Três formas de gerir um programa

Microsoft 365 sozinho, com Copilot, ou com atlanticma.ai

Quatro fatores determinam o sucesso de um programa: as horas que exige, a qualidade do trabalho, a rapidez com que os Benefícios chegam e se as decisões se mantêm.

	Apenas Microsoft 365	Microsoft 365 com Copilot	atlanticma.ai, estimativa nossa
Horas tempo poupado	A linha de base. Numa transformação, 65 dias¹ por mês foram consumidos em relatórios recorrentes e trabalho de direção.	2 a 7%^6,7,8 do tempo de cada pessoa, sobretudo em e-mail, pesquisa e resumos. Sem alteração medida em reuniões ou trabalho partilhado.⁶	33% menos em relatórios recorrentes e trabalho de direção, face a 39%¹ no caso da McKinsey. 22% de todo o tempo do escritório de programa.
Qualidade do trabalho e das decisões de julgamento	Mais lento, mas as pessoas a trabalhar sem auxílio chegaram à resposta certa em 84,5%² das situações numa tarefa de julgamento exigente.	Misto. Um assistente generalista aumentou a qualidade avaliada de 38 para 42,5%² em tarefas ao alcance da IA, e reduziu as respostas certas em 14 a 24 pontos² numa tarefa de julgamento exigente, onde as respostas erradas também pareciam mais convincentes. O próprio Copilot obteve melhores resultados em resumos e e-mails e piores em folhas de cálculo e apresentações.⁹	Cerca de 40%² de melhoria no trabalho redigido (planos, contratos, relatórios), e concebido para 0 pontos perdidos em decisões de julgamento, que ficam com a sua equipa. Sem auxílio, estavam certos em 84,5%² das vezes, contra 60 a 71%² quando dependiam da IA. Cada proposta de reunião inclui a citação de origem e, por predefinição, uma pessoa identificada aprova-a.
Velocidade do programa na sua globalidade	O plano é elaborado manualmente após o fecho. Sem um calendário de Benefícios, o crescimento do preço das ações a três anos foi de 21%⁵ ou menos, contra 71%⁵ com uma meta a um ano.	0% de alteração medida em reuniões ou no tempo necessário para concluir documentos.⁶ Um indivíduo redige uma única tarefa 25%² mais depressa, o que encurta a tarefa, não o programa.	Programas 10 a 25%³ mais curtos. O primeiro plano e os contratos são redigidos em cerca de 4 minutos (teste nosso). Cada mês ganho equivale a um doze avos dos seus Benefícios anuais.
Decisões	Cerca de 1 em cada 3⁴ adquirentes alcança plenamente os objetivos do negócio.	Sem evidências de melhoria nas decisões de equipa. Cada pessoa consulta o seu próprio assistente, a partir dos seus próprios documentos e dos seus próprios prompts, pelo que uma equipa pode chegar a várias respostas diferentes para conciliar em reunião. 40%¹⁰ dos trabalhadores referem ter recebido trabalho gerado por IA que parecia terminado mas não estava, levando cerca de duas horas a resolver. Acreditamos que isso dificulta as decisões em grupo, em vez de as melhorar.	Desde o primeiro dia, trabalha como fazem 59%⁴ dos adquirentes bem-sucedidos, e apenas 28%⁴ dos restantes: responsáveis, datas e um registo de decisões, num único registo partilhado. Acreditamos que os perfis de stakeholders e a modelação de decisões melhoram ainda mais a dinâmica de grupo e a tomada de decisão.

Os valores a cores representam a variação face à linha de base do Microsoft 365, e cada linha compara o mesmo elemento nas três colunas. O ensaio de qualidade utilizou um assistente de IA genérico, e não o próprio Copilot. Os valores na coluna da direita são estimativas nossas, baseadas nos estudos assinalados.

As quatro linhas

O que está publicado, o que a aplicação faz e a nossa estimativa

1. Horas

Publicado: Uma transformação em que os agentes reduziram o trabalho recorrente de reporting e de steering de 65 para 39,5 dias por mês, uma poupança de 39%.¹ Os utilizadores do Copilot pouparam entre 2 e 7%^6,7,8 do seu próprio tempo, sobretudo em e-mail, pesquisa e síntese de informação, sem qualquer alteração mensurável em reuniões ou no trabalho partilhado.⁶
A aplicação: Executa ou apoia 8 das 10 atividades referidas nesse caso.
A nossa estimativa: 33% do trabalho recorrente de reporting e de steering, e 22% de todo o tempo do program office. Os cálculos encontram-se na secção seguinte.

