Beyond the Intelligent Delusion: Why AI’s Promise Still Depends on the Unfashionable Discipline of Product and Platform Thinking
Nos conselhos de administração do mundo inteiro, uma nova sensação de certeza se espalha: a inteligência artificial — antes restrita a pequenos experimentos e projetos-piloto — abriu caminho até o centro das estratégias de crescimento das empresas. Segundo o The Global Intelligent Delusion Report, da Emergn ()*, 77% dos líderes seniores esperam que novas soluções de IA gerem valor real para o negócio nos próximos 12 meses, quase o mesmo patamar dos 81% que ainda contam com os ganhos de eficiência tradicionais. Surpreendentemente, nenhum entrevistado acredita que o retorno levará mais de dois anos. Na corrida atual da transformação digital, paciência já não faz parte do plano. Mas, em meio a esse otimismo, existe uma verdade incômoda. Muitas empresas continuam presas ao que a Emergn chama de “ilusão inteligente”: a crença de que as ferramentas de IA, sozinhas, entregam a transformação. Não entregam. As primeiras vitórias são reais, mas escalá-las — transformar faíscas isoladas de automação em resultados sustentados para a empresa — continua fora do alcance da maioria das organizações.
A IA, ao que parece, não é necessariamente um problema de tecnologia. É um desafio de modelo operacional.
A ascensão do poder de produto — e os limites da ambição
Os dados da pesquisa registram uma reestruturação silenciosa da governança corporativa. A gestão de produto, antes relegada à organização do backlog e à entrega de funcionalidades, de repente ganha protagonismo. Sessenta e seis por cento dos executivos afirmam que a gestão de produto será crítica para a estratégia da empresa no próximo ano, contra 27% no ciclo anterior. Ao mesmo tempo, 44% das organizações contrataram um Chief Product Officer nos últimos 12 meses, e 88% aumentaram o investimento em funções, ferramentas e processos de produto.
Essa mudança não é ideológica. É financeira. Os líderes relatam que o investimento em equipes de produto é motivado principalmente por duas pressões: garantir que a IA seja implementada com sucesso (42%) e integrar recursos de IA/ML diretamente a produtos e fluxos de trabalho (41%). Em outras palavras, a IA se tornou um mecanismo de pressão: ou as organizações aprendem a entregar valor como empresas orientadas a produto, ou enfrentam expectativas cada vez maiores com retornos decrescentes. Mas a ambição corre à frente da capacidade. Impressionantes 57% dizem que as expectativas em relação à IA superam a capacidade de entrega da organização; 34% relatam projetos mais demorados do que o previsto; 29% afirmam que a IA ainda não cumpriu o que prometeu; e 31% admitem atrasos de vários meses em programas digitais por falta de treinamento adequado.
Até a confiança na gestão está oscilando. Cerca de 68% acreditam que seus gestores não têm as competências necessárias, e 32% sentem que não receberam treinamento suficiente para acompanhar as mudanças impulsionadas pela IA. O resultado é previsível: desgaste, execução desigual e uma distância cada vez maior entre a aspiração e a realidade operacional.
O gargalo humano
Apesar do hype, a IA ainda depende fortemente da condução humana. As competências mais difíceis de contratar? Fluência em dados e IA (48%), seguida de perto por pensamento crítico e analítico (36%) e liderança multifuncional (27%). Longe de substituir as funções de produto, a IA as amplifica: 81% dizem que a IA facilita o trabalho do gerente de produto, mas 27% também relatam mais estresse à medida que as expectativas aumentam. As equipes de produto são cobradas a fazer mais com mais. Precisam interpretar mandatos de IA mal definidos vindos dos conselhos, governar modelos de comportamento opaco, formular hipóteses de valor e integrar novos recursos a arquiteturas legadas. Sem um modelo operacional sólido — o tecido conjuntivo que liga a ambição em IA aos resultados para o cliente, financeiros e operacionais —, até as ferramentas de IA mais sofisticadas continuam meramente decorativas. E é aqui que muitas empresas tropeçam. Elas já esclareceram suas definições de IA (85%) e traduziram essas definições em soluções direcionadas (71%).
Mas clareza não gerou consistência. A execução continua irregular, em ritmo desigual, e prejudicada por treinamento insuficiente, governança fraca e pela ausência de um framework coerente centrado em produto.
