Com a evolução da IA, é evidente que líderes e consultores estão utilizando cada vez mais modelos de linguagem (LLMs) na formulação de estratégias. A adoção dessas ferramentas no ambiente corporativo baseia-se na capacidade de processamento de dados e na conveniência de gerar diretrizes de forma muito ágil. No entanto, um estudo publicado pela Harvard Business Review analisa a confiabilidade desse aconselhamento e identifica riscos estruturais no uso da IA para decisões de alto nível. A pesquisa investiga se as recomendações da IA são fundamentadas em lógica estratégica ou se são apenas reflexos do discurso corporativo dominante na internet.
O ponto central do estudo é que, não, os LLMs não oferecem uma perspectiva neutra ou uma análise crítica original. Em vez disso, os modelos reproduzem padrões de linguagem e tendências extraídos de seus dados de treinamento. O artigo define esse fenômeno como “Strategy Trendslop”: a propensão da IA em sugerir estratégias alinhadas a termos da moda, jargões gerenciais, alternativas socialmente desejáveis ou do senso comum do que se costuma entender como pensamento estratégico. E isso independentemente do contexto específico de cada organização.
O estudo demonstra que confiar nessas ferramentas sem um filtro crítico pode levar gestores a perseguir modismos em vez de construir vantagens competitivas reais. Ao introduzir essa análise, os autores alertam que a eficiência prometida pela IA pode comprometer a essência da estratégia: a capacidade de realizar escolhas difíceis e contextuais em mercados competitivos.
Para onde pende a IA
Para investigar o comportamento dos modelos de linguagem na formulação de estratégias, os pesquisadores da HBR conduziram milhares de simulações com os principais LLMs do mercado, incluindo GPT-5, Claude, Gemini, Grok e Mistral. O objetivo era verificar se essas ferramentas oferecem análises neutras ou se possuem inclinações pré-determinadas. A metodologia consistiu em apresentar aos modelos cenários que exigiam decisões sobre sete tensões fundamentais de negócios. Essas tensões representam escolhas binárias onde cada caminho reflete uma lógica econômica distinta e legítima.
A primeira tensão analisada foi Exploração vs. Explotação. Nela, o gestor deve escolher entre alocar capital na descoberta de novos mercados e inovações disruptivas ou focar na eficiência e no retorno do modelo de negócio atual. A segunda tratou de Centralização vs. Descentralização, opondo a consolidação da autoridade no núcleo corporativo para garantir escala à distribuição de autonomia para a periferia visando respostas locais rápidas. A terceira tensão focou no Curto vs. Longo Prazo, o trade-off entre garantir lucros trimestrais imediatos para o mercado financeiro ou investir em iniciativas plurianuais para vantagem competitiva sustentada.
As tensões seguintes abordaram a dinâmica competitiva e a inovação. Em Competição vs. Colaboração, a escolha era entre uma estratégia de “soma zero” para capturar mercado dos rivais ou um modelo de parcerias para expandir o mercado total. Em Inovação Radical vs. Incremental, o dilema era entre mudanças de alto risco que redefinem o setor ou melhorias contínuas de baixo risco. A sexta tensão, Diferenciação vs. Comoditização, exigia decidir entre propostas de valor únicas com preços premium ou liderança em custos em produtos padronizados. Por fim, em Automação vs. Aumento (Augmentation), a decisão era entre substituir o trabalho humano por tecnologia ou usar a tecnologia para ampliar as capacidades da força de trabalho.
Os resultados das simulações revelaram padrões de escolha extremamente rígidos. Em quase todos os modelos testados, as respostas não se distribuíram de forma equilibrada, mas agruparam-se severamente em um dos lados da balança. A IA demonstrou uma preferência quase universal pela diferenciação em detrimento da liderança em custo, pelo longo prazo sobre o curto prazo e pelo aumento humano em vez da automação. O estudo mostra que os modelos não avaliam a viabilidade de cada opção com base em dados financeiros ou operacionais do cenário proposto. Em vez disso, eles selecionam o termo que carrega uma conotação mais positiva no discurso gerencial contemporâneo.
