Durante décadas, a gestão empresarial foi estruturada sobre um princípio relativamente claro: a qualidade da decisão determinava o desempenho da organização. Entre as décadas de 1980 e 2010, a evolução dos sistemas de gestão — como ERPs, CRMs e ferramentas de Business Intelligence — teve como principal objetivo ampliar a capacidade de análise e apoiar a tomada de decisão.

Nesse período, a execução, embora complexa, permanecia majoritariamente dependente de pessoas e processos previamente definidos. A previsibilidade operacional era sustentada por estruturas organizacionais relativamente estáveis e por fluxos de trabalho sequenciais.

Ainda assim, mesmo nesse modelo, o desafio de transformar estratégia em resultado já era relevante. Estudos da McKinsey & Company indicam que organizações frequentemente capturam apenas parte do valor de suas estratégias, com lacunas de execução que podem chegar a 20%–30% do potencial esperado.

A partir de 2020, esse cenário começa a mudar de forma mais acelerada.

A mudança de paradigma

A evolução recente da inteligência artificial, especialmente a partir de 2022 com a popularização de modelos generativos, introduziu uma mudança estrutural no papel da tecnologia nas empresas.

Se até então os sistemas tinham funções predominantemente analíticas, agora passam a assumir funções operacionais.

Plataformas corporativas já incorporam agentes capazes de:

• automatizar fluxos completos de trabalho
• interagir com múltiplos sistemas simultaneamente
• executar tarefas com base em contexto e histórico

Essa mudança desloca a tecnologia do campo de apoio à decisão para o campo da execução direta.

Esse movimento de transição para novos modelos operacionais, a execução deixa de ser linear e passa a ocorrer em estruturas mais distribuídas e coordenadas.

O novo desafio das empresas

Com essa transformação, o principal desafio da gestão se desloca.

Se antes o foco estava na qualidade da decisão, agora passa a incluir a capacidade de controlar a execução em um ambiente mais dinâmico e automatizado.

Esse novo cenário apresenta características distintas:

• execução descentralizada entre sistemas e áreas
• redução da visibilidade direta sobre as etapas operacionais
• aumento da velocidade dos fluxos de trabalho
• maior volume de decisões operacionais automatizadas

Na prática, isso significa que a execução deixa de ser um processo totalmente rastreável em tempo real por meios tradicionais de gestão.

Esse fenômeno está diretamente relacionado à evolução dos modelos operacionais. Empresas que não atualizam seus modelos de operação tendem a perder eficiência à medida que a complexidade organizacional aumenta.

O surgimento da execução algorítmica

A partir de 2023, observa-se um avanço significativo na adoção de sistemas capazes de executar tarefas de forma encadeada e contínua.

Esses sistemas passam a:

• integrar dados de diferentes fontes corporativas
• interpretar regras e objetivos definidos previamente
• executar ações sem necessidade de intervenção humana em cada etapa

Esse tipo de operação caracteriza o que pode ser definido como execução algorítmica.

Diferente da automação tradicional — que seguia regras fixas —, esses sistemas operam com maior flexibilidade, ajustando decisões dentro de parâmetros estabelecidos.

O resultado é um aumento relevante na capacidade operacional das empresas, mas também na complexidade de controle.

Qual foi o impacto nas empresas?

O impacto dessa transformação é mensurável em diferentes dimensões.

Em termos operacionais:

• processos passam a ocorrer em ciclos mais curtos
• decisões são tomadas em maior volume e frequência
• a dependência de intervenção humana diminui em atividades repetitivas

Em termos organizacionais:

• aumenta a interdependência entre sistemas
• cresce a necessidade de integração entre áreas
• modelos tradicionais de supervisão tornam-se menos eficazes

Ao mesmo tempo, empresas que conseguem estruturar essa nova forma de execução apresentam ganhos relevantes de produtividade e escala.

No entanto, esses ganhos não são automáticos. Eles dependem diretamente da capacidade da organização de adaptar sua estrutura de gestão.

A necessidade de governança

Diante desse cenário, a governança da execução passa a ser um elemento central.

Não se trata apenas de definir processos, mas de estruturar mecanismos que garantam:

• controle sobre o comportamento dos sistemas
• visibilidade sobre decisões automatizadas
• rastreabilidade das ações executadas
• conformidade com normas e políticas internas

Esse movimento acompanha uma tendência mais ampla. Áreas de governança, risco e compliance têm se tornado cada vez mais estratégicas, especialmente em ambientes onde a execução não é totalmente manual.

A governança deixa de ser uma camada posterior de controle e passa a integrar o próprio modelo operacional.

A evolução tecnológica das últimas décadas ampliou significativamente a capacidade de análise das empresas. No entanto, a partir da década de 2020, o principal desafio passa a estar na execução.

A introdução de sistemas capazes de operar de forma autônoma e distribuída redefine o papel da gestão, que deixa de focar exclusivamente na decisão e passa a incorporar a necessidade de controle estrutural da execução.

Nesse contexto, a vantagem competitiva não estará apenas na capacidade de definir estratégias, mas na forma como as organizações estruturam, monitoram e governam a execução dessas estratégias em um ambiente cada vez mais complexo.

A abordagem da MBS para a nova complexidade operacional

Na MBS Consulting, temos observado que organizações capazes de integrar estratégia, execução e governança em um modelo estruturado são aquelas que capturam valor de forma consistente — especialmente em ambientes cada vez mais digitais e automatizados. 

Com mais de 30 anos de experiência em transformação organizacional, atuamos na estruturação de modelos operacionais que conectam estratégia, processos, arquitetura de sistemas e iniciativas avançadas de inteligência artificial, permitindo às empresas executar com consistência em ambientes cada vez mais complexos.