O Manifesto da McKinsey Nomeia Confiança. Ainda Falta o Placar.

Sexto capítulo. Em 7 de abril, a McKinsey publicou no Quarterly “The AI Transformation Manifesto”, extraído da segunda edição do livro Rewired. A palavra “manifesto” pesa. Não é mais um artigo de diagnóstico. É uma declaração pública, assinada por cinco sócios sêniores, listando os 12 temas que, segundo a firma, separam as empresas verdadeiramente rewired por IA das demais.

Manifestos merecem auditoria. E este é o melhor texto da série que acompanhamos desde novembro.

Vale recapitular o arco. O primeiro capítulo mostrou que a McKinsey mediu percepção e chamou de evidência. O segundo tratou escala como problema de design e usou a palavra “governável” uma única vez, sem definir. O terceiro prescreveu fábricas de agentes sem framework de governança. O quarto ofereceu dois caminhos de arquitetura empresarial e esqueceu de mencionar segurança. Cinco capítulos, cinco diagnósticos progressivamente mais afinados, cinco prescrições que paravam a um passo da camada de governança.

O manifesto é o sexto. E pela primeira vez a firma nomeia, como temas completos, duas coisas que antes apareciam como nota de rodapé: confiança e a automação de guardrails.

O que é novo e vale reconhecer

O Tema 10 se chama “Sem confiança, não há direito de implantar IA”. É a primeira vez na série que a McKinsey dedica um tema inteiro a risco, confiança e teste de sistemas agênticos. A frase mais honesta do artigo está dentro dele: “o entusiasmo com IA agêntica pode estar se adiantando à capacidade das empresas de gerenciar os riscos mais complexos dessa tecnologia”. Essa é uma admissão pública que a firma não havia feito antes com essa clareza.

O Tema 11, “Engenharia agêntica se torna a próxima capacidade a dominar”, vai ainda mais longe. Entre os componentes dessa capacidade, o manifesto lista, com todas as letras, “automatizar guardrails e controles”. É o mais perto que a McKinsey chegou de nomear infraestrutura de governança como uma competência de engenharia. Vale celebrar.

E há um terceiro movimento silencioso. O Tema 6 fala em “taxa metabólica” como vantagem organizacional. A metáfora é imperfeita, mas o que ela tenta descrever é tempo de ciclo: quanto a organização leva entre insight e decisão, entre decisão e ação. Tempo de ciclo é uma grandeza. Grandezas se medem. A McKinsey, sem dizer, começou a falar a língua de quem mede.

Este é um manifesto melhor. A distância entre o diagnóstico e a prescrição ficou menor do que nunca.

O que ainda falta

Confiança, do jeito que o Tema 10 a descreve, continua sendo uma variável de percepção. O manifesto diz que a confiança digital “cresce quando os stakeholders confiam que sua organização protege dados, aplica cibersegurança eficaz e oferece transparência”. Tudo isso é verdade. Nada disso é medição.

Confiança como percepção é humor. Confiança como infraestrutura é um placar: uma lista finita de superfícies de controle, com donos nomeados, limites definidos, frequência de auditoria e alarmes quando o limite é cruzado. O manifesto não chega lá. A diferença entre o que ele descreve e o que seria auditável é a diferença entre “nosso time confia na IA” e “nosso time tem evidência reproduzível de que a IA está dentro do envelope operacional definido”.

A mesma lacuna aparece no Tema 11. O manifesto recomenda “codificar o que funciona num playbook agêntico repetível”. A recomendação assume que o time já sabe o que “funciona” significa para um agente. Mas esse é justamente o problema mais difícil de 2026: comportamento agêntico ainda não tem uma definição de sucesso universalmente aceita. Sem um loop de avaliação que compare agentes a uma linha de base humana nas mesmas métricas operacionais, o playbook vira literatura.

E o Tema 5, que descreve a mudança do “stack de valor” (engenheiros migrando de codificar para desenhar arquitetura, líderes migrando de gerenciar tarefas para definir métricas), não oferece uma forma de medir se a mudança está acontecendo. Como você sabe se seus engenheiros sêniores estão efetivamente passando mais tempo em arquitetura do que em código? Como você sabe se o agente assumiu a rotina que ele deveria ter assumido? Sem uma medição comparável entre humano e IA, o Tema 5 é uma aspiração.

Auditando os doze

Os doze temas se agrupam de forma útil quando perguntamos: este tema pode ser auditado como está, ou precisa de uma camada de medição para virar capacidade verificável?

Corretos como enunciados, sem necessidade de camada adicional:

Tema 1 — capacidades duradouras vencem tecnologia isolada. É uma observação histórica que bate com pesquisa independente do BCG, HBR e MIT Sloan.
Tema 2 — foco em pontos de alavancagem econômica. Os exemplos (Freeport-McMoRan, Toyota) são reais e verificáveis.
Tema 9 — projetar para adoção e construir para escala. O argumento sobre acoplamento com processos a montante e a jusante é correto e bem documentado.

