Fonte: Medicina S/A
Foto: Reprodução/Medicina S/A
Por Mateus Noronha
A maturidade de um mercado pode ser medida pelas perguntas que ele faz. Na saúde, essa mudança acontece em um setor no qual só o faturamento hospitalar movimenta cerca de US$ 46 bilhões por ano no Brasil. Há pouco tempo, boa parte das conversas sobre inteligência artificial buscava entender do que a tecnologia seria capaz. Quais problemas poderia resolver? Onde poderia ser aplicada? Quais seriam seus limites?
Essa discussão continua relevante, mas algo mudou. Nos encontros que tenho tido com lideranças de hospitais e nos principais fóruns do setor, uma pergunta tornou-se frequente: qual é o case e quais resultados já foram alcançados?
Parece uma mudança pequena, mas não é. Quando a principal dúvida passa das possibilidades da tecnologia para a experiência de quem já a colocou em prática, o mercado revela seu avanço. Em vez de previsões sobre os próximos anos, hoje circulam casos de hospitais que usam IA para analisar grandes volumes de dados, definir prioridades, apoiar decisões e enfrentar gargalos das suas equipes. A pergunta já não é apenas “isso funciona?”, mas “quem parecido comigo já fez e como eu consigo fazer também?”
Essa é uma transição importante para qualquer mercado que incorpora novas tecnologias. Casos bem-sucedidos deixam de ser demonstrações de potencial e passam a orientar investimentos. Na saúde, isso ganha relevância porque hospitais são organizações complexas, onde escolhas tecnológicas convivem com sistemas legados, requisitos regulatórios, fluxos de trabalho e responsabilidades que não admitem experimentação inconsequente. Não basta dizer que uma aplicação de IA é promissora. É preciso mostrar onde funciona, como foi incorporada, quais resultados produziu e o que outras instituições podem aprender com ela.
É assim que mercados amadurecem: conhecimento, aprendizados e evidências circulam. O que uma instituição vivencia na prática pode reduzir a incerteza da próxima. Num setor onde mudanças exigem confiança, integração e capacidade de execução, esse conhecimento encurta caminhos e reduz os riscos da adoção.
A consequência é uma mudança na responsabilidade das lideranças. Se até aqui boa parte da discussão se concentrou em compreender a IA, agora o desafio é escolher onde aplicá-la. Isso exige uma pergunta mais difícil do que “onde podemos usar IA?”. Exige entender quais problemas resolver primeiro e onde é possível gerar valor relevante para a instituição.
Essa distinção importa porque o desafio dos hospitais não é implementar mais tecnologia, mas lidar com demanda crescente, custos elevados, margens pressionadas e manter a qualidade do cuidado. Nesse contexto, eficiência é condição para investir, evoluir e cumprir sua missão assistencial.
É por isso que algumas das aplicações mais relevantes de IA estão hoje fora da assistência direta. Há espaço para avançar em áreas que sustentam os hospitais e concentram trabalho manual, dados fragmentados e análises de alta precisão. Antes, falar de IA na saúde significava quase automaticamente falar de aplicações clínicas. Esse horizonte se ampliou e a tecnologia está ocupando também os bastidores da assistência.
O faturamento é um exemplo dessa complexidade. Equipes podem precisar revisar centenas de páginas de prontuários de um único paciente e cruzar essas informações com contratos de dezenas de fontes pagadoras. É justamente em ambientes com esse volume de informações e regras que a capacidade de análise da IA ganha relevância. E avançar nessas áreas também importa para a assistência: eficiência administrativa e sustentabilidade financeira afetam a capacidade dos hospitais de cuidar.
Mas tecnologia não ganha escala sozinha. Quanto mais participo dessas conversas, mais fica claro que experiências e relações de confiança são decisivas. Executivos querem ouvir quem já percorreu o caminho: quais dificuldades surgiram, quanto tempo levou, o que precisou ser ajustado e quais ganhos foram comprovados. Isso não é resistência à inovação, mas parte de como a tecnologia se consolida em um setor tão complexo.
A IA está agora em uma fase mais concreta. A discussão sobre sua importância dá lugar à execução, e o foco muda do acesso à tecnologia para a capacidade de escolher aplicações, colocá-las em produção e aprender com os resultados. Nesse estágio, ter acesso à IA não é mais vantagem competitiva, pois ela está se tornando cada vez mais disponível. A diferença estará na capacidade de usá-la para avançar. A próxima pergunta para os executivos da saúde é: o que separará as instituições que apenas adotam IA daquelas que aprendem a liderar com ela?
*Mateus Noronha é CEO & Fundador da Revena.
