A inteligência artificial é uma realidade, mas foi incensada à salvadora por ondas cíclicas que invadem o mundo corporativo via telas, timelines, cursinhos e seminários de “gênios”.
NINGUÉM sabe o potencial real de uma IA, porque ninguém conseguiu mensurar seus limites. E, como não conhecem, também não sabem usar.
No final do ano passado, o MIT realizou uma pesquisa com empresas que adotaram projetos de IA generativa e descobriu que 80% das empresas exploram tecnologia e investem em inovação, mas 95% dos projetos não geraram retorno financeiro ou melhoraram a eficiência.
Uma taxa de ROI de 5% é realmente preocupante.
O principal insumo de uma IA são dados estruturados e orquestrados, só que alguém tem que abastecer o sistema e usar estas informações. Aqui está o gap!
IA é ensinada por quem não conhece gestão, não entende de banco de dados e datalake, base tecnológica zero, desconhece processos, pouco entende de pessoas e que não sabe perguntar. Ela virou commodity, mas o uso está cada vez mais caro e os resultados cada vez piores.
Todos estão buscando maneiras de torná-la mais barata. Há grandes grupos empresariais em que o custo mensal com tokenização é similar ao da sua folha de pagamento. Na prática, está pagando um funcionário que não performa e a previsão é que cerca de 50% dos demitidos até o primeiro semestre de 2026, devem ser recontratados até o final de 2027.
Os maiores problemas relatados estão na dificuldade de escalar pilotos e a ausência de integração com processos internos consolidados.
Ferramentas de prateleiras não se adaptam aos fluxos corporativos e a compra de IA de empresas especializadas tem sucesso em menos de 70% dos casos. Duas razões se sobressaíram: (1) dificuldade de compreensão por parte do fornecedor das peculiaridades do negócio e (2) resistência da empresa ou de parte do time em adaptar seus processos a nova realidade.
Outro problema relevante é a adoção de soluções caseiras, onde menos de 30% atingem a maturidade e dão retorno. Este é o problema criado pela onda vibe coding, é “fácil” criar seu próprio sistema, sem apoio técnico e de gestão. Difícil é fazê-lo funcional e rentável.
Focar em setores que estão mais afeitos ao uso da tecnologia pode ser um erro. Os maiores retornos foram encontrados nos investimentos em tecnologia para o back-office, apesar dos maiores investimentos estarem no marketing e vendas.
Outro grande risco está no campo legal. A pressão por resultados está fazendo funcionários buscarem apoio em IAs públicas ou de big techs. O chamado Shadow IA coloca em risco a segurança corporativa e infringe a LGPD.
IA como ferramenta isolada não gera resultado, ela deve fazer parte do fluxo de trabalho e sob o controle de gestores com habilidade para integrá-la ao time, e não o time se adaptar à ela.
As empresas precisam aprender sobre Evidência Mínima Verificável (EMV).
Ainda não há literatura confiável e diretrizes precisas sobre o assunto, mas você pode criar algumas dentro de sua realidade.
Ao avaliar uma solução proposta ou validar seus resultados, tenha alguns cuidados como (1) separar alegação de evidência; (2) cheque as fontes primárias dos resultados, (3) cheque se o resultado é reproduzível em seu ambiente; (4) separe demo de operação real; (5) valide a autoridade e idoneidade de quem propõe, e (6) busque na equipe ou no mercado, alguém com contra-argumento forte.
Se três ou quatro destes pontos forem frágeis, você está diante de uma peça de marketing e não de um documento técnico.
Depois de tomar a decisão pela implantação e antes do início da operação, defina regras claras e rígidas de governança e compliance, porque a ética da IA é a mesma de quem usa.
Muita inteligência sem resultados reais é sinal de pouca esperteza.
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