Corretos, mas não auditáveis sem um placar que meça humanos e IA no mesmo eixo:

Tema 3 — valor que não move o negócio é erro. Verdade óbvia. Mas a afirmação de “20% de uplift de EBITDA, US$ 3 por US$ 1 investido, equilíbrio em um a dois anos” vem de 20 empresas anônimas, sem metodologia publicada. Sem um placar interno que separe ganho de IA de outros vetores (corte de custos, mudança de pricing, reestruturação operacional), nenhuma organização consegue reproduzir esse número no seu próprio contexto.
Tema 4 — músculo de tecnologia e IA na liderança sênior. Correto em princípio. Inauditável sem uma definição do que é “capacidade” mensurável em um líder de negócio.
Tema 5 — toda transformação de tecnologia é transformação de pessoas. A tese dos “shifts 30–70” (>70% in-house, >70% engenheiros fazedores, >70% competentes ou experts) é uma moldura interna do livro Rewired, não um benchmark externo. Sem um placar, a progressão é invisível.
Tema 6 — velocidade como vantagem definidora. Correto, mas a “taxa metabólica” precisa ser decomposta em grandezas mensuráveis para deixar de ser metáfora.
Tema 7 — plataformas de tecnologia como ativos estratégicos. Correto. O que é uma plataforma bem-sucedida? Reuso, custo unitário, tempo de entrega. Tudo mensurável, nada explicitado no manifesto.
Tema 8 — dados fáceis de consumir, enriquecidos para vantagem. Correto. A citação de David Baker, laureado com o Nobel de Química de 2024, não é acessório: “IA precisa de massas de dados de alta qualidade para ser útil”. Mas o manifesto não define qualidade operacionalmente.
Tema 10 — confiança. Tratado acima. Precisa de superfícies de controle, não só de percepção.
Tema 11 — engenharia agêntica. Precisa de um loop de avaliação. O playbook repetível só existe depois que “funcionar” tem definição local e detectável.
Tema 12 — reaprender continuamente. Correto. O ponto cego: “jornadas de aprendizado” sem métrica de adoção é teatro caro.

Dez dos doze temas dependem de uma camada que o manifesto não descreve: um placar operacional comum, capaz de medir humanos e IA nas mesmas grandezas de trabalho real.

A frase que acrescentaríamos

Se pudéssemos contribuir com o manifesto, acrescentaríamos um décimo-terceiro tema, não como ataque, mas como complemento natural:

“Se você não consegue medir humanos e IA no mesmo eixo, você não consegue governar nenhum dos dois.”

Essa frase fecha o triângulo que a McKinsey vem desenhando desde novembro. Mediu (capítulo 1), desenhou (capítulo 2), fabricou (capítulo 3), arquitetou (capítulo 4), declarou (capítulo 6). O que falta é o instrumento que transforma cada um desses verbos em capacidade verificável. Confiança vira placar. Engenharia agêntica vira envelope operacional. Shifts de talento viram trajetória mensurável. Taxa metabólica vira tempo de ciclo real.

O que isso diz sobre a trajetória

Cada capítulo da série se aproximou um pouco mais da mesma conclusão. A McKinsey está se movendo em direção à governança como infraestrutura sem nomeá-la por completo. “Governável” apareceu uma vez. Depois, “framework”. Depois, “confiança”. Agora, “automatizar guardrails e controles”. A trajetória é linear. A velocidade é consistente. O vocabulário está crescendo na direção certa.

O sexto capítulo é o mais perto que eles chegaram. E talvez seja também o momento em que faz mais sentido dizer publicamente o que o próprio manifesto já insinua: os doze temas estão quase todos certos. O que falta é uma única peça de infraestrutura, a que mede humanos e IA no mesmo conjunto de métricas operacionais. Sem ela, o manifesto é um mapa detalhado de um território que ninguém consegue auditar.

Nosso trabalho é preencher essa lacuna enquanto ela não é nomeada. Construímos a camada de medição que transforma os 12 temas em capacidades verificáveis. Quando o sétimo capítulo da McKinsey chegar, nossa aposta é que ele virá com a palavra que todos os seis anteriores deixaram de fora: placar.

Vale esperar para ver. Mas não vale esperar para começar.

Fontes

McKinsey Quarterly. “The AI Transformation Manifesto.” Abril 2026.
Singla, Sukharevsky, Lamarre, Smaje, Levin. Rewired: How Leading Companies Win with Technology and AI, 2ª edição. Wiley, 2026.
Capítulos anteriores da série: McKinsey mediu a coisa errada, Três diagnósticos da McKinsey, A prescrição da fábrica de agentes, Os dois caminhos da McKinsey.

O Victorino Group constrói a camada de medição que transforma 12 temas em capacidades auditáveis: contato@victorino.com.br | www.victorino.com.br