óbvio’”.
Participando do conselho
O próximo passo lógico é fazer com que a IA participe ativamente das discussões do conselho, e isso já está começando a acontecer. Em 2024, a maior empresa de capital aberto dos Emirados Árabes Unidos, a IHC, nomeou Aiden Insight, um humano virtual, como “observador do conselho”. Aiden Insight não tem direito a voto, mas sua participação nas discussões da IHC é registrada nas atas oficiais.
Aiden foi criado pela G42, uma empresa de inteligência artificial e computação em nuvem com sede em Abu Dhabi. Em março de 2024, a G42 lançou a ferramenta BoardNavigator, que combina dados específicos da empresa com as capacidades de modelos de linguagem para se preparar e participar de reuniões do conselho. Ela ouve conversas ao vivo, identifica os principais pontos debatidos e fornece percepções e recomendações. Pode oferecer dados relevantes, sugerir soluções específicas e introduzir novos modelos em tempo real, enriquecendo o diálogo entre os membros do conselho.
Aiden e programas similares não são perfeitos, é claro. A ausência de emoções e de percepção situacional dificulta a participação desses programas — como o ChatGPT — sem um comando explícito. Eles têm dificuldade para defender as recomendações que produzem e para reagir a objeções, o que pode explicar por que frequentemente sugerem que os diretores votem em questões polêmicas, uma medida que pode sufocar o debate e gerar conflitos (por isso, presidentes experientes usam esse recurso com muita cautela). Essas limitações podem resultar de proteções de programação implementadas para evitar comportamentos destrutivos; se for esse o caso, é pouco provável que sejam eliminadas.
Isso nos leva à próxima pergunta: quais são os riscos associados à IA e como eles podem ser mitigados?
Gerenciando os riscos
Todos nós somos, em certa medida, condicionados a temer a inteligência artificial e, consequentemente, a ampliar os riscos associados ao seu uso. Embora existam riscos, eles são, em sua maioria, relativamente fáceis de gerenciar. Vamos revisar as preocupações mais citadas em nossos grupos focais:
Vazamento de informações
A maioria dos participantes identificou o vazamento de informações sensíveis como um risco importante no uso da IA. Como explicou um vice-presidente de conselho: “Hoje eu alimento meu livro do conselho no ChatGPT, e amanhã meus concorrentes saberão quais mudanças estratégicas estamos discutindo.” Um presidente de dois conselhos reforçou esse temor, observando: “Para ser eficaz, a IA precisa de muitos dados, então usá-la é como abrir nossas reuniões para o público. Não permitirei que isso aconteça.” No entanto, um vazamento de informações não é uma consequência do uso da IA. É um risco relacionado a como a informação é armazenada e acessada, e esse risco já existia muito antes das ferramentas de IA se tornarem amplamente disponíveis.
Além disso, já sabemos como gerenciar isso: empresas costumam implementar barreiras de software e estabelecer regras de procedimento para tornar as informações sensíveis acessíveis apenas às pessoas que realmente precisam delas, mantendo-as protegidas das que não precisam. A maioria das empresas já treina seus funcionários em segurança de dados, e esse treinamento pode ser facilmente estendido aos membros do conselho.
Grandes fornecedores de IA, como a OpenAI, oferecem modelos de linguagem como serviço e garantem que os dados da empresa não são usados para treinar o modelo base. A SAP, gigante alemã em aplicações corporativas e IA empresarial, está indo além ao usar modelos fundamentais para criar modelos menores e mais eficientes em custo, treinados exclusivamente com os dados proprietários de um único cliente.
Viés de amostragem
Um problema mais sério é que as previsões da IA são moldadas pelos dados com os quais o modelo foi treinado. Como disse um presidente de conselho: “Queremos que a IA nos ajude a aumentar nossa independência em relação à gestão, mas como podemos alcançar isso se a treinamos com informações que vêm exclusivamente da gestão?” A maioria de nós já ouviu falar do chatbot racista da Microsoft. Por trás do impacto dessa história está uma verdade importante: as máquinas refletem os vieses embutidos nos dados com os quais são treinadas.
