Diversas estão apostando pesado na inteligência artificial generativa (IA), mas a realidade mostra um cenário onde a maioria dessas iniciativas não está decolando.
Segundo o relatório “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, publicado esta semana pelo MIT, apenas 5% dos programas-piloto com IA conseguem gerar aceleração significativa de receita. Em contrapartida, 95% não trazem impacto mensurável nos resultados financeiros.
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❓🤔 Por que a IA não está entregando resultados para a maioria?
O problema não está na qualidade dos modelos, mas sim no que os pesquisadores chamam de “lacuna de aprendizado” tanto das ferramentas quanto das próprias organizações. Enquanto executivos culpam regulações ou falhas tecnológicas, o MIT aponta que o verdadeiro gargalo é a integração dentro das operações.
Ferramentas genéricas, como o ChatGPT, funcionam muito bem para uso individual devido à sua flexibilidade. No entanto, dentro das empresas, elas enfrentam barreiras porque não se adaptam aos fluxos de trabalho internos, o que compromete a escalabilidade e o impacto nos processos.
💸📊 Onde as empresas precisam melhorar?
Mais da metade dos orçamentos destinados à IA generativa é aplicada em ferramentas de vendas e marketing. Mas os dados do MIT mostram que o maior retorno sobre investimento (ROI) vem de automação de back-office, incluindo:
- Eliminação de processos terceirizados (BPO)
- Redução de custos com agências externas
- Otimização operacional
Ou seja, enquanto as empresas sonham em usar IA para atrair clientes, as maiores oportunidades estão escondidas na eficiência interna.
✅🚀 Como diferenciar os casos de sucesso?
De acordo com o relatório, a forma como as empresas adotam a IA é determinante:
✔️ Comprar soluções de fornecedores especializados e formar parcerias: taxa de sucesso de 67%
✔️ Desenvolver ferramentas internas: sucesso em apenas 33% dos casos
Este ponto é especialmente relevante em setores como serviços financeiros, que tentam criar sistemas próprios para lidar com regulações rígidas. Contudo, os dados mostram que quem tenta fazer tudo sozinho enfrenta muito mais fracassos.
Além disso, empresas bem-sucedidas costumam:
- Empoderar gestores de linha (não apenas os laboratórios de IA) para liderar a adoção
- Escolher ferramentas capazes de se integrar profundamente e evoluir com o tempo
👩💻🔍 Impactos na força de trabalho
Embora não esteja ocorrendo um movimento massivo de demissões, muitas empresas não estão repondo vagas administrativas e de atendimento ao cliente, especialmente aquelas antes terceirizadas e consideradas de baixo valor agregado.
Outro ponto crítico é o avanço da chamada “IA sombra”, ou seja, o uso não autorizado de ferramentas como ChatGPT pelos colaboradores. Esse fenômeno demonstra a dificuldade das empresas em medir o impacto real da IA na produtividade e no lucro.
🤖🔮 O que vem a seguir: IA com autonomia
O estudo aponta que organizações mais avançadas já experimentam sistemas de IA agentes, capazes de aprender, lembrar e agir de forma autônoma dentro de limites predefinidos. Essa pode ser a próxima grande revolução no uso corporativo da IA.
Conforme o relatório MIT, podemos destacar :
- 95% dos projetos-piloto de IA não entregam resultados
- Problema central: integração com os processos e não falha nos modelos
- ROI maior está em automação interna, e não em vendas/marketing
- Parcerias com fornecedores especializados têm o dobro de chances de sucesso
- IA sombra é um desafio crescente para governança e segurança
📌✅Conclusão
A inteligência artificial generativa não é uma moda passageira, mas também não é uma solução mágica. O relatório do MIT destaque que o sucesso não depende apenas de adotar IA, mas de como ela é implementada: alinhada aos processos, com foco em resultados concretos e parcerias estratégicas.
À medida que as empresas amadurecem nesse aprendizado, a IA tem potencial para sair da promessa e se tornar um verdadeiro diferencial competitivo. O futuro não será das organizações que experimentam, mas daquelas que executam com precisão.