2. Qualidade

Publicado: Um ensaio aleatorizado com 758 consultores que utilizaram um assistente de IA genérico, e não o próprio Copilot. Com IA, o trabalho para o qual esta se revelou adequada foi avaliado como 38 a 42,5% melhor. Numa tarefa de julgamento difícil para a qual não era adequada, as respostas certas baixaram de 84,5% para 60 a 71%, uma quebra de 14 a 24 pontos, e as respostas erradas pareciam mais convincentes.²
A aplicação: Redige planos, charters e relatórios. Apresenta a citação de origem para cada alteração proposta, verifica-a face à transcrição, por defeito solicita a uma pessoa nomeada que aceite ou rejeite, e regista todas as alterações.
A nossa estimativa: Cerca de 40%² de melhoria na redação de documentos (planos, charters, relatórios), e concebida para 0 pontos perdidos em decisões de julgamento, que permanecem com a sua equipa.

3. Velocidade

Publicado: Um banco preparou a sua integração cerca de 25% mais rapidamente. Uma empresa modelou sinergias em cerca de 2 meses, quando o método habitual demora mais de 12.³ Os adquirentes que definiram um prazo para as sinergias dentro de um ano registaram um crescimento de 71% no preço das ações ao longo de três anos, face a 21% ou menos sem qualquer prazo definido.⁵ Um assistente genérico ajudou um indivíduo a concluir uma tarefa definida 25%² mais rapidamente, o que encurta a tarefa, não o programa. Com o Copilot, não se registou qualquer alteração mensurável nas reuniões nem no tempo necessário para concluir documentos.⁶
A aplicação: Redige a direção estratégica, um charter para cada workstream e um plano de trabalho com datas a partir dos seus documentos. Num projeto de teste com oito workstreams, este processo demorou cerca de 4 minutos.
A nossa estimativa: Programas 10 a 25% mais curtos. Os 25% correspondem à estimativa da Bain³ para a fase de preparação, que aplicamos ao programa na totalidade. Cada mês ganho equivale a um doze avos dos seus Benefícios anuais.

4. Decisões

Publicado: De 530 executivos inquiridos, cerca de 1 em cada 3 afirmou ter alcançado plenamente os seus objetivos de deal. Desses, 59% tinham convertido os value drivers em iniciativas com responsáveis e prazos antes do início da integração, face a 28% dos restantes.⁴ Num inquérito separado, 40%¹⁰ dos trabalhadores de escritório afirmou ter recebido trabalho produzido por IA com aparência de estar concluído e que afinal não estava, demorando cerca de duas horas por ocorrência a resolver.
A aplicação: Atribui a cada tarefa um responsável e uma data logo no primeiro plano, mantém um registo de decisões e acompanha os Benefícios face a uma linha de base bloqueada. Constrói um perfil de cada stakeholder-chave e modela o impacto de uma decisão antes de esta ser tomada (simulação de stakeholders, em beta).
A nossa perspetiva: Desde o primeiro dia trabalha da forma como 59%⁴ dos adquirentes bem-sucedidos o fazem, e apenas 28%⁴ dos restantes: responsáveis, datas e registo de decisões, num único registo partilhado. Com um assistente genérico, cada pessoa trabalha a partir dos seus próprios documentos e prompts, pelo que uma equipa pode apresentar várias respostas diferentes a reconciliar na reunião. Acreditamos que isso torna as decisões coletivas mais difíceis, não melhores. Acreditamos que os perfis de stakeholders e a modelação de decisões melhoram ainda mais a dinâmica de grupo e a tomada de decisão.

Cálculos

Como chegamos à estimativa de horas

O caso da McKinsey¹ lista dez atividades recorrentes. Para cada uma indicamos se a aplicação a executa, apoia ou não contempla. Quando executa ou apoia, contabilizamos a poupança reportada pela McKinsey. Quando não contempla, não contabilizamos nada.