Se menos pessoas negras são tratadas para determinadas doenças, os dados agregados coletados sobre essas doenças podem não refletir adequadamente a probabilidade de que pessoas negras sofram de determinada condição médica. Esse tipo de distorção nos dados frequentemente leva a resultados ruins no nível operacional: diagnósticos equivocados de pacientes, por exemplo. Ou, no setor financeiro, viés de amostragem pode levar bancos a negar empréstimos a mulheres ou minorias.
Para os conselhos, vieses de amostragem podem levar a erros estratégicos. Em uma empresa industrial europeia, por exemplo, o conselho aprovou uma estratégia abrangente e cara de saúde e segurança que a diretoria havia desenvolvido com base em pesquisas e grupos focais com funcionários da empresa. Nos dois anos seguintes, o número de incidentes relatados em operações internas da empresa caiu significativamente. Mas nas operações gerenciadas por contratados, que não haviam sido incluídas no estudo original, o número de incidentes relatados aumentou.
Não há dúvida de que as informações e recomendações fornecidas por ferramentas de IA refletem vieses de amostragem. No entanto, a tecnologia também oferece algumas salvaguardas. No nível dos dados, as empresas podem reduzir riscos como discriminação racial ou de gênero por meio de auditorias regulares de dados e da aplicação de protocolos de detecção de viés. A conscientização do usuário sobre o viés é uma proteção ainda mais valiosa. Com ferramentas de IA, os usuários podem investigar a possibilidade de respostas enviesadas pedindo à IA, por exemplo, que realize análises específicas por gênero ou grupo étnico, desde que existam marcadores demográficos apropriados.
Ancoragem no passado
Esse é um risco particular para os conselhos, que têm a responsabilidade de tomar decisões que podem (e, idealmente, devem) mudar o status quo. Confiar em recomendações da IA baseadas em dados passados pode condenar o conselho a repetir os erros da história. Quando os dados que refletem alguma mudança importante no ambiente competitivo são considerados numa análise baseada em IA, pode já ser tarde demais para a empresa agir com antecedência.
Muitos executivos de alto nível reconhecem esse perigo e preferem confiar mais em uma ponderação instintiva dos dados. Como nos disse o CEO de uma empresa alimentícia belga: “Uso a IA extensivamente para aprender, mas jamais confiaria nela para uma decisão estratégica. Estratégia é sobre o futuro, e a IA nada sabe sobre o futuro, embora saiba quase tudo sobre o passado. Mas o passado não prevê o futuro.” Ele está certo, claro, mas o que não considerou é que seus próprios instintos também são baseados em experiências passadas, e portanto também estão ancorados no passado.
Garantir que uma ferramenta de IA incorpore os dados mais recentes pode ajudar bastante a enfraquecer essa ancoragem. Também é possível mitigar esse efeito escolhendo uma ferramenta de IA que seja capaz de oferecer explicações causais. A nova geração de modelos de linguagem, chamada de modelos de raciocínio, representa uma mudança importante em relação aos modelos anteriores; suas respostas são elaboradas por meio de uma cadeia de raciocínio causal, em vez de previsões baseadas em correlação. Se o modelo considerar uma variável cujo valor está desatualizado ou que perdeu relevância, o conselho pode discutir a reponderação ou atualização da variável. Por exemplo, se uma ferramenta recomendar a redução de planos de endividamento porque o modelo pressupõe um aumento nas taxas de juros, o conselho pode rejeitar a recomendação se uma análise independente previr uma queda nessas taxas.
Os conselhos também podem fazer com que uma ferramenta de IA projete o futuro, pedindo que realize análises de cenários e simulações, como discutido anteriormente. Após identificar possíveis mudanças no ambiente operacional, podem solicitar que a IA simule os resultados possíveis, dadas as mudanças especificadas nas premissas subjacentes. A ferramenta pode ser instruída a explorar quão prováveis são essas mudanças nas premissas e em que direção elas podem ocorrer.
