MIT Sloan Review Brasil

Neste episódio de O Futuro Vem do Futuro, Leandro Costa conversa com Daniel Hoe, da Salesforce, sobre  uma jornada que começou na engenharia eletrônica, no auge do boom das telecomunicações, passou por  anos de vendas e chegou à liderança de marketing da companhia na América Latina. Daniel conta que  entrou na empresa atraído pela computação em nuvem, numa época em que o mercado ainda não entendia  nem o modelo de assinatura, e usa aquela decisão como espelho do momento atual. 
A conversa organiza o debate sobre inteligência artificial em torno de uma distinção simples. Existe o que  o mercado discute em voz alta, que são modelos e semicondutores, e existe o que decide se um projeto vai  para produção, que são dados acionáveis, processos remapeados e a escolha de quais respostas do agente  precisam ser previsíveis. Daniel descreve clientes que ficaram desesperados quando o agente respondia  coisas diferentes para a mesma pergunta e explica por que, em preço e política, previsibilidade vale mais  do que criatividade. 
O ângulo de liderança aparece com força na parte final. Daniel fala sobre times latino-americanos menores  que seus pares globais e sobre o momento de pânico do próprio time, que estava atolado em execução e  sem tempo para estudar. A saída não foi um programa de treinamento, foi começar a mexer nas  ferramentas e ver o que sai do outro lado. E fala do papel de quem lidera, que sai da gestão de pessoas para  a orquestração de trabalho entre pessoas e agentes. 
Ao longo do episódio, você vai ouvir reflexões sobre: 
- O padrão que se repete em cada revolução tecnológica desde a máquina a vapor 
- A diferença entre resposta determinística e resposta probabilística em um agente 
- Dados investidos que não estão acionáveis nas empresas brasileiras 
- O custo de automação que superou o custo do processo humano 
- Responsabilidade compartilhada quando o agente de IA erra 
- A mudança de carreira de gestor de pessoas para construtor e orquestrador 
Um episódio para líderes de marketing, tecnologia e operação que precisam decidir onde a IA entra  primeiro e como provar que valeu.

Neste episódio de O Futuro Vem do Futuro, Leandro Costa conversa com Felipe Yagi, da Volvo Cars, sobre uma jornada que começou em 2015, quando ele entrou na companhia como estagiário, e passou por América Latina, Brasil e um ciclo de um ano e meio liderando o marketing na África do Sul, um país com onze idiomas oficiais e uma operação que precisava de recuperação. É dessa trajetória que ele tira a lição que atravessa toda a conversa: mercados diferentes exigem flexibilidade, mas resultado exige consistência.
A conversa organiza o debate porque parte de uma decisão concreta e acompanha as consequências dela ao longo de oito anos. Em 2017 a Volvo escolheu eletrificar o portfólio em um cenário sem infraestrutura de recarga, sem demanda declarada do consumidor e sem concorrentes disputando o mesmo espaço. Em vez de esperar o mercado amadurecer, a empresa investiu ao mesmo tempo em produto e em rede de recarga, financiando carregadores que não fechavam em uma conta tradicional de payback. Em 2025, com cerca de dez novas marcas eletrificadas entrando no país, a operação brasileira fechou o melhor ano da sua história.
O ângulo de liderança aparece quando Felipe aplica o mesmo critério à inteligência artificial. No produto, com IA embarcada, Gemini integrado e leitura das câmeras do veículo. Na operação, com uma camada analítica sobre dados de jornada do cliente que encurtou relatórios de quinze dias para dois ou três. E na governança, com uma política global que impede cada mercado de testar por conta própria. Ele nomeia os dois erros que mais vê em quem lidera hoje: surfar o hype sem saber o que se quer resolver e usar o dado apenas quando ele confirma a decisão já tomada.
 
Ao longo do episódio, você vai ouvir reflexões sobre:
- A aposta em eletrificação como estratégia de diferenciação de uma marca menor
- O dilema do ovo e da galinha entre produto e infraestrutura de recarga
- IA embarcada e o carro como plataforma conectada
- A camada de IA sobre dados de jornada e o tempo de reação da operação
- Governança global de uso de IA e o limite de autonomia dos mercados
- O perfil do líder de marketing que fala a linguagem do negócio

Um episódio para executivos que precisam decidir entre acompanhar o movimento do mercado e sustentar uma estratégia própria de longo prazo.

Neste episódio de O Futuro Vem do Futuro, Douglas Souza conversa com Eduardo Farias, da B3, sobre uma jornada que começa em uma cidade de 15 mil habitantes no noroeste do Rio de Janeiro e chega ao comitê executivo da maior infraestrutura de mercado do país. Aos 14 anos ele saiu de casa para estudar computação, ainda nos anos 1990. Já na faculdade percebeu algo que definiria sua carreira: quanto mais técnico ficava, menos humano se tornava. Foi atrás de uma profissão que o colocasse diante de problemas reais e de pessoas, passou pela consultoria e, há 15 anos, chegou à bolsa, onde liderou auditoria, controles, riscos, processos, projetos e a integração que criou a B3.