Atividade	Dias por mês antes	Dias poupados no caso McKinsey	atlanticma.ai	Dias que contamos
Relatórios quinzenais e do comité de direção	12	9	Cobre	9
Preparação mensal do comité de direção	4	1	Ajuda	1
Outros relatórios, por exemplo para um conselho fiscal	4	3	Ajuda	3
Relatório financeiro mensal	5	2	Ajuda	2
Desempenho face ao plano	5	2	Cobre	2
Relatório mensal de headcount	10	4	Não abrangido	0
Atualizações de estado e acompanhamentos	8	2	Ajuda	2
Verificação da qualidade dos dados das iniciativas	5	0	Não abrangido	0
Recalibração de metas	10	2	Ajuda	2
Avaliação de iniciativas segundo um referencial comum	2	0,5	Ajuda	0,5
Total	65	25,5 (39%)		21,5 (33%)

Em todo o programa de escritório, incluindo planeamento, reuniões e análise, a nossa estimativa é de 22% de todo o tempo. Esta estimativa baseia-se na nossa própria visão de como um escritório divide o seu tempo, e não contabiliza reuniões nem análise.

Os seus números

Coloque o caso com os seus próprios valores

Escolha o tipo de programa, introduza os números que já conhece e selecione as evidências a aplicar. O resultado é uma ilustração com base nos seus dados e nas nossas melhores estimativas acima. Utilize a sua própria moeda.

Gabinete de programa ou suporte à integração, por anoValor indicativo. Uma reestruturação de 3.000 pessoas exigiu mais de 15 colaboradores a tempo inteiro no gabinete de transformação.¹

Benefícios anuais no seu caso de negócioValor ilustrativo. Os melhores executantes visam 75% ou mais dos resultados anuais; os mais fracos, 25% ou menos.¹⁶

Duração do programa, em mesesValor ilustrativo. Sem referência publicada.

Horas poupadas16%. Leitura restrita: as atividades em que a aplicação apenas auxilia contam a metade.22%. A nossa estimativa para um gabinete de programa completo.33%. O nosso valor de reporte e direção¹, aplicado a todo o gabinete.O seu próprio valor: %

Programa encurtado em10%. O extremo inferior da nossa estimativa.25%. O valor medido pela Bain para a preparação de integração³, aplicado a todo o programa.O seu próprio valor: %

	Apenas Microsoft 365	Com Copilot	atlanticma.ai
Horas, valor por ano	0	48.000 a 4%	264.000 a 22%
Benefícios antecipados	0	0 0% de variação medida	1.800.000 1,8 meses mais cedo. Cada mês vale um duodécimo dos Benefícios anuais.

A qualidade e as decisões não são convertidas em valor monetário aqui.

Retorno sobre a licença, ao longo dos seus projetos

Projetos que gere em simultâneo, em médiaUm número inteiro. Conte os programas ativos em simultâneo, não os que inicia num ano. Cada um é considerado equivalente ao descrito acima.

	Um programa	Os seus 3 projetos
Horas poupadas ao longo do programa	356.400 16,2 meses a 264.000 por ano	1.069.200
Benefícios antecipados	1.800.000	5.400.000
Benefício total	2.156.400	6.469.200
atlanticma.ai Enterprise, ao longo do programa 3 projetos × $12,000 $36,000 Pacote Enterprise (25%, mínimo de $20,000) $20,000	25.200 18.667 por projeto por ano, durante 16,2 meses	75.600 56.000 por ano, durante 16,2 meses
Retorno		86 vezes a licença Benefício líquido 6.393.600

Calculado com base no plano Enterprise, o nosso preço mais elevado. Os planos Independent e Firm custam menos, pelo que o retorno é superior. O preço segue a fórmula Enterprise: $12,000 por ano para cada projeto ativo em simultâneo, mínimo de três projetos, mais o pacote Enterprise de 25% das taxas de projeto, mínimo de $20,000 por ano. Em dólares americanos. A duração do programa é a reduzida: os seus meses, menos a redução que escolheu acima. As horas e a licença são contabilizadas ao longo dessa duração.

O que não incluímos: módulos adicionais, como o Earnout Ledger (em beta) em projetos de M&A, e utilização além dos limites definidos para cada projeto. A configuração, o suporte e o desenvolvimento personalizado são cobrados em separado. A qualidade e as decisões contribuem para o retorno, mas não são contabilizadas.

