A Shadow AI é a estratégia de sobrevivência do consultoria na era da GenAI.

A adoção acelerada de IA generativa por empresas de consultoria para automatizar trabalhos de conhecimento está causando grandes mudanças no setor, desencadeando demissões e reestruturações.

Este mês, PwC cortou cerca de 2% de sua equipe nos EUA, aproximadamente 1.500 empregos, nas áreas de auditoria e impostos. EY eliminou 150 cargos, mesmo após anunciar um $1,4 bilhão em investimento para construir uma plataforma de IA empresarial. Accenture cortou 19.000 posições (2,5% de sua força de trabalho) em meio ao crescimento lento e ao aumento dos custos tecnológicos em 2023.

McKinsey & Company está relatando que está pagando aos funcionários seniores até nove meses de salário para se demitir voluntariamente, uma estratégia que observadores do setor associam a um declínio nos gastos com consultoria acelerado por mudanças impulsionadas por IA.

KPMG está realinhando suas habilidades à medida que as plataformas de IA substituem partes do processo de auditoria e outras tarefas rotineiras. Em novembro do ano passado, foram cortados 333 empregos, ou aproximadamente 4% dos funcionários de auditoria nos EUA.

Essa onda crescente de demissões impulsionadas por IA é refletida no recentes comentários do CEO da IBM, Arvind Krishna, que reconheceu que a IBM substituiu várias centenas de funções de recursos humanos rotineiras por agentes de IA. Os comentários de Krishna destacam a realidade inquietante enfrentada por funcionários de alto desempenho: funções centradas em “trabalho de processo repetitivo” estão rapidamente se tornando obsoletas. Embora a IBM tenha realocado alguns recursos para funções de desenvolvimento de software e vendas, a mensagem subjacente é clara. Os funcionários percebem cada vez mais os agentes de IA como ameaças existenciais, alimentando a ansiedade e levando muitos a construir aplicativos de IA paralelos para preservar sua relevância defensivamente.

A conclusão é que a IA generativa está redefinindo todas as formas de trabalho de conhecimento muito mais rápido do que qualquer pessoa, incluindo os consultores, líderes e parceiros mais renomados do setor, esperava.

Demissões em IA estão gerando uma mentalidade de sobrevivência

Temendo serem pegos em demissões em massa impulsionadas por IA e automação, muitos dos consultores de elite e altos desempenhos do setor estão se reinventando rapidamente antes que seus papéis desapareçam.

Equipes nas áreas mais afetadas frequentemente possuem dezenas de aplicativos de IA paralelos projetados para melhorar a eficiência e a produtividade da equipe. A automação de propostas e apresentações, automação de operações e fluxos de trabalho, modelagens financeiras, análises de cenários e gestores de relacionamento com clientes sendo substituídos por copilotos específicos da empresa são onde a IA paralela prospera. Muitos estão usando IA paralela baseada em Python para construir ferramentas de automação personalizadas, contornando gargalos da TI interna e oferecendo insights mais rápidos e diferenciados que protegem seus papéis em um setor sob pressão da IA generativa.

Python está se tornando a linguagem da reinvenção

A VentureBeat soube que muitos dos principais estrategistas, líderes de práticas e suas equipes estão se tornando proficientes em criar aplicativos baseados em Python que podem levar análises e insights além das ferramentas existentes de IA generativa fornecidas pela TI. As equipes que criam esses aplicativos são proficientes em Open AI, Google programmavle search engines, Google Gemini 2.5 Pro, Perplexity e outras chaves de API e chamadas das plataformas de IA. As plataformas preferidas para aprimorar aplicativos de IA paralela incluem Google Colab e Google AI Studio. Muitos estão usando Replit para criar aplicativos independentes.

Construindo aplicativos de IA paralela com alcance de nível empresarial

Ao combinar uma série de APIs e IDs de motores de busca da Anthropic, Perplexity, Open AI e Google, a rapidez, precisão e acuidade dos insights, os aplicativos de IA paralela dos associados oferecem um alcance além do escopo atual dos copilotos e chatbots aprovados pela TI. Um líder de SME confidenciou à VentureBeat que a combinação de APIs e o ajuste fino em Python tornam possível criar aplicativos tão hiperpersonalizados aos objetivos de um cliente que economizam dias de trabalho manual agregando e analisando dados.

Associados nas principais empresas globalmente criaram dezenas e, em alguns casos, centenas de únicos APIs e IDs de motores de busca do Google para impulsionar seus aplicativos em Python. Essas APIs fornecem uma integração precisa e em tempo real de dados externos diretamente em suas ferramentas de IA paralela, aumentando ainda mais sua vantagem analítica.

A IA paralela está rapidamente emergindo como a nova pilha de consultoria

Uma análise da Cyberhaven sobre o uso de IA em três milhões de funcionários revelou que 73,8% das contas do ChatGPT no trabalho eram pessoais em vez de corporativas, indicando que a maioria dos consultores recorre a essas ferramentas de forma independente. Cameron Coles, VP de Marketing da Cyberhaven, em seu post no blog do mês passado, O Uso de IA no Trabalho Está Explodindo — Mas 71% das Ferramentas Colocam Seus Dados em Risco, oferece insights sobre que tipo de dados são mais frequentemente compartilhados em aplicativos de IA paralela e o rápido crescimento da categoria.

