Cultura AI-First na Empresa: O Que a Ably Descobriu

Estamos no momento de inflexao da adocao de IA nas empresas. Gastos empresariais com IA atingiram $37 bilhoes em 2025 — 3,2 vezes o valor de 2024. Ao mesmo tempo, 70-85% dos projetos de IA falham segundo PMI e HBR.

A Ably, empresa de infraestrutura realtime que processa 2 trilhoes de operacoes por mes, decidiu que para construir produtos de IA crediveis, precisava primeiro adotar IA internamente. O resultado nao foi apenas ferramentas — foi uma mudanca cultural onde o uso de IA se tornou esperado, nao opcional.

A Descoberta Central

“Os maiores ganhos vem de como as pessoas pensam, nao das ferramentas.” — Jamie Newcomb, Ably

Esta frase resume tudo. Empresas que tratam IA como projeto de tecnologia fracassam. Empresas que tratam IA como transformacao cultural prosperam.

Os Tres Pilares da Ably

A Ably estruturou sua adocao em tres frentes:

Adocao Interna: Integrar IA em fluxos de trabalho de todas as equipes. Engenharia usa Claude Code. Marketing analisa calls com IA. Financas automatizou reconciliacao.

Experiencia do Desenvolvedor: Tornar a plataforma mais descobrivel atraves de documentacao e ferramentas aprimoradas por IA.

Produto com IA: Entender casos de uso dos clientes e construir infraestrutura informada por necessidades reais.

O ponto critico: a filosofia de infraestrutura que alimenta a adocao interna tambem alimenta o produto AI Transport que a Ably oferece aos desenvolvedores.

MCP: A Infraestrutura Invisivel

O desenvolvimento interno mais significativo foi um MCP conectando 15+ servicos internos atraves de 140+ ferramentas.

O Model Context Protocol e um padrao aberto da Anthropic que permite que sistemas de IA se conectem de forma segura a ferramentas, dados e sistemas empresariais.

Antes do MCP: “Me ajude a escrever este e-mail para o cliente” — e voce precisa explicar o tom da empresa, a infraestrutura, as diretrizes…

Com MCP: “Me ajude a escrever este e-mail para o cliente” — a IA ja sabe tudo isso. O contexto esta conectado.

A Ably conectou GitHub, Jira, Confluence, Slack, HubSpot, Gong, Metabase, PagerDuty, GSuite e Jellyfish. Um “registro de ferramentas” permite que a IA descubra apenas o que precisa por tarefa, resolvendo limites de contexto.

O Elefante na Sala: Seguranca

MCP priorizou interoperabilidade sobre seguranca. Isso criou riscos significativos.

Estatistica critica: Implantar apenas 10 plugins MCP cria 92% de probabilidade de exploracao. Com 3 servidores interconectados, o risco ja excede 50%.

OAuth 2.0 chegou apenas em marco de 2025, refinado para OAuth 2.1 em junho. Milhares de servidores MCP implantados sem autenticacao permanecem em producao.

O problema dos “Shadow Agents” e real: assim como o “Shadow IT” no inicio da nuvem, empresas agora enfrentam agentes nao supervisionados rodando em laptops de desenvolvedores acessando sistemas criticos.

Resultados por Equipe

Engenharia

A equipe usa Claude Code para desenvolvimento agentico com guardrails de TDD. Fluxos implementados incluem:

Descoberta: “Onde X e usado?” — navegando bases de codigo complexas
CI/CD: Agent SDK integrado para review de PRs e correcao de issues
Desenvolvimento: Scaffolding inicial e analise de codigo
Documentacao: Geracao e manutencao automatizada

“Um unico autor humano e dono de cada PR, independente da contribuicao de IA.” — Politica da Ably

Dados da Anthropic mostram que complexidade de tarefas aumentou de 3,2 para 3,8 (escala 1-5) em 6 meses. Implementacao de features saltou de 14,3% para 36,9% do uso de Claude Code.

Marketing e Vendas

Marketing usa analise de calls do Gong para pesquisa de mercado, validacao automatizada de leads cruzando 6+ fontes, e scoring de ICP multi-estagio com avaliacao de 8 criterios.

