Estamos vivendo um
momento de “déjà vu” corporativo em 2026. Assim como na grande migração para a
nuvem, em 2020, o mercado hoje corre para abraçar a Inteligência Artificial
(IA) com o mesmo fôlego e, por vezes, a mesma falta de planejamento. O “hype” é
inegável: 77% das empresas brasileiras declaram familiaridade com agentes de
IA, segundo um estudo. Entretanto, o abismo entre o saber e o fazer é
profundo. Enquanto o vocabulário dos gestores está em dia, a execução prática
ainda patina em experimentações que nem sempre encontram o caminho do balanço
financeiro. Para que a IA gere negócios de fato, precisamos transitar da fase
da curiosidade para a fase da métrica.
Os números ajudam
a dimensionar esse descompasso. Um levantamento com cerca de 300 implementações corporativas
apontou que aproximadamente 95% dos pilotos de IA não geram impacto mensurável
em P&L. Em paralelo, outros dados indicam que 29% das empresas da Fortune 500 já
possuem algum produto de IA em produção. As duas estatísticas não se
contradizem: elas medem coisas diferentes. Estar em produção significa uso
ativo; gerar negócio implica impacto financeiro verificável. Entre um e outro,
há um intervalo que ainda não foi plenamente resolvido pelas organizações.
Esse intervalo
também aparece nos dados brasileiros. Embora 77% das empresas declarem
familiaridade com agentes de IA, apenas uma fração implementa casos reais –
como geração de dashboards (43% conhecem, 14% usam) ou automação de relatórios
(35% conhecem, 8% usam). A familiaridade avançou mais rápido do que a execução.
E, sem execução consistente, não há geração de receita ou ganho operacional
relevante.
Ao mesmo tempo,
onde a IA funciona, os resultados podem ser expressivos, ainda que menos
frequentes do que a narrativa sugere. Um importante estudo dos EUA analisou 51 implementações bem-sucedidas e
identificou padrões importantes: 61% tiveram tentativas fracassadas anteriores,
e 77% enfrentaram desafios ligados a custos invisíveis, como mudança de
processos, qualidade de dados e governança. Ou seja, o valor existe, mas ele é caro, iterativo e depende menos da
tecnologia em si do que da capacidade organizacional de absorvê-la.
Assim como ocorreu
na migração para a nuvem, a IA está criando uma camada de consumo – de dados,
processamento e, principalmente, custo. O uso de modelos de linguagem em larga
escala (LLMs) implica despesas recorrentes, muitas vezes em dólar, que nem
sempre estão sob controle ou governança clara. Em um cenário em que “cada área
vira tecnologia”, o risco de um novo “shadow IT”, agora alimentado por IA,
cresce, pressionando budgets e dificultando a mensuração de retorno.
A própria economia
da IA ajuda a explicar essa tensão. Diferentemente do software tradicional, em
que o custo marginal por usuário tende a zero, a IA tem custo direto por uso.
Cada interação consome infraestrutura – tokens, energia, processamento. Isso
transforma o usuário em carga computacional (“workload”) e
desafia modelos clássicos de monetização. Não por acaso, pesquisas indicam que empresas já gastam, em média, mais de
US$ 60 mil por mês com IA, com dificuldade de mensurar ROI em quase metade dos
casos. O crescimento do uso, especialmente com agentes que executam tarefas
contínuas, tende a ampliar essa complexidade.
Ainda assim, há
sinais concretos de geração de valor. Avaliações apontam que funções mais expostas à IA já
apresentam prêmio salarial médio de 56%, refletindo ganho de produtividade e
escassez de talento qualificado. No nível organizacional, casos específicos
mostram reduções significativas de custo e ganho de eficiência, como automações
que substituem processos inteiros. Mas esses exemplos ainda são mais exceção do
que regra e, muitas vezes, não capturam o custo total envolvido na
transformação.
O que precisa
evoluir para que os dados sobre geração de negócios sejam mais robustos? Três
frentes se destacam. A primeira é governança – especialmente de dados e consumo
de IA, com práticas equivalentes ao FinOps, agora aplicadas a modelos e tokens.
A segunda é clareza de propósito: projetos que começam pelo problema de
negócio, e não pela tecnologia, tendem a gerar mais valor, como mostram estudos sobre modelos baseados em habilidades. A terceira é
maturidade cultural, que envolve desde a capacitação das equipes até a redução
do medo e o redesenho de processos.
Há uma mudança
estrutural em curso: a transição da IA como ferramenta para a IA como
infraestrutura de execução. Isso muda a forma de medir valor. Não se trata
apenas de quantos usuários utilizam IA, mas de quanto trabalho ela executa, e
com que impacto econômico. Enquanto essa métrica não se consolida, o mercado
continuará convivendo com uma dualidade: uma tecnologia amplamente adotada,
porém ainda em busca de sua tradução mais consistente em geração de negócios.
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