Coles escreve: “O uso de IA no trabalho continua sua notável trajetória de crescimento. Nos últimos 12 meses, o uso aumentou 4,6x, e nos últimos 24 meses, o uso de IA cresceu um surpreendente 61x. Isso representa uma das taxas de adoção mais rápidas de qualquer tecnologia de trabalho, superando substancialmente até mesmo a adoção de SaaS, que levou anos para alcançar níveis de penetração semelhantes.”

Dentro das principais empresas de consultoria, a proliferação de aplicativos não autorizados e autoconstruídos continua a ser explosiva. Itamar Golan, CEO da Prompt Security, observa: “Vemos 50 novos aplicativos de IA por dia e já catalogamos mais de 12.000”, destacando quão rapidamente essas ferramentas paralelas estão surgindo. Ele contou à VentureBeat durante uma entrevista que “muitos recorrem a treinar indiscriminadamente em entradas de dados proprietários”, expondo as empresas a riscos substanciais. Dados internos confirmam que 70-75% dos consultores agora confiam regularmente em aplicativos de IA generativa, atribuindo ganhos de produtividade diretamente a aplicativos de IA paralela. Tornou-se a arma preferida dos principais talentos da consultoria, permitindo-lhes produzir trabalhos excepcionais em uma fração do tempo.

A VentureBeat entrevistou Golan, Vineet Arora, CTO da WinWire, e líderes seniores de quatorze consultorias globais líderes para entender a amplitude da adoção da IA paralela:

Estimando a verdadeira escala da IA paralela na consultoria

Embora a maioria das ferramentas empresariais ainda falhe em detectar a escala do uso de IA paralela, entrevistas de campo e telemetria da Prompt Security, WinWire e entrevistas com 14 empresas de consultoria de primeira linha deixam claro: a IA paralela não é mais um fenômeno marginal. Está emergindo como uma pilha tecnológica paralela construída do zero pelos próprios consultores.

A estimativa da VentureBeat incorpora:

• Telemetria da Prompt Security, que detecta cerca de 50 novos aplicativos de IA paralela por dia e já catalogou mais de 12.000 ferramentas em empresas de consultoria globalmente.
• Dados de IA empresarial da WinWire, cobrindo implantações da Gemini, GPT-4, Claude 3 e baseadas no Colab.
• Dados de uso da Cyberhaven, que revelam que 73,8% das contas de ChatGPT no trabalho são não autorizadas, e o uso de IA empresarial cresceu 61x em 24 meses.
• 14 entrevistas com executivos junto a CTOs, CISOs, líderes de IA e parceiros de empresas de primeira linha.

Apenas ferramentas ativamente implantadas e em produção são contabilizadas, não prompts únicos, cadernos temporários do Google Colab ou sessões de navegador do ChatGPT. Esses números refletem um limite inferior validado, provavelmente muito abaixo do total real.

Paisagem de aplicativos de IA paralela em consultoria, 2025 (Estimativa verificada)

Categoria de Uso	Estimativa de Apps de IA Paralela (Q2 2025)	Principais Ferramentas Usadas
Automação de propostas e apresentações	12.000	GPT-4, Gemini, Replit, Colab
Segmentação de mercado e direcionamento	9.000	Perplexity, APIs da Gemini, aplicativos RAG
Assistentes de pesquisa e bots de conhecimento	15.000	Claude 3, Gemini Pro, APIs de pesquisa do Google
Chatbots e agentes voltados para clientes	7.500	Assistentes OpenAI, LangChain, LLMs personalizadas
Automação de fluxo de trabalho e produtividade	13.000	Automatizações em Python, Sheets, Zapier
Análise financeira e modelos de cenários	18.000	Modelos de Monte Carlo, Gemini + Python
Total (Estimativa Validada)	74.500+

Fontes: Prompt Security, WinWire, Cyberhaven, entrevistas da VentureBeat com 14 empresas globais

Trajetória de crescimento da IA paralela: O que vem a seguir

A IA paralela está escalando mais rápido do que qualquer plataforma interna sancionada, e a maioria das empresas não tem realmente como desacelerar esse processo. Baseando-se em uma taxa de crescimento conservadora de 5% ao mês, o número de aplicativos de IA paralela ativamente utilizados poderia mais do que dobrar até meados de 2026.

O que começou como scripts de produtividade isolados evoluiu para algo mais durável. A IA paralela não é mais um conjunto de ferramentas marginal. Agora é uma pilha de entrega paralela. Operando fora da TI, sem governança formal, ainda assim alimenta muitos dos resultados de alto valor que as empresas entregam a clientes diariamente.

