A lacuna da IA generativa: por que 95% das empresas não obtêm retorno

Nos últimos dois anos, a inteligência artificial generativa instalou-se com força no discurso empresarial. No entanto, uma análise recente do MIT sobre centenas de iniciativas em diferentes setores e geografias destaca uma realidade desconfortável: a lacuna entre adoção e transformação é estrutural. O estudo, que denomina este fenômeno The GenAI Divide, indica que foram investidos entre 30 e 40 bilhões de dólares em GenAI, mas 95% das organizações não lograram um impacto mensurável nos seus resultados econômicos. A cifra não descreve uma ausência de atividade: reflete que o despliegue de ferramentas, por si só, não se converteu em resultados econômicos observáveis.

Apenas 5% das empresas analisadas conseguiram gerar milhões em valor real. Este achado não se deve a uma falta de interesse nem a testes isolados, mas a uma desconexão profunda entre a implementação de ferramentas e a reestruturação dos processos de negócio. Adotar uma solução não equivale a transformar a organização: o primeiro passo pode limitar-se a tarefas concretas, enquanto o segundo exige revisar como se trabalha e como se produz valor. A adoção massiva não foi sinônimo de transformação organizativa, uma nuance crucial para os responsáveis de TI que avaliam seus investimentos.

Os dados do MIT mostram que mais de 80% das empresas já testaram ferramentas de IA generativa e cerca de 40% as implementaram formalmente. No entanto, o resultado mais comum não é a otimização de fluxos de trabalho complexos, mas uma melhoria na produtividade individual. Os funcionários economizam tempo em tarefas pontuais, por exemplo ao resolver trabalhos específicos com maior rapidez, mas esse benefício não implica automaticamente que mudem as responsabilidades, as operações ou a coordenação entre equipes. Por isso, as organizações não experimentam necessariamente mudanças profundas em suas estruturas ou resultados globais.

Esta distinção é vital: a IA está ajudando pessoas, mas não está transformando organizações. Enquanto a Gartner previu em 2023 que mais de 80% das empresas utilizariam APIs de IA generativa até 2026, as evidências sugerem que a integração técnica não garante o retorno do investimento. Conectar uma ferramenta aos sistemas existentes pode facilitar seu uso, mas não demonstra que tenha melhorado um processo nem que o resultado compense o gasto. A diferença entre usar uma ferramenta e modificar o modelo operacional continua sendo o principal obstáculo para a maioria dos corporativos; é aí que se decide se o uso individual se converte em uma mudança organizativa.

Contrário à crença popular, o estudo do MIT não identifica a regulação, a qualidade dos modelos ou o custo da infraestrutura como os principais obstáculos. O problema central reside no fato de que os sistemas não aprendem nem se integram de maneira efetiva com o conhecimento organizativo. Se a informação relevante permanece dispersa ou não se conecta com as ferramentas, a IA não dispõe do contexto necessário para responder de forma útil às necessidades da empresa. A falta de uma arquitetura de dados coerente e a ausência de processos que permitam à IA atuar sobre o contexto empresarial limitam seu potencial.

A integração também requer que a tecnologia faça parte dos processos e não funcione como uma camada separada deles. Quando não se definem conexões claras entre os dados, as ferramentas e as tarefas cotidianas, as equipes podem testar a IA sem incorporá-la de maneira consistente ao seu trabalho. O desafio é organizativo além de técnico: as soluções devem relacionar-se com a forma como se compartilha e utiliza o conhecimento dentro da empresa.

Além disso, a lacuna de talento continua sendo um fator determinante. Segundo dados da ONTSI, 78% dos trabalhadores espanhóis exigem formação em tecnologias digitais, mas apenas 11,4% das empresas espanholas integra a IA de forma estruturada. Este desalinhamento entre a demanda de habilidades e a oferta de formação impede que as organizações aproveitem o valor real das ferramentas implementadas. A diferença não se limita a aprender a manejar uma aplicação: também importa compreender como incorporá-la aos fluxos de trabalho e quando resulta pertinente usá-la.

No contexto europeu, a regulação está passando de ser uma barreira a se tornar um quadro de confiança. O Regulamento de IA (Regulamento UE 2024/1689) estabelece normas baseadas no risco para os desenvolvedores e implementadores. A partir de 2 de agosto de 2026, entram em vigor as obrigações para os sistemas de alto risco, com multas de até 35 milhões de euros. A abordagem baseada no risco situa as obrigações em relação ao tipo de sistema e busca fomentar uma IA confiável e centrada no ser humano.