Um dos pontos mais reveladores da pesquisa foi a persistência desses vieses. Os pesquisadores tentaram diversas técnicas de “prompt engineering” para neutralizar as tendências. Eles inverteram a ordem das opções nas perguntas, alteraram o enquadramento do papel do gestor, exigiram análises detalhadas de prós e contras e até prometeram recompensas por melhores desempenhos. Nenhuma dessas intervenções eliminou o viés estrutural. Em casos como diferenciação e aumento humano, a variação nas respostas foi inferior a 2%. Mesmo a adição de contextos industriais específicos — como startups de tecnologia, bancos tradicionais ou empresas de construção — alterou o resultado final em apenas 11% em média.
Isso demonstra de maneira bastante evidente como o aconselhamento da IA não é um processo de raciocínio lógico sobre o problema apresentado, mas um processo de previsão estatística baseado no que provavelmente o usuário vai gostar de ouvir. Como termos como “sustentabilidade”, “colaboração” e “longo prazo” são amplamente celebrados em blogs, notícias e redes sociais corporativas, a IA os identifica como a resposta socialmente desejável. Para o estrategista, isso significa que a ferramenta tende a oferecer a solução que soa melhor no papel, dando menos peso para aquilo que, de forma mais lógica, seira a escolha economicamente mais eficaz para a que a empresa vença em um mercado competitivo.
A armadilha híbrida e a negação do trade-off
Mas talvez a falha mais profunda na estrutura de “pensamento” da IA, conforme revelado pelo estudo, manifesta-se quando o modelo não é forçado a uma escolha binária. Nessas situações, os LLMs frequentemente caem na “armadilha híbrida”. Em vez de selecionar uma direção clara, a máquina recomenda que a empresa persiga ambos os caminhos simultaneamente. A IA sugere, por exemplo, que um gestor pode e deve ser o líder em custo e o maior diferenciador do mercado ao mesmo tempo, ou que deve focar tanto em inovação radical quanto em melhorias incrementais com a mesma intensidade.
Essa tendência atinge o centro do que a estratégia de negócios deveria ser: a tomada de decisões sob condições de recursos limitados. Estratégia é, por definição, um exercício de exclusão. É a expressão de uma crença de que a alocação concentrada de recursos em uma direção específica é a melhor forma de vencer. Ao tentar conciliar opostos para gerar uma resposta que soa equilibrada e prudente, a IA ignora que diferentes estratégias exigem estruturas organizacionais, culturas e processos conflitantes. Tentar ser “tudo para todos” é o que a teoria clássica define como estar “preso no meio” (stuck in the middle), um posicionamento que raramente gera vantagem competitiva e costuma levar à mediocridade operacional.
A IA evita o trade-off porque na prática ninguém gosta de fazer escolhas que deixem as renúncias tão evidentes. É desconfortável. No discurso corporativo médio disponível na internet, o compromisso e a busca pelo equilíbrio são vistos como virtudes. A máquina interpreta essa preferência social como uma diretriz estratégica essencialmente correta. No entanto, na realidade dos mercados, a tentativa de harmonizar objetivos contraditórios dilui a força da execução. Se uma empresa tenta ser a mais barata e a mais sofisticada simultaneamente, ela acaba com uma estrutura de custos alta demais para competir por preço e uma proposta de valor genérica demais para atrair o cliente premium.
Portanto, a solução híbrida da IA é uma falha de “julgamento” sobre a natureza da competição. Ao sugerir que não é preciso escolher, a ferramenta remove o risco da decisão, mas também remove a possibilidade de vitória. Para o estrategista humano, o valor está justamente na coragem de dizer “não” a caminhos legítimos para apostar todas as fichas naquela que acredita ser a rota superior. A IA, ao buscar o consenso linguístico, torna-se incapaz de recomendar a concentração de esforço necessária para romper a inércia do mercado e estabelecer uma posição defensável.
