IA nas empresas: avanço tecnológico sem retorno proporcional

A inteligência artificial deixou de ser promessa e passou a ocupar o centro das decisões corporativas. No entanto, o impacto financeiro ainda não acompanha esse avanço.

Estimativas indicam que a IA pode gerar até US$ 4,4 trilhões por ano na economia global. Além disso, pode elevar o PIB mundial em até 0,5% até 2030. Ao mesmo tempo, projeções apontam que até 95% das tarefas podem ser automatizadas até o fim da década.

Mesmo assim, muitas empresas de médio porte enfrentam um paradoxo. Elas automatizam processos, mas não conseguem transformar isso em redução de custos, aumento de receita ou melhoria de margem.

O problema começa antes da tecnologia

Para medir ganhos de produtividade, especialistas defendem que o ponto de partida não é a tecnologia, mas a estratégia.

“A implementação de IA exige um diagnóstico da maturidade digital da empresa e o mapeamento das principais dores do negócio”, afirma Celso Camilo, professor de Inteligência Artificial da Universidade Federal de Goiás.

Sem esse diagnóstico, não há ganho real.

Segundo ele, a adoção eficiente depende de um plano estruturado de transformação digital. Esse plano inclui capacitação, contratações, mudanças culturais e investimentos em infraestrutura. Também envolve governança de dados, apoio dos stakeholders e definição clara de métricas de sucesso.

Além disso, é necessário construir um roadmap com projetos, pilotos e produtos.

“O ganho só aparece quando a empresa escolhe pontos realmente relevantes e acompanha indicadores como redução de tempo, custo e retrabalho”, explica.

Adoção superficial e escolhas erradas

Esse erro de origem ajuda a explicar por que muitas iniciativas falham.

Em muitos casos, empresas aplicam IA de forma superficial. Há falhas na escolha das ferramentas e uso limitado da tecnologia.

Outro problema comum está na seleção dos processos. Muitas organizações focam em tarefas pouco relevantes ou oportunidades mal definidas. Isso impede ganhos significativos.

A ausência de governança também contribui. As decisões ficam dispersas entre áreas, sem alinhamento com a estratégia central.

Mesmo em setores com alto potencial de automação, a substituição completa ainda é limitada.

“É possível automatizar grande parte das tarefas, mas muitas ainda exigem supervisão humana”, explica Celso. Isso ocorre principalmente por riscos como alucinação e direcionamentos equivocados.

O caminho: estrutura e estratégia

Para empresas que buscam eficiência, o caminho passa por estrutura.

A adoção de IA exige uma transformação digital completa. Esse processo começa na análise de maturidade e avança até a governança de pilotos e produtos.

Tudo precisa estar alinhado à estratégia do negócio.

Isso inclui organização de dados, revisão de processos e, muitas vezes, mudanças no modelo operacional.

“O erro mais comum não está apenas na ferramenta, mas na falta de preparo das equipes e lideranças”, conclui Celso.

Sem governança e clareza de prioridades, a IA se torna um esforço disperso. E, nesse cenário, não gera impacto relevante.

No fim, a diferença é execução

A tecnologia está disponível para todos. O diferencial está na forma como ela é aplicada.

Empresas que estruturam bem sua adoção conseguem transformar IA em resultado financeiro. As demais apenas acompanham a tendência, sem impacto real no negócio.