Vendas implementou roteamento de leads multi-sinal, sequencias de e-mail personalizadas baseadas em analise de ICP, e deteccao de oportunidades de expansao quando clientes se aproximam de limites de uso.

Financas

Reconciliacao automatizada Stripe-to-Xero eliminou milhares de cliques manuais por mes. Criacao direta de planilhas atraves do Claude usando recuperacao de dados via MCP — sem intermediarios humanos para tarefas rotineiras.

A Chave: Enablement, Nao Mandato

Em vez de liderar com IA, as equipes perguntaram: “Que processos repetitivos existem?” — e entao exploraram solucoes de IA.

O que a Ably implementou:

Sessoes semanais de drop-in para perguntas, experimentos e resolucao colaborativa
Canal interno no Slack documentando vitorias e experimentos
Mandato implicito: Todos devem usar IA, mas enquadrado como enablement
Foco em problemas reais, nao em tecnologia pela tecnologia

“A mudanca cultural foi de ‘A IA pode ajudar?’ para assumir que pode, e entao identificar problemas para resolver independentemente.” — Jamie Newcomb

O Gap Executivo-Funcionario

89% dos C-suite acreditam ter uma estrategia de IA. Apenas 57% dos funcionarios concordam.

75% dos C-suite acham que o rollout foi bem-sucedido. Apenas 45% dos funcionarios concordam.

Com treinamento + apoio da lideranca, positividade dos funcionarios em relacao a IA salta de 15% para 55%. O gap nao e capacidade — e enablement.

Por Que 70-85% das Transformacoes Falham

A maioria das falhas nao e tecnologica — e pessoas, processos e politica.

70% falham quando lideradas pelo TI
95% dos pilotos de GenAI falham (MIT)
46% dos POCs sao descartados antes de producao
42% das empresas estao abandonando iniciativas de IA (era 17% em 2024)

Padroes de falha identificados:

Delegacao para TI: Lideres nao assumem a transformacao
Falta de treinamento: Ferramentas sem capacitacao
Pilotos isolados: Sem estrategia de escala
Resistencia ignorada: 45% dos funcionarios resistem ou se opoem

Diferenca de 2-5x no valor esperado quando IA e orquestrada centralmente vs. distribuida sem coordenacao.

Framework A4 para Transformacao

A1 - Assess: Diagnosticar a “patologia organizacional” que mata iniciativas. Mapear processos repetitivos, identificar resistencias, avaliar maturidade de dados.

A2 - Architect: Projetar sistema onde dados fluem livremente atraves de fronteiras. Definir governanca, estabelecer MCP/integracoes, criar padroes de seguranca.

A3 - Activate: Implantar IA usando “Sprints de 90 dias” do piloto a producao. Casos de uso de alto impacto, quick wins para momentum, feedback loops rapidos.

A4 - Amplify: Incorporar IA na cultura como padrao para tomada de decisao. Escalar para toda empresa, criar AI Champions, medir e comunicar ROI.

ROI Comprovado

$3,70 de ROI medio por $1 investido (top performers alcancam $10,30)
74% alcancam ROI no primeiro ano
39% relatam produtividade dobrada
26-55% ganhos de produtividade medios

High performers sao 3x mais propensos a redesenhar fundamentalmente workflows individuais. Nao e sobre ferramentas — e sobre repensar como o trabalho e feito.

Principais Takeaways

Cultura antes de ferramentas: Mudanca de mindset e o diferencial
MCP e infraestrutura critica: Conectar sistemas elimina atrito de contexto, mas seguranca nao pode ser negligenciada
Enablement > Mandato: Treinamento + apoio da lideranca aumenta positividade de 15% para 55%
Governanca desde o dia 1: 92% de probabilidade de exploracao com 10 plugins MCP
Orquestracao central vale 2-5x: Adocao distribuida sem coordenacao perde valor significativo
Humanos no controle: Ownership e accountability permanecem humanos

Na Victorino Group, implementamos IA agentica governada para empresas que nao podem se dar ao luxo de falhar. Se voce precisa construir uma cultura AI-First com estrategia, seguranca e resultados mensuraveis, vamos conversar.