Sua empresa precisa de IA — ou precisa parecer uma empresa que usa IA?

Em 2008, quando escrevi minha dissertação de mestrado, citei um artigo dos sociólogos Paul DiMaggio e Walter Powell chamado A Gaiola de Ferro Revisitada: Isomorfismo Institucional e Racionalidade Coletiva nos Campos Organizacionais. O artigo original havia sido publicado em 1983 e tentava explicar um fenômeno interessantíssimo para quem se interessa por cultura organizacional: por que organizações que atuam em um mesmo ambiente acabam ficando tão parecidas umas com as outras?

DiMaggio e Powell chamaram esse fenômeno de isomorfismo institucional. A ideia, simplificando bastante, é que empresas não tomam decisões apenas porque determinada alternativa é comprovadamente a mais eficiente. Elas também sofrem pressões que fazem com que adotem estruturas, práticas e comportamentos semelhantes aos das outras organizações consideradas legítimas ou bem-sucedidas.

Os três tipos de isomorfismo

Os autores identificaram que essa convergência acontece por três motivos principais.

O isomorfismo coercitivo ocorre quando uma organização muda em resposta a leis, regulações, exigências de clientes, acionistas ou outras entidades das quais depende. O normativo nasce principalmente da profissionalização: executivos formados nas mesmas escolas, consultores usando metodologias semelhantes e profissionais compartilhando as mesmas referências tendem a levar práticas parecidas para empresas diferentes.

O terceiro, para mim, é o mais interessante para quem trabalha com tecnologia: o isomorfismo mimético.

Quando existe muita incerteza e ninguém sabe exatamente qual é a melhor solução, observar o que outras empresas estão fazendo parece uma estratégia razoável. Se organizações admiradas pelo mercado estão seguindo determinado caminho, fazer algo semelhante reduz a sensação de risco. Além disso, adotar aquela prática transmite uma mensagem importante: nós também sabemos para onde o mercado está indo.

Toda inovação adquire um valor que transcende a necessidade técnica que deveria atender. Ela também proporciona legitimidade. Quase vinte anos depois, é difícil não enxergar esse fenômeno na história da tecnologia corporativa.

Não é isso que vimos desde que entramos para essa área?

Em diferentes momentos, mainframes, computação distribuída, cliente/servidor, ERP, outsourcing, orientação a objetos, SOA, cloud e microsserviços representaram, em maior ou menor grau, a imagem da empresa tecnologicamente moderna. Praticamente todas resolveram problemas reais e continuam fazendo sentido em determinados contextos.

O problema começa quando a pergunta muda.

Em vez de “qual problema estamos tentando resolver?”, passa-se a perguntar “por que ainda não estamos fazendo o que os outros estão fazendo?”.

Em 1991. eu estava trabalhando em um projeto de rewrite de sistemas. Estávamos migrando todos os sistemas críticos da plataforma SISCO MB-1000 para um mainframe IBM 9221. Uma revista especializada nos entrevistou sobre o projeto e na semana seguinte publicou um artigo com um título mais ou menos assim: “Empresa XYZ na contramão do downsizing”.

Modernizar significava tirar aplicações do mainframe. Não fazer isso, naquele momento, significa que a empresa não estava “antenada com a tendência”. Curiosamente, estávamos instalando uma plataforma mais moderna para substituir outra mais antiga. Mas, aparentemente, modernizar a tecnologia não era suficiente. Era preciso modernizar na direção certa.

E agora chegamos à IA

Alguns milhões de reais depois, o imperativo tecnológico da arquitetura cliente/servidor, com suas redes Windows NT ou Novell perdeu força. Para ocupar seu lugar, surgiu a necessidade de consolidação de processos em grandes ERPs. Mais recentemente, modernizar passou a significar cloud, containers e microsserviços.

Algumas organizações tinham excelentes razões econômicas e técnicas para fazer essas mudanças. Outras descobriram, às vezes depois de projetos longos e caros, que a arquitetura anterior talvez não fosse exatamente o problema que precisavam resolver.

E hoje temos a IA.

Um concorrente anuncia agentes de IA. Outro informa que seus desenvolvedores estão produzindo código com IA generativa. Uma consultoria publica uma pesquisa mostrando que a maioria dos executivos pretende aumentar seus investimentos em IA. Fornecedores incorporam IA aos seus produtos. Conferências, LinkedIn e apresentações para investidores repetem a mesma mensagem.

Até que, em algum conselho de administração, o CEO pergunta para o CIO:

– Qual é a nossa estratégia de IA?

Talvez essa seja uma excelente pergunta. Mas DiMaggio e Powell nos sugerem outra: essa empresa precisa de IA para resolver um problema que identificou ou precisa demonstrar ao mercado que também está adotando IA?

As duas coisas podem inclusive acontecer simultaneamente. Uma tecnologia pode produzir ganhos reais e, ao mesmo tempo, transformar-se em símbolo de modernidade. O mimetismo não significa irracionalidade ou incompetência. Diante da incerteza, copiar organizações que parecem estar acertando pode ser uma decisão perfeitamente compreensível.

Estratégia competitiva ou inseguraça e imitação

O risco aparece quando desaparece a etapa anterior: identificar o problema, medir o benefício esperado e perguntar se aquela tecnologia é realmente a melhor maneira de resolvê-lo.

Em 2008, eu me apoiei na Gaiola de Ferro para falar de outsourcing e terceirização. Hoje poderia estar falando de cloud, microsserviços ou inteligência artificial.

Talvez as tecnologias mudem muito mais rapidamente do que o comportamento das organizações.