A arquitetura que a IA esqueceu
A promessa da IA depende menos de algoritmos do que de integração: integrar a IA aos fluxos de trabalho, às jornadas do cliente, aos sistemas operacionais e aos ciclos de tomada de decisão. O relatório ressalta que o valor da IA só se materializa quando combinado com uma definição clara do problema, experimentação disciplinada e governança de produto multifuncional.
Mas aí está o problema: a maioria das empresas simplesmente não foi arquitetada para isso. Seus ambientes de tecnologia são extensos, heterogêneos e emaranhados em décadas de sistemas legados. Seus fluxos de trabalho atravessam fronteiras que a IA não consegue navegar sem orquestração. Seus dados vivem em silos que resistem ao treinamento e à inferência em escala.
É por isso que as organizações mais bem-sucedidas estão investindo discretamente não só em IA, mas em plataformas — frameworks estruturados que padronizam o confuso meio de campo entre dados, sistemas, pessoas e processos. Ambientes low-code de nível corporativo, como o Mendix, exemplificam essa mudança. Eles dão às empresas uma estrutura comum por meio da qual os recursos de IA podem ser operacionalizados entre equipes e sistemas:
- desenvolvimento acelerado de aplicações para operacionalizar rapidamente os insights de IA;
- orquestração de fluxos de trabalho para incorporar inteligência a processos de ponta a ponta;
- camadas de integração padronizadas para conectar SaaS modernos a sistemas core envelhecidos;
- modelos de governança que alinham equipes de produto, compliance, gestão de dados e DevOps;
- componentes reutilizáveis que convertem a experimentação em padrões corporativos replicáveis.
Em outras palavras, eles atacam exatamente o gap de execução que o relatório da Emergn identifica. A IA não tem sucesso quando um modelo funciona, mas quando uma organização consegue transformar, de forma recorrente, modelos em produtos e produtos em resultados.
O início da era pós-ferramenta
Se a última década foi definida pelo acúmulo de ferramentas de IA, a próxima será definida pela capacidade de incorporá-las — de forma confiável, responsável e repetível. O que a Emergn chama de “ilusão inteligente” é simplesmente um equívoco sobre onde está o valor. As ferramentas geram potencial; modelos operacionais e plataformas o convertem.
As empresas que vão liderar a próxima onda de produtividade são aquelas que tratam a IA como parte de um sistema estruturado, não como um acessório. Elas não vão depender de provas de conceito isoladas nem esperar que a IA compense deficiências organizacionais. Em vez disso, farão três apostas difíceis, mas necessárias:
- Vão investir em liderança de produto e na construção de capacidades multifuncionais, reconhecendo que o julgamento humano — e não a sofisticação do modelo — é o gargalo definitivo.
- Vão adotar plataformas integradas que padronizam orquestração, governança e entrega, reduzindo o custo imposto por ambientes legados e ferramentas fragmentadas.
- Vão criar modelos operacionais que vinculam o financiamento de IA a resultados mensuráveis para o cliente, operacionais e financeiros, colocando a disciplina acima do entusiasmo.
Os dados tornam uma conclusão inescapável: a tecnologia está pronta. A questão é se as empresas estão.
A IA não vai transformar as organizações até que as organizações transformem a forma como entregam IA. E isso não começa com mais um piloto, mas com o trabalho pouco glamouroso, e há muito adiado, de construir as estruturas necessárias para que a inteligência — artificial ou não — escale de verdade.
() O "The Global Intelligent Delusion Report" foi produzido pela*Emergn. O estudo se baseia nas respostas de mais de 700 líderes empresariais da América do Norte, Europa e Ásia, o que lhe confere forte relevância entre setores e regiões. Suas conclusões mostram como os executivos seniores estão enxergando o valor da IA no curto prazo e as capacidades organizacionais necessárias para concretizá-lo.
In boardrooms around the world, a new sense of certainty is spreading: artificial intelligence—once limited to small experiments and pilot projects—has now pushed its way into the center of corporate growth strategies. According to The Global Intelligent Delusion Report*by Emergn(), 77% of senior leaders expect new AI solutions to generate real business value within the next 12 months, almost matching the 81% who still rely on traditional efficiency gains. Remarkably, not a single respondent believes returns will take more than two years. In today’s digital transformation race, patience is no longer part of the plan. Yet amid this optimism sits an uncomfortable truth. Many firms remain trapped in what Emergn dubs the “intelligent delusion”: the belief that AI tools alone deliver transformation. They do not. Early wins are real enough, but scaling those wins—turning isolated sparks of automation into sustained enterprise outcomes—continues to elude most organizations.
