A pergunta sobre inteligência artificial que o conselho da sua cooperativa ainda não fez

A IA já entrou nas cooperativas brasileiras, quase sempre pela porta das ferramentas. Para gerar valor ao cooperado, ela precisa entrar também pela porta da gestão, com critério para avaliar riscos, clareza sobre por onde começar, governança preparada e dirigentes dispostos a liderar a mudança de cultura.

Vivemos a maior transição tecnológica desde a chegada da internet, e o cooperativismo brasileiro não está assistindo de longe. Uma pesquisa da OCB, divulgada pelo Valor Econômico, indica que cerca de 60% das cooperativas respondentes contrataram ou desenvolveram soluções baseadas em inteligência artificial em 2025. No ambiente corporativo global, o movimento é ainda mais amplo: o levantamento anual da McKinsey mostra que 88% das organizações já usam IA em pelo menos uma função de negócio.

Seria tentador concluir que a questão está resolvida. Os mesmos estudos, porém, contam outra história quando se olha para o resultado. Apenas 7% dos respondentes da McKinsey afirmam que a IA foi plenamente escalada em suas organizações, e a pesquisa global da PwC com mais de 4.400 CEOs, publicada em janeiro de 2026, aponta que 56% deles ainda não perceberam benefício financeiro relevante com a tecnologia. Somente 12% relatam ganhos simultâneos de custo e de receita.

A distância entre usar IA e extrair valor dela raramente se explica pela tecnologia em si. Ela costuma nascer de decisões de gestão que ninguém tomou de forma explícita. Por isso, a pergunta mais útil para um conselho de administração vai além de saber se a cooperativa usa IA: quem, dentro da organização, está decidindo para que ela serve, com quais limites e com que método?

Responder a essa pergunta exige enfrentar quatro questões, que organizam este artigo.

Como avaliar oportunidades e riscos sem euforia nem paralisia

O entusiasmo com a IA produziu dois comportamentos opostos e igualmente caros. Algumas organizações multiplicam projetos-piloto sem critério de sucesso, enquanto outras adiam qualquer decisão à espera de um cenário mais claro, que provavelmente não virá. Um estudo preliminar do MIT, publicado em 2025, estimou que 95% das organizações pesquisadas não obtiveram retorno mensurável com iniciativas de IA generativa. O número deve ser lido com cautela, já que os próprios autores o tratam como um retrato direcional, mas o diagnóstico sobre as causas é revelador: os pilotos fracassaram menos pela qualidade dos modelos e mais por fluxos de trabalho mal desenhados e pela falta de aderência às operações do dia a dia.

Avaliar oportunidades com seriedade significa olhar cada caso de uso por três lentes. A primeira é o valor para o cooperado, isto é, se o uso melhora preço, prazo, atendimento ou segurança de quem é dono do negócio. A segunda é o risco, que inclui erro, exposição de dados, conformidade com a LGPD e reputação; a própria McKinsey registrou que cerca de metade das organizações que usam IA já enfrentou ao menos uma consequência negativa, sendo a imprecisão das respostas a mais comum. A terceira é a reversibilidade, ou quanto custa desfazer a decisão caso ela dê errado.

Nas cooperativas existe ainda um risco particular. Modelos treinados apenas com dados dos maiores cooperados, ou dos mais engajados, tendem a reproduzir esse recorte e podem atender mal justamente quem a cooperativa existe para incluir. Quando um algoritmo passa a tratar cooperados de forma desigual, o problema sai da área de tecnologia e chega ao conselho, porque fere princípios que a cooperativa se comprometeu a cumprir.

Por onde começar: pelo dado, pelo problema ou pela tecnologia?

Essa é a dúvida mais frequente entre dirigentes, e a resposta mais segura é começar pelo problema de negócio, verificar a disponibilidade de dados logo em seguida e escolher a tecnologia por último. Inverter essa ordem costuma ser o caminho mais curto para o piloto que impressiona na demonstração e desaparece seis meses depois.

Os exemplos que já funcionam no cooperativismo brasileiro seguem esse roteiro. A Certel, cooperativa de eletrificação do Rio Grande do Sul, cruza dados meteorológicos com sua base interna para prever incidentes na rede elétrica com 48 horas de antecedência, com assertividade de 82% segundo a própria cooperativa. O ponto de partida foi uma dor concreta e mensurável, a interrupção no fornecimento de energia, o que permitiu definir desde o início como o sucesso seria medido. O Sistema Unimed, por meio do Projeto Sinergia, seguiu lógica parecida ao transformar problemas recorrentes de suas 360 cooperativas, como prontuários dispersos e fraudes, em soluções compartilhadas.

A pesquisa da PwC reforça esse raciocínio. Os CEOs que colhem ganhos de custo e de receita têm de duas a três vezes mais chance de ter incorporado a IA de forma ampla em produtos, geração de demanda e decisões estratégicas. Eles redesenharam processos em torno de problemas relevantes, em vez de acoplar ferramentas novas a rotinas antigas.