Os estudos

O que cada um mediu

McKinsey, "The agentic transformation office", setembro de 2026. Uma transformação, utilizando as próprias ferramentas da McKinsey. A McKinsey estima que os agentes podem reduzir o tempo em muitas tarefas principais entre 35 e 40%. Ler
Harvard Business School e BCG, "Navigating the Jagged Technological Frontier", 2023. Um ensaio aleatorizado com 758 consultores a trabalhar individualmente com um assistente de IA genérico em tarefas definidas. Ler
Bain, M&A Report 2026. Casos de clientes: um banco cuja preparação da integração foi cerca de 25% mais rápida, e uma empresa que modelou sinergias em aproximadamente dois meses. Ler
PwC, 2026 M&A Integration Survey. 530 quadros superiores em empresas com receitas de $1 mil milhões ou mais. Dados autodeclarados. Ler
PwC, "The M&A synergies credibility gap". 180 transações públicas nos EUA de $1 mil milhões ou mais, anunciadas entre 2016 e 2024. Uma correlação, conforme indicado pela PwC. Ler
Microsoft Research, "Shifting Work Patterns with Generative AI", 2025. Um ensaio aleatorizado com 7.137 trabalhadores em 66 empresas. Os utilizadores regulares do Copilot pouparam cerca de duas horas por semana em e-mail; o tempo em reuniões não se alterou. Ler
Avaliações do Copilot pelo governo do Reino Unido, 2025 e 2026. Poupanças autodeclaradas de 19 minutos por dia num departamento e 26 em doze. Department for Work and Pensions, transversal ao governo
Humlum and Vestergaard, "Large Language Models, Small Labor Market Effects", 2025. Cerca de 25.000 trabalhadores dinamarqueses. Os utilizadores de assistentes de IA pouparam, em média, 2,8% das suas horas de trabalho. Ler
Departamento de Negócios e Comércio do Reino Unido, avaliação do Microsoft 365 Copilot, 2025. 1.000 licenças. Num pequeno teste observado, os utilizadores do Copilot tiveram melhores resultados em resumos e e-mails e piores em análise de folhas de cálculo e apresentações. O departamento não encontrou evidências robustas de que o tempo poupado melhorou a produtividade. Ler
BetterUp Labs e Stanford Social Media Lab, inquérito sobre trabalho produzido por IA, 2025. Cerca de 1.150 trabalhadores de escritório nos EUA, autodeclarado. 40% receberam trabalho produzido por IA no mês anterior que parecia cuidado mas carecia de substância, e gastaram quase duas horas a lidar com cada caso. Ler
L.E.K. Consulting, "Keys to unlocking post-merger integration value: cost synergies", 2024. Negócios públicos com sinergias anunciadas, de 2012 a 2022. Os adquirentes medianos visam sinergias de custos entre 6 e 10% da receita da empresa-alvo. Ler
BCG, "The Real Deal on M&A, Synergies, and Value", 2016. 286 negócios norte-americanos acima de $500 milhões, de 2010 a 2015. Espera-se que as sinergias se concretizem entre 12 a 18 meses. Ler
PrivateEquityInfo, "What a decade of PE holding periods reveals", 2026. Saídas de plataformas nos EUA. Período de detenção mediano de 5,9 anos para saídas em 2025. Ler
BD Emerson, referência para acordos de serviços de transição, 2026. 39 separações por empresas registadas na SEC, de 2020 a 2026. Prazo mediano de 24 meses. Ler
EY, "Four current trends in estimating M&A integration costs", 2019. Mais de 70 negócios nos EUA acima de $1 mil milhão, de 2010 a 2016. O custo de integração foi em média de 3% do valor do negócio, com uma variação entre 1 e 7%. Ler
McKinsey, "The numbers behind successful transformations", 2019. 82 empresas cotadas. Os intervenientes com melhor desempenho definem metas em 75% ou mais dos resultados anteriores; os mais fracos em 25% ou menos. Ler
National Center for the Middle Market. Define o mercado intermédio dos EUA como empresas com receita anual entre $10 milhões e $1 mil milhão. Ler
Deloitte, Inquérito Global sobre Desinvestimentos, 2026. 1.500 executivos, inquiridos em outubro de 2025. Autodeclarado. Os vendedores identificam os custos residuais como o principal desafio após a venda, e apenas 11% os resolvem na totalidade. Ler
McKinsey, "Profitably parting ways: Getting more value from divestitures", 2013. Experiência da McKinsey com vendedores; não é indicada nenhuma amostra. Os vendedores demoram frequentemente até três anos a recuperar de um desinvestimento. Ler

Como ler esta página

Dados publicados e as nossas estimativas

Um valor com um número pequeno ao lado provém do estudo com esse número. É o resultado desse estudo.
Um valor identificado como estimativa nossa representa a nossa perspetiva sobre o que atlanticma.ai foi desenvolvido para entregar, com base nesses estudos e no que a aplicação faz.
As nossas estimativas são as melhores estimativas disponíveis. Ainda não foram medidas num programa de cliente, e os seus resultados dependerão do seu programa.