Passei boa parte da minha carreira acreditando que influência era convencer pessoas. Conseguir um lugar na mesa. Traduzir pautas em números. Construir o melhor argumento. E confiar que a lógica venceria. Levei anos para ver o quanto isso, às vezes, me atrapalhava.
Uma vez, levei ao conselho do BID um projeto em que o meu time tinha trabalhado seis meses. Tinha os dados e a evidência do nosso lado. Passei a reunião defendendo o projeto. Eu não tinha percebido que o que estava em jogo era algo muito maior.
A decisão, ali, não era sobre o projeto, mas sobre uma nova forma de pensar desenvolvimento com equidade na América Latina. Tinha os melhores argumentos, e não era isso que movia a decisão. Demorei a entender o que aquilo ensinava.
Hoje, com a inteligência artificial, ficou nítido. E cabe em três ideias. A primeira: influenciar não é convencer. É identificar o gargalo. Todo sistema complexo opera sob uma restrição. Um gargalo. É o ponto que determina a velocidade de tudo. E, nas organizações, ele quase nunca está onde há mais informação ou mais trabalho. Está onde a decisão desacelera.
Os economistas Chad Jones e Chris Tonetti, de Stanford, descrevem isso bem em Past Automation and Future AI: How Weak Links Tame the Growth Explosion, de 2026. Uma organização é uma corrente de tarefas que dependem umas das outras. E uma corrente é tão veloz quanto o seu elo mais lento. Acelerar os elos rápidos não adianta. O que manda no ritmo é o mais lento. Esse é o gargalo.
No BID, eu empurrava argumentos num ponto que não era o gargalo. A decisão não travava por falta de evidência sobre o projeto. Travava num lugar que eu nem estava olhando. Influência, ali, não era vencer a reunião. Era enxergar onde o sistema travava. E eu não enxerguei.
A segunda: encontrar essa resposta levava meses. Com a IA, leva segundos. Os seis meses de análise do meu time eram, durante décadas, o preço de saber qualquer coisa. Hoje, a inteligência artificial faz isso em escala e velocidade inéditas. Relatórios, cenários, cortes: o que custava meses volta em segundos.
É exatamente o que o modelo de Jones e Tonetti prevê. A automação acelera as tarefas que passam para a máquina, mas o gargalo não some: migra para as que continuam humanas. Quando a informação fica instantânea, ela deixa de ser o limite e o gargalo se desloca.
A terceira: o novo gargalo é a decisão humana. A IA produz a informação. O que ela não faz é decidir se aquilo vale a pena, e para quem. É nesse ponto que um projeto trava, e onde se escolhe, ou não, um sonho maior, como aquele que eu não soube ver no BID.
Vi isso de perto há pouco tempo, numa conversa com o responsável por uma área do negócio. A oportunidade era ampliar o acesso a crédito a pequenos empreendedores sem histórico, gente nova, sem trilha para avaliar risco.
Eu sabia que o retorno de curto prazo seria pequeno, e disse isso de saída. Antecipei a objeção: sem histórico, ele veria risco de inadimplência, e não tentei convencê-lo de que o risco não existia. Mostrei o que a base sugeria, e admiti, na mesma frase, que a amostra era pequena demais para concluir.
Então não pedi um “sim à inclusão”. Pedi o menor teste possível, calibrado para caber num orçamento que eu já sabia existir. O pedido aliviava o gargalo nos três pontos: risco, evidência fraca, orçamento.
E então pedi a recomendação dele, um convite à coconstrução. Ele não redesenhou só a execução, mudou a métrica: em vez de usar o crédito para segurar quem entrava, propôs usá-lo para fazer crescer quem já tinha provado que fica.
Aquilo levantou uma pergunta na hora: quem são essas pessoas, e quantas. Uma análise que anos antes custaria meses, ali a IA devolveu em segundos.
“A minha pergunta, que por anos foi ‘como convenço essa pessoa?’, hoje é ‘o que está impedindo essa decisão de ser tomada da melhor forma possível?’”
E o gargalo só andou. Virou outra coisa: nós não conhecíamos as dores nem os planos daquelas pessoas, e isso não estava em banco de dados nenhum. O passo seguinte já não era informação, era relacionamento. No fim, ele achou meu pedido pequeno demais.
Eu tinha pedido o mínimo e ele queria mais; entrei esperando negociar para baixo e saí com ele me oferecendo mais. Não foi um argumento melhor que produziu isso.
Quando a restrição é incerteza, não se vende convicção, compra-se informação barata. E, no instante em que entreguei a caneta, ele deixou de avaliar a minha proposta e passou a defender a dele. A co-construção transferiu a autoria, e foi a autoria que expandiu a ambição.
A análise que travaria a decisão virou instantânea. O elo que sobrou era humano: o relacionamento, a confiança, a decisão. É o que Jones e Tonetti descrevem em escala macro, acontecendo numa única reunião. Isso muda o trabalho de quem cuida de agendas transversais, como diversidade, sustentabilidade e impacto.
Por muito tempo, essas áreas operaram convencendo a organização a se importar. Mas líderes de negócio não operam a partir de causas e sim a partir de restrições de crescimento, risco, margem, reputação e execução. A pergunta deixa de ser “como faço essa liderança se importar com isso?” e passa a ser “qual restrição isso ajuda a resolver?”.
É assim que uma agenda de impacto ganha relevância: removendo um gargalo real do negócio, não por mudança de propósito, mas por aproximação do problema certo.
A IA assume a parte que me custava meses, e o que continua humano é decidir o que vem depois, onde um projeto trava e onde um sonho maior é escolhido. É para onde o valor migrou.
A minha pergunta, que por anos foi “como convenço essa pessoa?”, hoje é “o que está impedindo essa decisão de ser tomada da melhor forma possível?”.
* Luana Ozemela é CSO e VP de Impacto e Sustentabilidade do iFood.
