Paul Gibbons
A maioria das organizações é mais eficaz na implementação da IA do que na sua utilização. Os fluxos de trabalho, os hábitos de tomada de decisão e os padrões culturais da organização existente permanecem inalterados muito tempo depois da chegada das novas ferramentas. É nessa lacuna entre a implementação técnica e a adoção comportamental que a maior parte do investimento em transformação se perde silenciosamente.
A diferença entre implementar a IA e utilizá-la efetivamente é uma questão de comportamento, e Paul Gibbons, criador do modelo «Adaptive Adoption» e autor de oito livros sobre mudança organizacional, ajuda os líderes de topo a colmatar essa lacuna.
Full Profile
Por que razão as organizações trabalham com Paul Gibbons
- O seu modelo de Adoção Adaptativa — um quadro de ciência comportamental de sete pilares para a adoção da IA — e o seu diagnóstico complementar, o Índice de Maturidade da Adoção Adaptativa (AAMI), proporcionam aos líderes uma ferramenta estruturada para avaliar e abordar as condições humanas que determinam se um investimento em IA gera retorno ou estagna. Este tipo de propriedade intelectual nomeada e desenvolvida é raro nesta área temática.
- «The Science of Organizational Change» é citado pela equipa de mudança da Google e pelo grupo de cultura interna da Microsoft como tendo reorientado a forma como abordam a transformação: uma forma invulgar de verificação de que a estrutura intelectual se mantém sob pressão operacional real, e não apenas em projetos de consultoria.
- Ele dirá a uma organização o que está errado com a sua forma de pensar sobre a mudança. O presidente da KPMG descreveu a experiência como ouvir «o que precisávamos de ouvir, não o que queríamos ouvir», uma qualidade que se torna valiosa quando os líderes seniores investiram discretamente em abordagens que não estão a funcionar.
- A sua carreira profissional abrange a fundação de uma das principais empresas de consultoria em liderança da Europa (Future Considerations), o exercício de funções como sócio na IBM Consulting e o desenvolvimento de metodologias de gestão da mudança na área de Estratégia, Inovação e Mudança da PwC, o que significa que as estruturas foram testadas sob pressão precisamente nas grandes e complexas organizações que participam em eventos de liderança sénior.
- A sua amplitude académica, que abrange neuroquímica, economia, neurociência, filosofia e ciências comportamentais, permite-lhe recorrer a disciplinas raramente aplicadas à transformação organizacional, bem como identificar e desmascarar a pseudociência que preenche um campo onde, como observou publicamente Jeffrey Pfeffer, de Stanford, o charlatanismo é comum.
Destaques da biografia
- Fundador e CEO da Future Considerations (2001), uma das principais empresas de consultoria em liderança e mudança cultural da Europa, com clientes de renome, incluindo a Shell, a BP, o HSBC, o Barclays e a KPMG
- Ex-sócio da IBM Consulting (Talento e Transformação); ex-estrategista sénior na área de Estratégia, Inovação e Mudança da PwC, onde desenvolveu as metodologias de gestão da mudança e transformação corporativa
- Autor de oito livros, incluindo «The Science of Organizational Change» — considerado um dos melhores textos de gestão da mudança de todos os tempos — e «Adopting AI: The People-First Approach» (2025)
- Classificado em 5.º lugar a nível mundial em mudança de cultura organizacional pela Global Gurus; nomeado entre os 52 melhores a nível mundial em IA em 2026 (London Speaker Bureau)
- Membro da Royal Society of Arts (FRSA); Professor Adjunto de Ética Empresarial na Universidade de Denver (2015-2018); membro da American Philosophical Association e do Conselho da U.S. Academy of Management
- Artigos publicados no The Wall Street Journal, no Financial Times e no The Guardian; recomendado por Jeffrey Pfeffer (Stanford Business School) e Simon Collins (Presidente da KPMG)
Biografia
A maioria das organizações sabe que os seus investimentos em IA e transformação estão a ter um desempenho abaixo do esperado. A questão mais difícil é o porquê e a resposta honesta, na maioria dos casos, é que a arquitetura comportamental e cultural da organização nunca foi redesenhada a par da tecnologia. Paul Gibbons passou três décadas a construir a base de evidências que explica este fracasso e os quadros de referência que ajudam os líderes a agir em conformidade.
