IA corporativa: entre promessas bilionárias e retornos imensuráveis
A corrida pelo uso da IA já consumiu bilhões, mas os retornos permanecem incertos. Um paradoxo que divide conselhos e investidores. Lideranças enfrentam a decisão mais difícil: insistir ou recuar?
A Inteligência Artificial se tornou, em poucos anos, o eixo em torno do qual giram as expectativas de executivos, investidores e governos. Nenhuma outra tecnologia recente atraiu tanta atenção, capital e esperança de transformação estrutural. Mas, enquanto algumas empresas já colhem ganhos rápidos e concretos, a maioria permanece atolada em pilotos caros, fragmentados e de impacto limitado.
Um estudo conduzido pelo MIT e pela McKinsey mostra como algumas organizações estão transformando a promessa em resultado. Um grande varejista global conseguiu reduzir custos de treinamento ao adotar um chatbot interno; uma farmacêutica recuperou mais de US$ 10 milhões em contratos em poucas semanas; uma fabricante industrial construiu um sistema de controle de processos dez vezes mais rápido e barato que o anterior. No conjunto, empresas líderes apresentam desempenho quase quatro vezes superior ao das retardatárias.
Os fatores que diferenciam essas líderes são menos tecnológicos e mais organizacionais. Patrocínio executivo é decisivo: em 77% dos casos, os projetos são conduzidos por líderes de nível C. O ecossistema de parcerias também pesa: os líderes sabem quando recorrer a parceiros externos e, sobretudo, garantir a transferência de conhecimento. Colaboração multifuncional aparece como requisito indispensável, unindo TI, operações e negócios. E a gestão estratégica de dados completa a equação: não basta acumular volumes, mas mantê-los limpos, acessíveis e acionáveis.
Apesar de retornos comprovados — até cinco vezes o investimento em menos de cinco anos — quantificar o ROI segue sendo um obstáculo. Muitas iniciativas falham não por falta de tecnologia, mas por métricas mal definidas e expectativas desalinhadas. Os líderes avançam mesmo diante dessa incerteza, sustentados por visão de longo prazo e apoio inabalável da alta direção.
O contraste fica ainda mais evidente diante de outro relatório do MIT, que abalou a confiança do mercado ao apontar que 95% dos projetos piloto de GenAI corporativa não entregaram retorno mensurável. A reação foi imediata, derrubando ações de empresas de tecnologia e alimentando manchetes sobre o suposto fracasso da IA.
Essa estatística, no entanto, esconde uma realidade paralela. Fora das iniciativas oficiais, a IA floresce no cotidiano. O estudo revela que 90% dos funcionários já usam ferramentas pessoais como ChatGPT ou Claude em suas rotinas de trabalho, embora somente 40% de suas empresas tenham licenças corporativas. Eles automatizam tarefas rotineiras, revisam documentos, escrevem relatórios. É produtividade real, mas invisível às métricas formais e muitas vezes fora do radar do compliance.
Esse descompasso entre o “cima” e a “base” das organizações é talvez o retrato mais fiel do momento atual da IA corporativa: conselhos frustrados com pilotos que não escalam, enquanto funcionários improvisam soluções práticas e acessíveis, muitas vezes com mais impacto imediato.
Nem todos, porém, concordam com a leitura dura do MIT. Muitos analistas argumentam que a metodologia do estudo é excessivamente simplista, confundindo o ROI de curto prazo com o valor estratégico de longo prazo. Projetos de IA em áreas como cadeia de suprimentos, manutenção preditiva ou saúde personalizada exigem tempo de maturação. Os benefícios não aparecem de imediato, mas se acumulam ao longo de trimestres e anos, potencializados por efeitos de escala. Além disso, métricas tradicionais como ROI ou payback raramente capturam ganhos qualitativos — como resiliência, escalabilidade modular ou a criação de novos modelos de negócios. O que hoje parece custo afundado pode, em perspectiva, se revelar a base de transformações profundas.
