A inovação virou palavra comum no discurso corporativo. Mas, na prática, ainda é tratada como um evento raro — quase um golpe de sorte.

Para Hitendra Patel, CEO e fundador do IXL Center for Innovation, Excellence and Leadership, centro global de inovação, essa visão está errada. Ele construiu a carreira justamente desmontando esse mito, tanto no Vale do Silício quanto em mercados emergentes como o Brasil.

O tema ganha peso agora porque a inteligência artificial está mudando a forma como empresas criam novos produtos, tomam decisões e reduzem risco. Na visão de Patel, essa transformação redefine o próprio conceito de inovação e exige uma revisão do que executivos entendem como “boa ideia”.

“Isso é uma grande mentira”, afirma Patel, sobre o chamado momento eureca, durante conversa com a EXAME no South Summit Brasil, evento de inovação que acontece anualmente em Porto Alegre. “Todas essas pessoas que tiveram grandes ideias estiveram trabalhando nelas pelos últimos 3 meses, por um ano, pensando no assunto, pesquisando, trabalhando e coletando pontos.”

No lugar da inspiração súbita, entra um processo repetitivo, estruturado e cada vez mais apoiado por tecnologia. A inovação deixa de ser um evento imprevisível e passa a ser um sistema que pode ser replicado — com método, volume e pressão.

O impacto disso ainda está sendo subestimado pelas empresas.

O fim da inovação como intuição

Durante décadas, inovar significava apostar. Executivos tomavam decisões com base em experiência, leitura de mercado e alguma dose de intuição — um modelo que funcionava, mas carregava alto risco.

Esse modelo começa a perder espaço.

Patel diz que a IA muda a lógica ao permitir simulações em escala. Em vez de testar uma ideia no mundo real, empresas podem explorar milhares de cenários antes de lançar qualquer produto, reduzindo incerteza e aumentando previsibilidade.

“Passamos da inovação baseada na intuição para a certeza”, afirma. “Usamos a IA para criar cenários do futuro, gerar ideias nesses cenários e ver o que vai persistir. Com base nisso, usamos matemática para garantir resultados.”

Na prática, isso significa cruzar tendências, como mudanças climáticas, demografia e avanços tecnológicos, para gerar combinações possíveis de futuro. Cada combinação vira um cenário testável, e o conjunto deles forma um mapa probabilístico do que tende a sobreviver.

A decisão deixa de ser uma aposta isolada e passa a ser uma escolha baseada em recorrência de padrões.

Por que o “eureka” é só o final do processo

A imagem clássica da inovação — alguém tendo uma ideia brilhante no banho — ignora o trabalho invisível que vem antes. Para Patel, boas ideias são resultado direto de repetição, refinamento e insistência.

“Eles conectam os pontos e depois dizem: ‘essas conexões não estão boas’. Então desconectam e reconectam, desconectam e reconectam, e não se cansam de fazer isso”, afirma.

Esse ciclo contínuo de tentativa e erro é o que constrói consistência. O chamado “eureka” não é o início da ideia, mas o momento em que ela finalmente se sustenta depois de sucessivas iterações.

Há também um critério objetivo para isso: a ideia precisa funcionar ao mesmo tempo para cliente, empresa e mercado. Sem esse alinhamento, ela não se sustenta.

“É o momento em que eles entendem que a ideia é tão incrível que os clientes vão adorar, os concorrentes vão odiar e o chefe vai amar”, afirma.

O novo papel do executivo

Com a IA assumindo parte do processo analítico, o papel do executivo muda, mas não desaparece. Patel argumenta que a responsabilidade humana se desloca da execução para a decisão.

“Nosso trabalho é tomar decisões”, afirma. “Precisamos decidir quais decisões vamos abrir mão e quais vamos manter.”

A comparação com o GPS ajuda a entender essa transição. Hoje, ninguém discute a rota sugerida pelo aplicativo, porque ele processa mais variáveis do que qualquer pessoa conseguiria. O mesmo tende a acontecer com decisões operacionais dentro das empresas.

Isso não elimina o julgamento humano, mas o reposiciona. Executivos passam a atuar menos como geradores de hipóteses e mais como definidores — estabelecendo critérios, limites e prioridades.

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