Como essa discussão sugere, embora existam precauções tecnológicas que as empresas possam adotar para mitigar os riscos do uso da IA, o gerenciamento de risco no nível do conselho diz respeito, essencialmente, a se tornar um usuário mais inteligente da ferramenta. Vamos ver como as empresas e os presidentes de conselhos podem tornar isso realidade.
Aprendendo a usar IA
Poucos membros de conselhos são treinados no uso de IA e, como consequência, muitos diretores ficam frustrados ao interagir com ela. Um participante de grupo focal nos contou: “Sinceramente, tentei usar IA, mas desisti rapidamente. Ela me fornecia um monte de coisas, mas eu não sabia o que era verdadeiro ou falso. E a maioria não era relevante.” Outro motivo pelo qual os membros do conselho hesitam em usar IA, muitas vezes não expressado, é que se trata de uma tecnologia desconhecida para pessoas que cresceram antes da era digital, como é o caso de muitos diretores atuais. Usar IA gera ansiedade porque aprender a utilizá-la bem envolve erros, desconforto e uma possível perda de controle.
Em última análise, esse é um problema de curto prazo, pois com o tempo cada vez mais diretores serão nativos digitais. As empresas também podem buscar candidatos ao conselho que sejam alfabetizados digitalmente e, portanto, mais propensos a integrar a IA em seu trabalho no conselho. No presente, no entanto, exigir alfabetização digital corre o risco de reduzir o grupo de talentos disponível. Durante a próxima década, até que um alto nível de alfabetização digital se torne uma habilidade básica de praticamente todo profissional, os diretores precisarão ser treinados no uso da IA.
1. Criar engajamento
Recomendamos que os presidentes de conselho comecem com conversas individuais com seus diretores para avaliar o nível de conhecimento e interesse de cada membro, compartilhar sua própria postura e experiência com IA e discutir possíveis aplicações para o conselho. Eles podem conduzir essas conversas na sala do conselho com ou sem especialistas externos em IA presentes. Alternativamente, o presidente pode pedir a um diretor que já utilize IA que promova a tecnologia entre os demais membros. Nessa primeira fase, é fundamental trazer à tona os riscos associados à IA no ambiente do conselho, tanto reais quanto imaginários, e explicar como eles podem ser administrados. Se os diretores reconhecerem que os riscos podem ser mitigados de forma eficaz, estarão mais dispostos a experimentar a IA.
Com base no que essas conversas revelarem, os presidentes devem criar oportunidades de aprendizado personalizadas para quem precisar de treinamento, adaptando-as ao estilo e à agenda de aprendizado de cada pessoa envolvida. Provavelmente, essas oportunidades devem incluir tutoriais individuais com um instrutor experiente em IA, de preferência alguém da própria empresa. O treinamento não deve se concentrar exclusivamente no uso da interface; ele também deve destacar o quanto a IA pode melhorar a eficácia pessoal do diretor em seu papel no conselho e a eficácia coletiva do próprio conselho.
Constatamos que, com treinamento pessoal eficaz, o medo e a frustração são rapidamente substituídos por entusiasmo com a IA. Como observou um membro de conselho em nosso grupo focal: “Tive duas experiências com IA. Primeiro tentei aprender a usá-la sozinho e não avancei muito. No entanto, três meses atrás, nosso presidente organizou um workshop para todos os membros do conselho sobre como usar IA. Esse workshop mudou a forma como trabalho como membro de conselho. Desde então, o ChatGPT se tornou meu parceiro no crime.”
2. Praticar a experimentação coletiva
Em seguida, o presidente deve começar a experimentar o uso de ferramentas de IA nas reuniões, introduzindo mudanças gradualmente nos processos do conselho. Usar uma ferramenta de IA que possua conhecimento geral, por exemplo, é fácil de implementar e requer apenas a disposição dos membros do conselho. Sugerimos que, por duas ou três reuniões, os membros do conselho acessem o mesmo modelo de linguagem base e criem seus próprios comandos tanto na preparação quanto durante as reuniões. Após as reuniões, eles devem participar de sessões de análise para compartilhar experiências, lições aprendidas e ideias para melhorias.