AI, it turns out, is not necessarily a technology problem. It is an operating-model challenge.
The rise of product power—and the limits of ambition
The survey data chronicles a quiet restructuring of corporate governance. Product management, once relegated to backlog hygiene and feature delivery, is suddenly ascendant. Sixty-six percent of executives say product management will be critical to company strategy over the next year, up from 27% in the previous cycle. Meanwhile, 44% of organizations hired a Chief Product Officer in the last 12 months, and 88% increased investment in product roles, tools and processes.
This shift is not ideological. It is financial. Leaders report that investment in product teams is driven primarily by two pressures: to ensure AI is implemented successfully (42%) and to integrate AI/ML capabilities directly into products and workflows (41%). AI, in other words, has become a forcing mechanism: either organizations learn to ship value like product-led firms, or they face ballooning expectations with diminishing returns. Yet ambition outruns capability. A striking 57% say expectations for AI outpace their organization’s ability to deliver; 34% report projects taking longer than anticipated; 29% say AI has yet to live up to its promise; and 31% confess to multi-month delays in digital programs due to inadequate training.
Even management confidence is wavering. Some 68% percent believe their managers lack sufficient skills, and 32% feel they haven’t received adequate training to keep up with AI-driven change. The result is predictable: fatigue, uneven execution and a widening gap between aspiration and operational reality.
The human bottleneck
Despite the hype, AI still relies heavily on human stewardship. The hardest skills to recruit for? Data and AI fluency (48%), followed closely by critical thinking and analytics (36%) and cross-functional leadership (27%). Far from replacing product roles, AI is amplifying them: 81% say AI makes the product manager’s job easier, but 27% also report rising stress as expectations escalate. Product teams are asked to do more with more. They must interpret ill-defined AI mandates from boards, govern models with opaque behavior, craft value hypotheses and integrate new capabilities into legacy architectures. Without a strong operating model—the connective tissue linking AI ambition to customer, financial and operational outcomes—even the most sophisticated AI tools remain ornamental. And this is where many firms stumble. They have clarified definitions of AI (85%) and translated those definitions into targeted solutions (71%).
Yet clarity has not yielded consistency. Execution remains patchy, paced unevenly, and undermined by insufficient training, weak governance and the absence of a coherent product-centric framework.
The architecture that AI forgot
AI’s promise depends less on algorithms than on integration: integrating AI into workflows, into customer journeys, into operational systems and into decision-making cycles. The report underscores that AI’s value materializes only when paired with clear problem framing, disciplined experimentation and cross-functional product governance.
But here lies the rub: most enterprises are simply not architected for this. Their technology estates are sprawling, heterogenous, and entangled with decades of legacy systems. Their workflows cross boundaries AI cannot navigate without orchestration. Their data lives in silos that resist training and inference at scale.
This is why the most successful organizations are quietly investing not only in AI but in platforms—structured frameworks that standardize the messy middle between data, systems, people and processes. Enterprise-grade low-code environments such as Mendix exemplify this shift. They give firms a common framework through which AI capabilities can be operationalized across teams and systems:
- accelerated application development to operationalize AI insights quickly;
- workflow orchestration to embed intelligence into end-to-end processes;
- standardized integration layers to bridge modern SaaS with aging core systems;
- governance models that align product teams, compliance, data stewardship and DevOps;
- reusable components that convert experimentation into repeatable enterprise patterns.
In other words, they address the very execution gap that Emergn’s report identifies. AI succeeds not when a model works, but when an organization can repeatedly turn models into products, and products into outcomes.
The beginning of the post-tool era
If the last decade was defined by the accumulation of AI tools, the next will be defined by the ability to embed them—reliably, responsibly and repeatedly. What Emergn calls the “intelligent delusion” is simply the misunderstanding of where value sits.Tools generate potential; operating models and platforms convert it.
The firms that will lead the next wave of productivity are those that treat AI as part of a structured system, not an accessory. They will not rely on isolated proofs of concept, nor expect AI to compensate for organizational shortcomings. Instead, they will make three hard but necessary bets:
- They will invest in product leadership and cross-functional capability building, recognizing that human judgment—not model sophistication—is the ultimate bottleneck.
- They will adopt integrated platforms that standardize orchestration, governance and delivery, reducing the tax of legacy environments and fragmented tooling.
- They will create operating models that tie AI funding to measurable customer, operational and financial outcomes, reinforcing discipline over enthusiasm.