O perigo do pensamento dogmático
Essa falha da inteligência artificial não é um erro isolado de programação, mas um reflexo direto do comportamento dos profissionais que alimentam seus dados. O “Strategy Trendslop” funciona como um espelho da falta de senso crítico no ambiente corporativo contemporâneo, onde gestores e consultores frequentemente trocam a análise técnica por dogmas de senso comum e valores do “espírito do tempo”. A estratégia, que deveria ser uma disciplina de diferenciação e guerra de mercado, está sendo convertida em um exercício de conformidade social.
Existe hoje uma pressão invisível para que toda decisão seja “inspiradora”, “sustentável” ou “humana”. Embora esses valores sejam legítimos, transformá-los em premissas obrigatórias limita o espectro de opções disponíveis. Quando um líder descarta a automação pesada por medo de parecer “frio”, ou rejeita a liderança em custos para não ser visto como “comoditizado”, ele deixa de avaliar rotas de sobrevivência por puro constrangimento dogmático. Se a IA e os profissionais consultam a mesma base de clichês modernos, as empresas param de competir e passam a convergir para um pensamento único.
O dogma atua como uma barreira cognitiva que define antecipadamente o que é “bom” (colaboração, longo prazo) e o que é “ruim” (competição agressiva, hierarquia). Na prática, essa classificação moral ignora que muitas das maiores vantagens competitivas da história foram construídas sobre conceitos hoje evitados nas salas de reunião. Ao seguir essas normas, o estrategista abdica de sua função principal: o diagnóstico rigoroso do contexto único de sua organização. A estratégia exige “neutralidade clínica” e a coragem de ser impopular se o cenário econômico assim determinar.
No fim das contas, essa insistência em “propósitos” etéreos acaba se tornando uma negligência administrativa. O recurso aos valores celebrados tornou-se uma zona de conforto para evitar a responsabilidade de escolhas difíceis. No entanto, a vantagem competitiva não nasce da conformidade, mas da exploração de rotas que outros negligenciam. Quando o estrategista se liberta do peso de parecer “equilibrado” — a armadilha híbrida —, ele ganha a liberdade de alocar recursos de maneira concentrada e agressiva.
Para ilustrar como o abandono do senso comum gera resultados extraordinários, examinaremos dois casos emblemáticos. São histórias de empresas que enfrentaram o escárnio público e o ódio de clientes no curto prazo para garantir uma posição de mercado inatacável, provando que a estratégia vencedora costuma ser aquela que a IA e o pensamento convencional recomendariam jamais seguir.
Netflix e a coragem de desagradar
A história da Netflix é frequentemente citada como um exemplo de inovação, mas o seu momento mais crítico foi um exercício de brutalidade estratégica que desafiou todos os dogmas de gestão da época. Em 2011, a empresa era a líder absoluta no aluguel de DVDs pelo correio, um modelo lucrativo e adorado pelos clientes. O serviço de streaming era apenas um complemento gratuito. No entanto, o CEO Reed Hastings percebeu uma armadilha: se a empresa tentasse proteger o seu negócio atual enquanto construía o futuro, acabaria sendo lenta demais para dominar a nova tecnologia.
A decisão de Hastings foi separar radicalmente as duas operações. Ele anunciou a criação do Qwikster, uma marca separada para os DVDs, o que forçaria os clientes a gerenciarem duas contas, dois sites e, crucialmente, pagarem dois preços distintos. Na prática, isso significava um aumento imediato de 60% no custo para quem desejasse manter os dois serviços. A reação foi um desastre de relações públicas. A Netflix perdeu 800 mil assinantes em semanas e viu o valor de suas ações desabar 75%. O público, a mídia e os analistas de mercado foram unânimes: a decisão era um erro “anticliente” e financeiramente irresponsável.
Se Hastings tivesse consultado um modelo de IA ou seguido o senso comum da “experiência do cliente”, a recomendação seria a manutenção do modelo híbrido. O dogma dita que se deve facilitar a vida do usuário e realizar transições graduais para não canibalizar a receita. Mas a lógica estratégica de Hastings era outra: estruturas organizacionais raramente sobrevivem a dois modelos de negócio conflitantes sob o mesmo teto. O negócio de DVD era logística física; o streaming era tecnologia e licenciamento. Ele sabia que a “vaca leiteira” dos DVDs drenaria o foco e o capital necessários para vencer a guerra do streaming que se aproximava.