Quando os membros do conselho começarem a achar a ferramenta útil, a empresa pode treinar uma versão corporativa do modelo de linguagem com base nas melhores práticas de governança corporativa, de modo que ela possa atuar como orientadora durante as reuniões. Os diretores devem inserir na ferramenta informações pessoais e profissionais relevantes para seus papéis no conselho; isso garantirá que os conselhos da IA estejam alinhados com a posição, prioridades e responsabilidades de cada membro. O presidente também pode instruir a ferramenta a atribuir tarefas aos diretores e avaliar o desempenho deles nas reuniões.
Uma vez que todos os diretores estejam totalmente confortáveis em usar a IA tanto para se prepararem para as reuniões quanto como uma ferramenta de apoio ao desempenho, a ferramenta deve receber acesso ao conhecimento específico da empresa. Ela precisará ser treinada com grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes dentro da organização. Isso permitirá, em última análise, que a IA ajude a reduzir a lacuna de informações existente entre a gestão da empresa e os diretores. O treinamento da IA não precisa ser feito de uma só vez. A empresa pode começar concedendo acesso da IA a dados relevantes para um assunto específico que o conselho planeja discutir em uma reunião futura. E então, conforme o nível de conforto do conselho com os resultados, o treinamento pode ser ampliado gradualmente ao longo do tempo.
Campeões da inovação muitas vezes se sentem tentados a contornar a tomada de decisão coletiva e, em vez disso, impor novas ideias usando sua autoridade formal e informal. O presidente do conselho deve resistir a esse impulso ao introduzir a IA na sala do conselho. É importante que todo o conselho tome decisões baseadas em evidências sobre a implementação da IA. Além disso, o conselho como um todo deve assumir responsabilidade por essas decisões.
3. Manter o ritmo
A jornada não termina quando a IA chega à sala do conselho — mesmo que como participante ativo. A tecnologia continuará a evoluir com o tempo, e o conhecimento dos diretores sobre ela crescerá com o uso. Portanto, os membros do conselho devem considerar o progresso no uso da IA como um componente importante de suas avaliações pós-reunião e avaliações anuais. Os diretores devem ser elogiados por seus esforços em utilizar a IA, independentemente dos resultados obtidos. Se um presidente reconhecer a contribuição específica de um diretor (ou de todo o conselho) para promover a IA, isso enviará sinais claros sobre a importância da tecnologia. As lições aprendidas podem ser reforçadas por meio de mais treinamentos e apoio educacional.
Um comprometimento pessoal contínuo com a IA por parte do presidente do conselho é fundamental para manter o ritmo. Quando líderes promovem o uso de IA por outras pessoas, mas hesitam em adotá-la para si mesmos, os membros da equipe pensarão duas vezes antes de se aprofundar na tecnologia. Mas, se os membros do conselho virem o presidente aprendendo e aplicando a nova tecnologia e tornando-a parte das conversas recorrentes do conselho, eles prestarão atenção. Os presidentes não devem esconder suas dificuldades pessoais para aprender a usar a tecnologia de forma eficaz, pois expor essa vulnerabilidade incentivará os outros a experimentar também.
Embora a integração da IA nos conselhos corporativos apresente desafios, ela também cria oportunidades significativas para melhorar o desempenho. Acreditamos que, eventualmente, todo conselho terá um membro com IA — talvez até com direito a voto. Conselhos visionários buscarão se antecipar a essa tendência tornando-se alfabetizados em IA desde já. Ao tomar decisões mais inteligentes e rápidas, como certamente farão com a ajuda da IA, permitirão que suas empresas avancem em relação aos concorrentes. E, em muitos casos, manterão essa vantagem estratégica por um bom tempo.
Fonte:
Uma versão deste artigo foi publicada na edição de julho-agosto de 2025 da Harvard Business Review.
Sobre o autor:
Stanislav Shekshnia é professor sênior afiliado no INSEAD, onde cofundou e codirige o programa Leading from the Chair. Ele é presidente do conselho da Technoenergy AG.
Valery Yakubovich é diretor executivo do Mack Institute for Innovation Management e professor adjunto na Wharton Business School.