The data makes one conclusion inescapable: the technology is ready. The question is whether enterprises are.
AI will not transform organizations until organizations transform the way they deliver AI. And that begins not with another pilot, but with the unglamorous, long-overdue work of building the structures required to make intelligence—artificial or otherwise—truly scale.
() "The Global Intelligent Delusion Report" was produced by*Emergn. The study draws on responses fromover 700 business leaders across North America, Europe, and Asia, giving it strong cross-industry and cross-regional relevance. Its findings capture how senior executives are framing AI’s near-term value and the organizational capabilities required to realize it.
En las juntas directivas de todo el mundo se extiende una nueva sensación de certeza: la inteligencia artificial —antes limitada a pequeños experimentos y proyectos piloto— se ha abierto paso hasta el centro de las estrategias corporativas de crecimiento. Según The Global Intelligent Delusion Report, de Emergn ()*, el 77% de los altos ejecutivos espera que las nuevas soluciones de IA generen valor real para el negocio en los próximos 12 meses, casi a la par del 81% que todavía confía en las ganancias de eficiencia tradicionales. Sorprendentemente, ningún encuestado cree que los retornos tardarán más de dos años. En la carrera actual de la transformación digital, la paciencia ya no forma parte del plan. Sin embargo, en medio de este optimismo hay una verdad incómoda. Muchas empresas siguen atrapadas en lo que Emergn denomina la “ilusión inteligente”: la creencia de que las herramientas de IA, por sí solas, producen la transformación. No es así. Los primeros logros son bastante reales, pero escalarlos —convertir chispas aisladas de automatización en resultados empresariales sostenidos— sigue fuera del alcance de la mayoría de las organizaciones.
Resulta que la IA no es necesariamente un problema tecnológico. Es un desafío del modelo operativo.
El auge del poder del producto y los límites de la ambición
Los datos de la encuesta documentan una silenciosa reestructuración de la gobernanza corporativa. La gestión de producto, antes relegada a la higiene del backlog y a la entrega de funcionalidades, cobra de pronto protagonismo. El 66% de los ejecutivos afirma que la gestión de producto será crítica para la estrategia de la empresa durante el próximo año, frente al 27% del ciclo anterior. Al mismo tiempo, el 44% de las organizaciones contrató a un Chief Product Officer en los últimos 12 meses, y el 88% aumentó la inversión en roles, herramientas y procesos de producto.
Este cambio no es ideológico. Es financiero. Los líderes señalan que la inversión en equipos de producto responde principalmente a dos presiones: asegurar que la IA se implemente con éxito (42%) e integrar capacidades de IA/ML directamente en productos y flujos de trabajo (41%). En otras palabras, la IA se ha convertido en un mecanismo de presión: o las organizaciones aprenden a entregar valor como las empresas orientadas al producto, o enfrentan expectativas cada vez mayores con rendimientos decrecientes. Sin embargo, la ambición supera la capacidad. Un llamativo 57% afirma que las expectativas sobre la IA superan la capacidad de entrega de su organización; el 34% reporta proyectos que tardan más de lo previsto; el 29% dice que la IA aún no ha estado a la altura de lo prometido; y el 31% admite retrasos de varios meses en programas digitales debido a una capacitación insuficiente.
Incluso la confianza en la gestión flaquea. Un 68% cree que sus gerentes no tienen las habilidades suficientes, y el 32% siente que no ha recibido la capacitación adecuada para seguir el ritmo del cambio impulsado por la IA. El resultado es previsible: fatiga, ejecución desigual y una brecha cada vez mayor entre la aspiración y la realidad operativa.
El cuello de botella humano
Pese a la euforia, la IA todavía depende en gran medida de la supervisión humana. ¿Cuáles son las habilidades más difíciles de contratar? El dominio de datos e IA (48%), seguido de cerca por el pensamiento crítico y la analítica (36%) y el liderazgo multifuncional (27%). Lejos de reemplazar los roles de producto, la IA los está amplificando: el 81% afirma que la IA facilita el trabajo del product manager, pero el 27% también reporta un aumento del estrés a medida que las expectativas se intensifican. A los equipos de producto se les pide hacer más con más. Deben interpretar mandatos de IA mal definidos provenientes de los directorios, gobernar modelos de comportamiento opaco, formular hipótesis de valor e integrar nuevas capacidades en arquitecturas heredadas. Sin un modelo operativo sólido —el tejido conectivo que vincula la ambición de IA con los resultados para el cliente, financieros y operativos—, incluso las herramientas de IA más sofisticadas siguen siendo meramente decorativas. Y es aquí donde muchas empresas tropiezan. Han aclarado sus definiciones de IA (85%) y han traducido esas definiciones en soluciones específicas (71%).