A Netflix aceitou ser odiada e perder bilhões em valor de mercado no curto prazo para garantir a pureza de sua execução. Ao ignorar o desejo social por estabilidade e conveniência imediata, a empresa evitou o destino de rivais como a Blockbuster, que tentaram a “transição amigável” e acabaram desaparecendo. O caso demonstra como uma estratégia pode ser feia, impopular e parecer um erro tático nos relatórios trimestrais, mas ao mesmo tempo ser capaz de garantir resultados extremamente positivos em médio e longo prazo.
Ryanair e um outro jeito de ser customer-centric
O caso da Ryanair é frequentemente mal interpretado como uma estratégia “anti-cliente”, mas, na realidade, ele revela a superficialidade das interpretações tradicionais de customer centricity. O senso comum — e os algoritmos de IA — tendem a definir o foco no cliente como um conjunto de mimos: poltronas confortáveis, bagagem gratuita e serviço de bordo gentil. A Ryanair, sob a liderança de Michael O’Leary, destruiu essa visão ao forçar uma escolha racional: o cliente prefere ser “encantado” ou prefere pagar 20 euros para atravessar o continente?
Ao eliminar assentos reclináveis, cobrar por cada item de bagagem e remover qualquer traço de hospitalidade tradicional, a empresa não estava ignorando o cliente. Pelo contrário, ela estava atendendo com precisão à demanda mais profunda da sua base: o preço baixo. A estratégia da Ryanair é evidentemente centrada no cliente, pois assume o ônus de cortar tudo o que as pessoas dizem que gostariam de ter para entregar o que elas de fato compram.
Essa distinção é fundamental. Enquanto as companhias tradicionais tentam equilibrar serviço e preço, caindo novamente na “armadilha híbrida” e acabando com estruturas de custo pesadas demais, a Ryanair escolheu um lado. Ela aceita o desgaste de imagem e as reclamações sobre a “frieza” do serviço porque entende que a utilidade marginal de uma passagem barata supera, para o seu público, qualquer benefício emocional. A empresa transformou o que muitos considerariam uma falha de marketing em uma barreira de entrada imbatível.
Se a empresa tivesse seguido o conselho de um LLM ou de uma consultoria de marca focada em “sentimento do consumidor”, ela teria suavizado suas arestas e aumentado seus custos. Ao fazer isso, ela teria deixado na mesa uma opção que a tornou a companhia mais lucrativa da Europa. O verdadeiro foco no cliente, muitas vezes, exige a coragem de dizer “não” ao que ele mesmo quer, em favor de algo que ele quer mais ainda. E esse é um pensamento muito difícil para qualquer IA – e para muitos estrategistas humanos.
A ascensão da IA e a consolidação de dogmas corporativos criam uma pressão sem precedentes pela conformidade. O estudo da HBR e os casos de sucesso da Netflix e da Ryanair demonstram que a vantagem competitiva não nasce da adesão ao que é socialmente celebrado, mas da coragem de sustentar escolhas difíceis e, muitas vezes, impopulares. Delegar o pensamento estratégico a modelos de linguagem ou ao senso comum é, na prática, aceitar a regressão à média e abrir mão da possibilidade de vencer de forma distinta.
O papel do estrategista moderno é atuar como o “advogado do diabo” contra o próprio desejo de aprovação social. É necessário garantir que todas as opções — inclusive as mais frias, agressivas ou contraintuitivas — permaneçam sobre a mesa de decisão. A estratégia real exige um diagnóstico clínico do contexto e a aceitação de que não existem fórmulas universais; o que é um erro para muitos pode ser a única rota de sobrevivência para a sua organização.
Em última análise, a inteligência artificial pode processar dados e mimetizar o discurso gerencial, mas ela é incapaz de assumir o risco da renúncia. A estratégia continua sendo uma atividade radicalmente humana e contextual, cujo valor reside justamente naquilo que as máquinas e os dogmas ainda não conseguem replicar: a capacidade de dizer “não” ao consenso para apostar no que realmente funciona.