O relatório traz ainda outros sinais importantes: 80% das empresas investigaram LLMs de uso geral, mas só 40% conseguiram levar projetos à produção. No caso de aplicações customizadas de IA generativa, 60% testaram, 20% chegaram a pilotos e apenas 5% avançaram além disso, travadas por problemas de integração. Metade dos gastos se concentrou em vendas e marketing, embora os maiores retornos tenham surgido em funções de back-office, como eliminação de contratos de terceirização. E as organizações que apostaram em parcerias externas alcançaram desempenho duas vezes melhor que aquelas que tentaram construir tudo internamente.
Portanto, apesar de mais pilotos fracassados do que bem-sucedidos, o progresso ainda está acontecendo — apenas de forma gradual e menos brilhante.
O “Hype Cycle for AI 2025“, do Gartner, confirma essa ambiguidade. A GenAI, antes celebrada como transformadora, desce agora ao Vale da Desilusão, à medida que as organizações compreendem seu potencial e seus limites.Apesar de um gasto médio de US$ 1,9 milhão em iniciativas da GenAI em 2024, menos de 30% dos líderes de IA relatam que seus CEOs estão satisfeitos com o retorno do investimento em IA. Organizações pouco maduras têm dificuldade em identificar casos de uso adequados e nutrem expectativas irreais. As mais avançadas, por sua vez, enfrentam escassez de talentos e o desafio de disseminar conhecimento.
De forma mais ampla, as organizações enfrentam desafios de governança (por exemplo, alucinações, preconceito e imparcialidade) e regulamentações governamentais que podem impedir aplicações GenAI para produtividade, automação e evolução de funções de trabalho.
A euforia inicial vem cedendo lugar, portanto, à necessidade de estruturar. O foco migra para tecnologias facilitadoras, como engenharia de IA, ModelOps e, sobretudo, dados prontos para IA — um gargalo que 57% das empresas ainda não resolveram.
A engenharia de IA surge como disciplina-chave: ajuda empresas a criar portfólios de soluções consistentes, seguras e escaláveis. O ModelOps complementa esse movimento, padronizando e colocando modelos em produção com governança de ponta a ponta, ajudando a padronizar e ampliar iniciativas de análise, IA e GenAI, e colocá-las em produção.
Mas organizações sem dados prontos para IA não conseguirão atingir os objetivos de negócios e se exporão a riscos desnecessários. A IA é tão boa quanto os dados aos quais tem acesso. Entenda-se por dados prontos para IA as informações corretamente estruturadas para serem ingeridas por ferramentas de IA, o que significa que foram otimizadas para eficiência e precisão.
Juntos, os três relatórios revelam que:
- Para as empresas que acertaram a estratégia, a IA já é diferencial competitivo, com ganhos reais de eficiência, redução de custos e até novas linhas de receita.
- Para a maioria, a IA ainda é promessa distante, emperrada em pilotos caros, expectativas irreais e estruturas de dados frágeis.
- Para os trabalhadores, a IA já é prática cotidiana — uma revolução bottom-up que escapa ao controle formal das corporações.
- Para os analistas mais cautelosos, o retrato de fracasso é apenas parcial: os retornos estratégicos de longo prazo ainda estão em formação.
No fim, o valor da IA corporativa é sobre liderança, governança, e a capacidade de olhar além dos ciclos de hype para capturar o valor estrutural de longo prazo. Talvez a pergunta a se fazer hoje seja: o ROI é mesmo a métrica certa para avaliar a IA neste momento?
O retorno do investimento em IA pode não aparecer imediatamente. É fato, como demonstra esse estudo da IBM. Mas seus benefícios incrementais — como melhorias na satisfação do cliente, eficiência operacional, e nas decisões de negócios, cada vez mais baseadas em dados — podem ser mais importantes para o sucesso do negócio a longo prazo. E desconsiderar isso é um erro estratégico.