Sin embargo, la claridad no se ha traducido en consistencia. La ejecución sigue siendo irregular, avanza a ritmos desiguales y se ve socavada por una capacitación insuficiente, una gobernanza débil y la ausencia de un marco coherente centrado en el producto.
La arquitectura que la IA olvidó
La promesa de la IA depende menos de los algoritmos que de la integración: integrar la IA en los flujos de trabajo, en los recorridos del cliente, en los sistemas operacionales y en los ciclos de toma de decisiones. El informe subraya que el valor de la IA solo se materializa cuando se combina con una definición clara del problema, una experimentación disciplinada y una gobernanza de producto multifuncional.
Pero ahí está el problema: la mayoría de las empresas simplemente no tiene una arquitectura preparada para esto. Sus entornos tecnológicos son extensos, heterogéneos y están entrelazados con décadas de sistemas heredados. Sus flujos de trabajo cruzan fronteras que la IA no puede recorrer sin orquestación. Sus datos viven en silos que se resisten al entrenamiento y a la inferencia a escala.
Por eso las organizaciones más exitosas están invirtiendo discretamente no solo en IA, sino en plataformas: marcos estructurados que estandarizan el complejo terreno intermedio entre datos, sistemas, personas y procesos. Los entornos low-code de nivel empresarial, como Mendix, ejemplifican este cambio. Ofrecen a las empresas un marco común a través del cual las capacidades de IA pueden operacionalizarse entre equipos y sistemas:
- desarrollo acelerado de aplicaciones para operacionalizar rápidamente los insights de IA;
- orquestación de flujos de trabajo para incorporar inteligencia en procesos de punta a punta;
- capas de integración estandarizadas para conectar el SaaS moderno con sistemas centrales envejecidos;
- modelos de gobernanza que alinean a los equipos de producto, cumplimiento, gestión de datos y DevOps;
- componentes reutilizables que convierten la experimentación en patrones empresariales repetibles.
En otras palabras, abordan precisamente la brecha de ejecución que identifica el informe de Emergn. La IA tiene éxito no cuando un modelo funciona, sino cuando una organización puede convertir de manera repetida los modelos en productos, y los productos en resultados.
El comienzo de la era posterior a las herramientas
Si la última década estuvo definida por la acumulación de herramientas de IA, la próxima estará definida por la capacidad de incorporarlas de forma confiable, responsable y repetible. Lo que Emergn llama la “ilusión inteligente” es simplemente un malentendido sobre dónde reside el valor. Las herramientas generan potencial; los modelos operativos y las plataformas lo convierten en valor.
Las empresas que liderarán la próxima ola de productividad son las que tratan la IA como parte de un sistema estructurado, no como un accesorio. No dependerán de pruebas de concepto aisladas ni esperarán que la IA compense las deficiencias organizacionales. En cambio, harán tres apuestas difíciles pero necesarias:
- Invertirán en liderazgo de producto y en el desarrollo de capacidades multifuncionales, reconociendo que el juicio humano —no la sofisticación del modelo— es el cuello de botella definitivo.
- Adoptarán plataformas integradas que estandaricen la orquestación, la gobernanza y la entrega, reduciendo el costo que imponen los entornos heredados y las herramientas fragmentadas.
- Crearán modelos operativos que vinculen el financiamiento de la IA con resultados medibles para el cliente, operativos y financieros, privilegiando la disciplina por sobre el entusiasmo.
Los datos llevan a una conclusión ineludible: la tecnología está lista. La pregunta es si las empresas lo están.
La IA no transformará a las organizaciones hasta que las organizaciones transformen la manera en que entregan IA. Y eso no empieza con otro piloto, sino con el trabajo poco glamoroso y largamente postergado de construir las estructuras necesarias para que la inteligencia —artificial o de cualquier otro tipo— escale de verdad.
() "The Global Intelligent Delusion Report" fue elaborado por* Emergn. El estudio se basa en las respuestas de más de 700 líderes empresariales de América del Norte, Europa y Asia, lo que le otorga una sólida relevancia intersectorial e interregional. Sus conclusiones reflejan cómo los altos ejecutivos están enmarcando el valor de la IA en el corto plazo y las capacidades organizacionales necesarias para concretarlo.