A conversa organiza um debate que costuma ficar polarizado dentro das empresas. De um lado, a pressão de conselhos e CEOs para acelerar iniciativas de inteligência artificial. Do outro, áreas de risco e segurança tratadas como obstáculo. Farias recusa essa oposição e descreve o modelo que aplica: barreiras claras de uso, ferramentas homologadas, laboratórios para casos que exigem mais liberdade e um conjunto de perguntas que precisa estar respondido antes de qualquer modelo entrar em produção.

O ângulo de liderança aparece quando ele conecta governança e cultura. Para Farias, a companhia é um reflexo cultural da autoliderança de quem está no topo, e valores não são o que está escrito na parede, mas o que as pessoas vivem todos os dias. É esse mesmo raciocínio que ele aplica à adoção de IA: a demanda nasce de quem sente o problema, não da área de tecnologia, e o papel da governança é mostrar os guard rails para que a decisão seja consciente.

Ao longo do episódio, você vai ouvir reflexões sobre:

- Governança como habilitadora da adoção de inteligência artificial
- Apetite a risco diferente para o core do negócio e para as avenidas adjacentes
- Critérios de aprovação de modelos e o limite dos fluxos agênticos
- Segurança cibernética quando atacante e defensor usam as mesmas ferramentas
- Cultura, propósito e o tom do topo na formação de times
- A competência de contexto como novo diferencial profissional
- Um episódio para quem lidera risco, tecnologia ou negócio e precisa transformar pressão por velocidade em decisão sustentável.

Neste episódio de O Futuro Vem do Futuro, Leandro Costa conversa com Guilherme Stefanini, do Stefanini Group, sobre uma jornada que começa em banca de investimento e consultoria estratégica, passa pela gestão de operações e por uma área de investimentos que, nas palavras dele, ninguém queria olhar, e chega ao comando das unidades de marketing e commerce e à posição de CMO do grupo. Pelo caminho, ele conta como um grupo nascido em serviços de tecnologia se reorganizou em sete unidades de negócio e por que a arquitetura de marca precisou ser simplificada quando o time de vendas já não conseguia mais explicar o portfólio.

A conversa organiza um debate que costuma ficar embaralhado. Em vez de discutir qual modelo ou qual ferramenta adotar, Guilherme desloca a questão para a organização do trabalho: a inteligência artificial automatiza partes das atividades de várias pessoas, e quase nunca uma função inteira. Isso significa que o ganho projetado não aparece sozinho. Ele depende de alguém que enxergue a esteira completa, decida quais atividades passam a ser de máquina, quais continuam humanas e o que será feito com a capacidade que sobra.

O ângulo de liderança atravessa todo o episódio. Guilherme descreve como o grupo montou um ambiente seguro e distribuiu ferramenta para que todos estivessem na mesma base, como uma biblioteca comum de prompts virou infraestrutura de aprendizado, e por que guard rails existem para preservar padrão sem interromper a experimentação. Ele também fala do que ainda não está resolvido em lugar nenhum, como a formação de profissionais que antes aprendiam por tentativa e erro, e faz uma leitura franca sobre o Brasil: capacidade técnica alta, camada de aplicação promissora e um problema persistente de posicionamento e imagem.

Ao longo do episódio, você vai ouvir reflexões sobre:
- Automação parcial de atividades e o ganho de produtividade que não se confirma
- Domínio do ciclo inteiro de trabalho como competência de liderança
- Ambiente seguro, biblioteca de prompts e guard rails na prática
- Migração do gargalo entre etapas do processo
- Senso crítico e formação da próxima geração de profissionais
- O posicionamento do Brasil na disputa global por tecnologia

Neste episódio de O Futuro Vem do Futuro, Leandro Costa conversa com James Barroso, Diretor de Adoção de IA para a América Latina na Infor, sobre uma carreira de 25 anos que atravessou 16 anos de Totvs, a área de inteligência competitiva da Oracle e a chegada à Infor. É uma trajetória construída perto de quem decide: em boa parte desse tempo, o trabalho de Barroso foi explicar a executivos por que um investimento em tecnologia entregaria ou não o resultado esperado.

A conversa organiza o debate atual sobre inteligência artificial a partir de uma distinção simples. Existe a pressão para adotar IA em qualquer lugar, que ele chama de iatização, e existe a decisão de usar IA em um ponto específico do negócio porque ali há valor a ser destravado. A diferença entre as duas está na estratégia. Sem um objetivo definido, argumenta ele, qualquer caminho serve e nenhum leva a lugar nenhum.

O ângulo de liderança aparece quando a conversa chega à organização. Barroso descreve empresas divididas em feudos, onde a informação nasce e morre dentro de cada área e cada gestor otimiza o próprio território. O resultado é o piloto que melhora um indicador local e transfere o gargalo para a área seguinte. Contra isso, ele propõe diagnóstico antes de ferramenta, foco no cliente final como critério para atravessar fronteiras internas e disciplina para começar pelo ponto em que a operação mais perde dinheiro.

Ao longo do episódio, você vai ouvir reflexões sobre: Estratégia como pré-condição da adoção de inteligência artificial Iatização e a pressão corporativa por embarcar IA em tudo Silos organizacionais e o custo da informação que não circula Mineração de processos como etapa de diagnóstico Automação da operação logística e retorno sobre investimento Early adopter, late adopter e a economia do erro rápido

Um episódio para executivos, líderes de operação e gestores de tecnologia que precisam transformar experimentação em resultado mensurável.