Para as empresas, o cumprimento não é apenas uma questão legal, mas uma oportunidade para padronizar práticas. O Artigo 4 do Regulamento obriga a garantir competências em IA em toda a equipe, o que impulsiona a formação corporativa. Isso vincula a preparação das pessoas à gestão das soluções: conhecer as capacidades e os limites da IA ajuda a incorporá-la com critério no trabalho. Integrar o cumprimento desde o design permite considerar essas exigências ao desenvolver e implementar as soluções, em vez de tratá-las como uma tarefa desconectada ao final do processo.

As organizações que integrarem o cumprimento desde o design de suas soluções poderão diferenciar-se por sua segurança e transparência, fatores cada vez mais valorizados pelos clientes e investidores. Neste quadro, a regulação pode servir como referência comum para ordenar decisões e práticas, além de estabelecer obrigações. Assim, o cumprimento pode acompanhar a implantação da IA e contribuir para que a confiança faça parte de seu uso, sem substituir a necessidade de obter resultados concretos.

Apesar da lacuna geral, existem organizações que lograram ativar a IA generativa com sucesso. Segundo a Gartner, apenas 10% das organizações que experimentam com IA alcançaram um nível avançado de implementação. Estas empresas compartilham uma característica comum: alinharam a tecnologia com objetivos de negócio claros e investiram na reengenharia de processos, não apenas na compra de licenças. A diferença está na aplicação: a ferramenta é selecionada e integrada em função do que a organização busca conseguir.

No setor de formação corporativa, por exemplo, as empresas líderes em adoção reduzem até 40-50% seu gasto em formação e superam seus objetivos financeiros seis vezes mais rápido. Estes casos demonstram que o ROI é possível, mas requer uma estratégia de aplicação específica e não uma adoção genérica de ferramentas. A chave está em identificar os casos de uso com maior impacto, como a redação, a análise de dados e o atendimento ao cliente. Nomear estas áreas não significa que todas as empresas obtenham o mesmo resultado: aponta exemplos de tarefas nas quais se pode avaliar se a ferramenta aporta valor.

A experiência das organizações que avançam permite distinguir entre adquirir tecnologia e reorganizar o trabalho em torno de um objetivo. Um investimento em licenças pode facilitar o acesso, mas não substitui a escolha de um problema concreto nem a revisão do processo associado. O sucesso requer alinhamento com o negócio e mudanças operacionais que permitam aproveitar a ferramenta; por isso, os resultados dos casos citados não devem ser confundidos com uma garantia automática para qualquer implementação.

Para as empresas que buscam passar da experimentação à transformação, as evidências sugerem três passos fundamentais. Primeiro, auditar os processos atuais para identificar onde a IA pode gerar valor mensurável, não apenas eficiência percebida. Essa revisão permite formular o problema antes de escolher a solução e distinguir uma melhoria local de uma mudança com relevância para o negócio. O ponto de partida é o processo, não a ferramenta que se quer implementar.

Segundo, investir na formação das equipes para que compreendam não apenas como usar a ferramenta, mas como integrá-la aos seus fluxos de trabalho. A capacitação deve ajudar a conectar seu uso às tarefas reais de cada equipe, em linha com a lacuna sinalizada entre a demanda de habilidades e a incorporação estruturada da IA. Terceiro, estabelecer métricas de sucesso claras antes de implementar a solução. Definir de antemão qual resultado será observado ajuda a avaliar o impacto e evita confundir atividade ou economia de tempo percebida com retorno econômico.

Em conjunto, os três passos—auditar, formar e medir—conectam a experimentação com decisões que podem ser revisadas. Se não se define qual resultado se busca, a organização terá dificuldades para saber se a solução melhora o trabalho; se não se preparam as equipes, será mais difícil incorporá-la aos processos. Medir antes e depois do despliegue permite valorar o efeito da iniciativa com critérios explícitos, em vez de assumir que o uso da ferramenta constitui por si mesmo um sucesso.

A IA generativa não é uma varinha mágica, mas uma tecnologia habilitadora que requer um ambiente organizativo preparado. As empresas que lograrem fechar a lacuna entre a adoção e a transformação serão as que definirão a próxima etapa da digitalização. Em um mercado onde 95% não obtêm retorno, a capacidade de medir e gerenciar o impacto se converte na vantagem competitiva definitiva. A conclusão não é que a adoção careça de valor, mas que só poderá ser traduzida em resultados quando for acompanhada de integração, capacidades e mudanças na maneira de trabalhar.