Crescimento projetado de aplicativos de IA paralela em consultoria

Trimestre	Contagem Projetada de Apps	Fatores de Crescimento
Q2 2025	74.500+	Apps ativos verificados da Prompt Security, WinWire e entrevistas
Q3 2025	90.000 a 95.000	Crescimento em aplicativos da Gemini e Claude, desenvolvimento liderado por parceiros
Q4 2025	110.000 a 115.000	Ferramentas paralelas tornam-se integradas nos fluxos de trabalho de entrega ao cliente
Q1 2026	130.000 a 140.000	Emergência de copilotos do mercado cinza e aplicativos autoadministrados
Q2 2026	150.000 a 160.000+	A IA paralela evolui para uma pilha de entrega não governada

Essas projeções excluem o uso único do ChatGPT ou Gemini em sessões de navegador. Elas refletem aplicativos persistentes e fluxos de trabalho construídos usando APIs, scripts ou agentes automatizados desenvolvidos dentro das equipes de consultoria.

Como gerenciar estrategicamente os riscos da IA paralela

A IA paralela está prosperando porque as estruturas tradicionais de TI e cibersegurança não foram projetadas para rastrear seu uso. As equipes de TI e segurança em quase todas as empresas com as quais a VentureBeat falou têm de três a cinco vezes mais projetos do que conseguem concluir este ano. Embora lançar um novo copiloto seja uma alta prioridade, pode enfrentar obstáculos de recursos e aprovação como resultado.

Arora enfatiza que “a maioria das ferramentas de gestão tradicionais carecem de visibilidade abrangente sobre aplicativos de IA”, permitindo que a IA não autorizada se infiltre silenciosamente nos fluxos de trabalho empresariais. Os insights de Arora revelam uma verdade subjacente: os funcionários não estão agindo maliciosamente; eles estão com medo de serem demitidos enquanto, simultaneamente, sobrecarregados de trabalho, utilizando a IA para lidar com cargas de trabalho crescentes, prazos apertados e expectativas de desempenho implacáveis.

Em vez de sufocar a adoção da IA, Arora defende o empoderamento proativo por meio de uma governança centralizada e estratégica. Ao institucionalizar uma supervisão clara, as organizações podem aproveitar a IA de forma segura, transformando a IA paralela de uma ameaça invisível em um ativo controlado.

Um roteiro para governança

As equipes de gestão sênior das consultorias precisam de um roteiro claro e prático para se antecipar aos riscos da IA paralela e aproveitar seu potencial estratégico. Arora delineou uma estrutura de governança detalhada durante uma recente entrevista com a VentureBeat, explicitamente projetada para empresas que navegam nas complexidades da IA paralela:

• Auditorias de IA paralela são fundamentais:
  Realize regularmente um inventário de toda atividade de IA não autorizada por meio de monitoramento robusto de rede e gerenciamento detalhado de ativos de software.

• Crie um Escritório de IA Responsável:
  Centralize as funções de governança da IA abrangendo a criação de políticas, avaliações de fornecedores e análise de riscos e mantenha um catálogo de ferramentas de IA aprovado acessível a todas as equipes.

• Implemente imediatamente controles de segurança cientes de IA:
  Implemente ferramentas especializadas de Prevenção de Perda de Dados (DLP) e monitoramento de inferência em tempo real capazes de detectar vazamentos de dados sensíveis específicos de aplicações de IA em tempo real.

• Adote uma abordagem de confiança zero nas arquiteturas de IA:
  Adote rigorosos protocolos de validação de saída, anonimização ou tokenização de entradas sensíveis e gerencie rigorosamente os fluxos de dados para minimizar a exposição e evitar treinamento de dados não autorizados.

• Identifique os obstáculos para implementar mais ferramentas de IA generativa agora:
  Toda organização pode melhorar a velocidade com que implanta novas tecnologias. Descubra onde estão as lacunas e obstáculos que impedem a consultoria de entregar copilotos e chatbots mais aptos. É essencial definir um roteiro para que TI e DevOps trabalhem em aplicativos sugeridos internamente em Python, ajustados às necessidades dos clientes.

• Integração de GRC e treinamento contínuo:
  Integre a governança de IA dentro das estruturas existentes de governança, risco e conformidade (GRC) e consulte consistentemente sobre práticas de IA seguras e em conformidade.

• Evite proibições gerais, isso alimenta ainda mais o desenvolvimento de aplicativos de IA paralela:
  Reconheça que proibições absolutas de IA inevitavelmente falham, aumentando a proliferação da IA paralela. Em vez disso, implante rapidamente alternativas seguras e sancionadas que possibilitem inovação produtiva e em conformidade.

Inicialmente um hack de produtividade clandestino, a IA paralela emergiu como um fator decisivo em como os consultores de primeira linha entregam valor diferenciado aos clientes. Impulsionado por um imperativo de sobrevivência diante de demissões em massa desencadeadas por IA, talentos de elite agora dependem de soluções impulsionadas por IA generativa e com Python, permitindo insights únicos e respostas rápidas para seus clientes.

As empresas de consultoria que são lentas para se adaptar ou hesitam em aproveitar estrategicamente essas inovações correm o risco de perder sua vantagem competitiva no futuro. O caminho a seguir exige não proibição, mas uma integração cuidadosa e segura da IA paralela, transformando potenciais riscos em vantagens estratégicas decisivas.