A sua contribuição intelectual começa com uma provocação. Em «The Science of Organizational Change», Gibbons argumenta que a maioria das estruturas de gestão da mudança assenta em mitos e em psicologia popular não comprovada, e substitui-as por abordagens baseadas na economia comportamental, na neurociência e na teoria da complexidade. Tanto a equipa de mudança da Google como o grupo de cultura interna da Microsoft atribuíram ao livro o mérito de ter reorientado a forma como abordam a transformação. Jeffrey Pfeffer, da Stanford Business School, elogiou o seu trabalho por trazer rigor científico ao que descreveu como um campo repleto de pseudociência.
Essa crítica evoluiu para uma estrutura construtiva para a era da IA. O seu modelo de Adoção Adaptativa, uma abordagem de sete pilares baseada na ciência comportamental, oferece aos líderes uma alternativa estruturada à aplicação da gestão da mudança convencional à transformação da IA. O seu diagnóstico complementar, o Índice de Maturidade da Adoção Adaptativa, ajuda as organizações a avaliar onde se encontram realmente. O modelo baseia-se em três décadas de trabalho de consultoria a conselhos de administração e equipas de direção, incluindo a fundação da Future Considerations, uma das principais empresas de consultoria em liderança da Europa, o cargo de sócio na IBM Consulting e o desenvolvimento de metodologias de mudança na prática de Estratégia, Inovação e Mudança da PwC.
Gibbons é membro da Royal Society of Arts e está classificado entre os cinco melhores a nível global em mudança de cultura organizacional pela Global Gurus, e entre os 52 melhores a nível global em IA em 2026. Lecionou ética empresarial e liderança na Universidade de Denver, integra o conselho de administração do Institute for Enterprise Ethics de Denver e apresenta o podcast Think Bigger Think Better, que explora a interseção entre IA, ciência comportamental e liderança organizacional.
Principais temas de palestras
- Ciência comportamental e mudança organizacional
- Adoção da IA e transformação da força de trabalho
- Mudança cultural e design comportamental
- Mitos da gestão da mudança e práticas baseadas em evidências
- Ética da IA e governação organizacional
- Liderança em ambientes complexos e incertos
- O futuro do trabalho e a colaboração homem-máquina
Ideal para
- CHROs e líderes de transformação de pessoas que conduzem mudanças organizacionais impulsionadas pela tecnologia
- Conselhos de administração e líderes de topo que tomam decisões sobre a adoção e a governança da IA
- Profissionais de desenvolvimento organizacional e gestão da mudança
- Líderes de transformação digital e tecnológica em organizações grandes e complexas
Resultados para o público
- Um quadro claro para compreender por que razão os esforços de mudança cultural e de adoção da IA falham frequentemente, baseado na ciência comportamental em vez de em convenções
- Ferramentas práticas para diagnosticar onde as lacunas comportamentais e culturais estão a comprometer os investimentos em tecnologia
- Uma base mais rigorosa para avaliar estratégias de adoção de IA e distinguir sinais credíveis do ruído do mercado
- Linguagem e enquadramento para conversas do conselho de administração e da direção executiva sobre as condições organizacionais necessárias para uma transformação bem-sucedida
- Familiaridade com o quadro de Adoção Adaptativa e o Índice de Maturidade da Adoção Adaptativa como alternativas estruturadas e baseadas em evidências à gestão da mudança convencional aplicada à IA
Talks
On what AI is doing to human cognition, and the skills question leaders are quietly worried about.
Key takeaways:
- What the research on cognitive offloading actually shows
- Why some workers report two to three times productivity gains while the evidence points the other way
- What leaders should do about skills development when both readings are true
On why individual AI gains of three to five times are not reaching the enterprise.
Key takeaways:
- A four-box friction model: load-bearing, theatre, ritual and turf-defending friction
- Which three types of friction do not earn their keep
- The leadership courage required to cut them
On building the support function most leaders cannot afford to hire.
Key takeaways:
- What a chief of staff role actually consists of, task by task
- How to assemble an always-available equivalent in a few hours
- Where the approach holds up and where it fails
On decision-making with incomplete information, drawn from Gibbons’ poker career and his 2026 book “Polymath Poker”.
Key takeaways:
- Expected value, Bayesian updating and range thinking as management tools
- How executives systematically misprice risk
- Why a good outcome and a good decision are different things
On the coming public reaction to AI and what it means for companies deploying it.
Key takeaways:
- Where the backlash is forming across trust, work, meaning and institutions
- What it means for organisations mid-deployment
- How to lead through it without retreating from the technology
On why Kotter and Prosci cannot carry AI adoption, and what replaces them.
Key takeaways:
- Why models built for go-live dates and stable end-states break on AI
- Change Agility as the capability to adapt continuously
- The leadership behaviours that build it