Gestão Intermediária na Era da IA: Por Que Seus Gerentes Estão Sendo Deixados Para Trás

Quando o assunto é adoção de inteligência artificial, a atenção das empresas costuma se dividir em dois polos: o entusiasmo dos executivos, que aprovam orçamentos e traçam metas ambiciosas, e a curiosidade das equipes de linha de frente, que testam ferramentas no dia a dia. Entre esses dois polos existe uma camada da organização que raramente entra nesse debate — e que pode ser exatamente o motivo pelo qual tantos programas de IA travam antes de gerar resultado: a gestão intermediária.

Onde o gargalo realmente está

Uma pesquisa global da Infosys com 2.603 profissionais, divulgada em julho de 2026, quantificou o problema. Apenas 22% dos gerentes intermediários estão ativamente envolvidos na transformação de IA de suas empresas — contra 49% dos executivos seniores e 25% dos funcionários de nível operacional. O grupo que deveria traduzir estratégia em prática é, paradoxalmente, o menos engajado dos três.

O problema vai além do engajamento. Segundo o mesmo levantamento, um em cada cinco gerentes intermediários diz minimizar deliberadamente o quanto usa IA no trabalho — mais que o dobro da proporção observada entre executivos seniores. Mais da metade desse grupo afirma fazer isso porque teme ser vista como menos capaz. Outro dado revelador: 19% dos gerentes intermediários temem ser responsabilizados caso algo dê errado com IA, quase o dobro da preocupação relatada por líderes no topo.

Faltam também os incentivos básicos que sustentam qualquer mudança de comportamento. Apenas 13% dos gerentes intermediários dizem ter liberdade para decidir como usar IA no próprio trabalho, contra 22% dos executivos. Só 13% se sentem sempre incentivados a experimentar, contra 21% no topo da pirâmide. E apenas 9% recebem algum tipo de incentivo formal por seus resultados com a tecnologia.

O sanduíche da gest��o intermediária

Por que esse grupo fica isolado? A resposta tem a ver com a posição que ele ocupa na estrutura da empresa. Gerentes intermediários recebem de cima a cobrança para "fazer mais com IA" e, de baixo, a ansiedade de equipes inseguras sobre o próprio futuro. Eles são responsáveis por traduzir a estratégia em rotina operacional, mas raramente são chamados para ajudar a desenhar essa estratégia. Em análise citada pelo MarTech, a Harvard Business Review resume o papel desse grupo como "a cola que segura a transformação" — mas, com frequência, sem autoridade ou contexto suficientes para de fato liderar a mudança.

Esse isolamento tem um custo direto. Gerentes intermediários são, por definição, os responsáveis pelas decisões operacionais do dia a dia — quais processos mudam, quais tarefas são delegadas a um agente de IA, quando um resultado gerado por máquina precisa de revisão humana. Sem esse grupo plenamente engajado, a adoção de IA para no nível do indivíduo que testa uma ferramenta isoladamente, e nunca chega a se tornar mudança real de processo.

O que fazer diferente

Dan Shapiro, CEO da Glowforge e pesquisador da Wharton, defende o que chama de "opção dos 200%": em vez de usar IA apenas para cortar custos e reduzir quadro, empresas deveriam capacitar todos os níveis de gestão para dobrar a produção e a qualidade do trabalho. Isso só funciona, porém, se a gestão intermediária for tratada como parte central da estratégia de IA — e não como público que recebe treinamento depois que a decisão já foi tomada no topo.

Na prática, isso significa três mudanças concretas. Primeiro, dar a gerentes intermediários autoridade real de decisão sobre como e quando usar IA em seus processos — sem essa liberdade, a taxa de engajamento genuíno tende a ficar baixa, como mostram os números da Infosys. Segundo, criar capacitação específica para esse papel: executivos precisam de treinamento sobre visão e priorização; equipes de linha precisam de treinamento prático com ferramentas; já gerentes intermediários precisam de algo diferente — playbooks operacionais que ajudem a decidir quando delegar uma tarefa a um agente, quando intervir e como orientar a própria equipe na transição. Terceiro, medir o que importa: em vez de rastrear apenas login em ferramentas, acompanhar quantos processos mudaram de fato, quantas etapas foram eliminadas e quantas decisões passaram a ser tomadas com apoio de IA.

Para o executivo brasileiro que está desenhando o roadmap de IA da própria empresa — inclusive dentro do framework do Gartner que orienta boa parte do mercado —, o recado é direto: nenhuma estratégia de adoção está completa se pular o nível que efetivamente comanda a execução no dia a dia. Investir em gestão intermediária não é um gasto acessório de "gestão de mudança" — é, na prática, o que decide se a IA vira ganho de produtividade real ou apenas mais um projeto piloto que nunca escala.