Para a cooperativa que está começando, uma boa prática é escolher dois ou três problemas com dono claro, indicador definido e dados minimamente organizados. Se o dado necessário ainda não existe, o primeiro projeto de IA talvez precise ser um projeto de organização de dados, e reconhecer isso cedo poupa tempo e dinheiro.

Como preparar governança, ética e pessoas

Um levantamento do IBGC divulgado em agosto de 2026 indica que apenas 20% dos conselhos discutem inteligência artificial com regularidade, enquanto 46% ainda estão em estágio inicial de exploração do tema. O dado se refere a empresas em geral, mas há poucos motivos para supor que o retrato seja mais favorável nos conselhos de cooperativas. O Guia de Inteligência Artificial para Conselheiros de Administração, publicado pelo IBGC com Accenture e Microsoft em 2024, atribui ao conselho o papel de definir a visão e as diretrizes estratégicas para a adoção da tecnologia.

Na cooperativa, essa responsabilidade ganha uma camada adicional. Decisões sobre dados dos cooperados, automação do atendimento ou uso de IA na análise de crédito precisam ser explicáveis a quem é dono do negócio. Uma política de uso de IA aprovada pelo conselho, com papéis definidos entre conselho de administração, diretoria e conselho fiscal, critérios de transparência e um inventário das aplicações em uso, transforma um tema difuso em objeto concreto de governança.

A dimensão das pessoas é igualmente decisiva. O Fórum Econômico Mundial estima, no Future of Jobs Report 2025, que 39% das competências atuais dos trabalhadores vão mudar até 2030. Entre as que mais ganham importância estão, ao lado de IA e análise de dados, o pensamento criativo, a resiliência e a liderança. Preparar a cooperativa para a IA significa requalificar equipes e, ao mesmo tempo, valorizar aquilo que a tecnologia não substitui, como o julgamento, o relacionamento e a confiança, que formam o principal ativo de qualquer cooperativa.

Como liderar, pessoalmente, a mudança de cultura e de método

A IA tem uma característica que a distingue de transformações anteriores: ela não pode ser integralmente delegada à área de tecnologia, porque altera a forma como se decide em todas as áreas. A McKinsey observa que, nas organizações que mais capturam valor, o uso da IA é com mais frequência patrocinado pela alta liderança. O estudo do MIT chega a uma conclusão semelhante ao recomendar que os gestores de linha assumam a integração da IA ao cotidiano, em vez de deixá-la restrita às equipes centrais de tecnologia.

Para o dirigente, liderar pessoalmente envolve três atitudes. A primeira é usar as ferramentas com regularidade, porque ninguém conduz com credibilidade uma mudança que conhece apenas por relatório. A segunda é mudar as perguntas feitas nas reuniões, trocando "qual ferramenta vamos contratar?" por "qual decisão queremos melhorar e como saberemos que melhorou?". A terceira é dar permissão para errar dentro de limites claros, com pilotos pequenos, prazos curtos e critérios de encerramento definidos de antemão.

Essa postura muda a cultura com mais força do que qualquer treinamento isolado, porque as equipes observam onde o dirigente investe o próprio tempo e é isso que legitima a mudança.

Conclusão: três perguntas para a próxima reunião do conselho

A inteligência artificial vai redefinir processos e modelos de negócio em todos os ramos do cooperativismo, do agro ao crédito, da saúde à infraestrutura. O que permanece em aberto é se cada cooperativa vai conduzir essa transição com intenção ou apenas reagir a ela quando o mercado obrigar.

Uma forma prática de começar é levar três perguntas à próxima reunião do conselho. Quais são os dois ou três problemas do negócio em que a IA poderia gerar valor mensurável para o cooperado? Quem responde por cada um deles e qual indicador vai demonstrar o resultado? Que regras de uso, transparência e proteção de dados a cooperativa precisa aprovar antes de escalar qualquer iniciativa?

Se o conselho não conseguir responder com segurança, encontrou seu ponto de partida. A tecnologia está disponível para todos, e o que vai diferenciar as cooperativas na próxima década é a qualidade das decisões que seus líderes tomarem sobre ela.

Na EXECOOP, acreditamos que nenhuma cooperativa atravessa uma transição dessa escala sem dirigentes que tenham visto de perto como a mudança acontece na prática. Foi com esse propósito que estruturamos a Imersão Executiva Internacional Barcelona, em parceria com a Barcelona Executive Business School. A proposta é reunir dirigentes e executivos do cooperativismo em um dos polos de inovação mais dinâmicos da Europa para discutir, com especialistas e casos reais, como transformar a IA em decisão, governança e resultado para o cooperado. Se a sua cooperativa está diante das perguntas deste artigo, essa pode ser uma boa forma de começar a respondê-las.