Os dados recentes ajudam a explicar essa distância entre discurso e resultado. Um levantamento da KPMG divulgado em 2026 constatou que, embora 95% das organizações já tenham uma estratégia formal de inteligência artificial, apenas 8% conseguem comprovar retorno efetivo sobre o investimento. A McKinsey, por sua vez revela que cerca de 88% das empresas afirmam usar IA, mas só uma em cada cinco extrai valor real, sendo que apenas 39% relatam algum impacto no EBIT em nível corporativo.
A adoção avançou de forma evidente. O retorno mensurável, porém,
não acompanhou o mesmo ritmo. E os motivos são mais simples, e estruturais, do
que parecem.
1. A liderança mede atividade, não impacto
É mais fácil, e mais confortável, reportar “número de
colaboradores treinados em IA”, “quantidade de licenças distribuídas” ou “casos
de uso mapeados” do que demonstrar receita incremental, custo evitado, ganho de
produtividade comprovado ou redução de risco.
A primeira categoria de indicadores quase sempre cresce. A
segunda, quando medida com rigor, frequentemente decepciona, e, por isso, tende
a ser evitada.
Treinar mil pessoas não significa que mil pessoas passaram a tomar
decisões melhores. Implementar um assistente generativo não significa que um
processo ficou mais eficiente. Mapear cinquenta oportunidades não quer dizer
que alguma delas gerou valor.
A questão não é abandonar as métricas de adoção. Elas são úteis. O
problema é tratá-las como resultado final, quando deveriam ser apenas
indicadores intermediários de uma jornada que precisa terminar em impacto de
negócio.
2. A verdade técnica se perde antes de chegar ao board
Existe uma assimetria de linguagem entre quem aprova o orçamento e
quem executa o projeto.
Os times técnicos geralmente sabem onde a IA está funcionando,
onde ainda apresenta limitações e em quais condições seus resultados são
confiáveis. Mas esse vocabulário raramente sobrevive à tradução para a
linguagem do comitê executivo.
No caminho entre o time de dados e o board, “o modelo tem
desempenho instável fora do ambiente de teste” pode se transformar em “estamos
evoluindo nossas capacidades de IA generativa”. “Ainda não conseguimos integrar
a solução ao fluxo de trabalho” vira “o piloto foi bem recebido pelos
usuários”.
Não se trata, necessariamente, de má-fé. Muitas vezes, é apenas o
efeito de uma organização que prefere narrativas de progresso a conversas
difíceis sobre limitações, riscos e retorno.
Mas uma empresa só consegue tomar boas decisões quando a liderança
recebe informações que preservam a realidade, e não apenas a versão mais
apresentável dela.
3. Muitas iniciativas começam pela pressão, não pelo
problema
Uma parcela relevante dos programas corporativos de IA não nasce
de uma pergunta de negócio clara. Nasce da pressão externa. O conselho pergunta
o que a empresa está fazendo com IA. Um concorrente anuncia uma parceria com
uma grande empresa de tecnologia. Um analista de mercado inclui o tema em seu
relatório. A resposta, quase sempre, é criar um programa antes de definir com
precisão qual problema ele precisa resolver.
Um programa sem uma pergunta de negócio clara produz atividade. E
atividade é fácil de mostrar: workshops, pilotos, dashboards, comitês,
treinamentos e apresentações. Resultados, por outro lado, exigem foco, escolhas
e disposição para interromper aquilo que não funciona.
Há ainda um incentivo de carreira que raramente é discutido. Quem
lidera uma transformação em IA sabe que os resultados financeiros mais
consistentes podem levar anos para aparecer. Antes disso, é possível que a
pessoa já tenha assumido outro cargo, mudado de área ou deixado a empresa. Quem
herda o programa nem sempre participou de sua concepção e dificilmente terá
incentivo para expor que sua base era frágil.
Sem responsabilidade clara pelo resultado ao longo do tempo, a
iniciativa corre o risco de se tornar uma sucessão de demonstrações bem
produzidas, mas desconectadas do negócio. Estamos entrando em uma fase em que
investidores, conselhos de administração e reguladores começam a exigir mais do
que narrativas sobre inteligência artificial. A expectativa passa a ser por
evidências auditáveis: indicadores financeiros verificáveis, metas explícitas e
uma conexão clara entre o investimento realizado e o resultado reportado.
Esse movimento também amplia o risco reputacional. O chamado AI
washing, a amplificação de capacidades de IA sem lastro operacional
compatível já atrai atenção regulatória em mercados como os Estados Unidos. O
que hoje parece apenas um desconforto interno pode se transformar em uma
exposição legal, financeira e de mercado.
As empresas que irão se diferenciar nos próximos anos não serão,
necessariamente, as que “usam mais IA”. Em pouco tempo, essa expressão deixará
de significar algo relevante: a tecnologia estará embutida em praticamente
todos os softwares corporativos. A verdadeira diferenciação estará em quem
consegue responder, com números concretos e defensáveis, onde a IA mudou um
resultado e por quê.
Vale, então, uma pergunta simples para qualquer liderança: se sua
empresa parasse hoje de falar sobre inteligência artificial, quantos processos
internos, decisões de negócio ou resultados financeiros seriam efetivamente
diferentes amanhã?
Se a resposta for “quase nenhum”, talvez o problema nunca tenha
sido a tecnologia. Talvez, em algum momento, a organização tenha trocado a pergunta
“isso resolve um problema real do nosso negócio?” por “isso nos faz parecer
atualizados?”. E ninguém percebeu a troca.
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