Por que a IA ainda não gera o retorno esperado nas empresas?
Equipe de profissionais discutindo estratégias de IA e fluxos de trabalho em um escritório moderno.
Estima-se que o mercado global invista cerca de US$ 2,5 trilhões anuais em inteligência artificial. Contudo, esse volume financeiro ainda raramente aparece nos lucros corporativos. E muitos gestores questionam por que a IA ainda não gera o retorno esperado nas empresas.
Por que a IA ainda não gera o retorno esperado nas empresas e nos balanços
Uma pesquisa recente ilustra bem esse cenário frustrante no estudo PwC’s 29th Global CEO Survey, que ouviu 4.500 CEOs de 95 países diferentes. Os dados mostram que 56% deles não observam retorno financeiro da IA generativa. Além disso, apenas um em cada oito líderes relata redução de custos.
Portanto, a tecnologia avança rapidamente, mas o impacto nos negócios segue tímido e programa da BBC, disponível no seu canal no YouTube, AI Decoded, colocou esse fenômeno em pauta. O debate mostra que o obstáculo principal não é a tecnologia, pois o verdadeiro desafio reside na forma como as empresas adotam essas inovações.
O verdadeiro problema pode ser a lacuna de adoção
Muitas organizações confundem disponibilidade tecnológica com adoção efetiva. Isso significa que comprar licenças de software não garante produtividade automática e existe uma enorme distância entre acessar uma ferramenta e a capacidade técnica de usá-la estrategicamente. James Kuht, fundador da Pair AI, define esse problema como uma lacuna de adoção e explica que a maioria dos profissionais possui as ferramentas necessárias. No entanto, poucos conseguem integrá-las profundamente nas rotinas de trabalho.
“Quase todos têm acesso […] mas muito poucos estão adotando de forma significativa.” (tradução livre da fala de James Kuht, fundador da Pair AI, no programa da BBC, AI Decoded, aos 4:10 do vídeo)
Portanto, ter o aplicativo instalado representa apenas o primeiro passo e a verdadeira transformação digital exige mudança de comportamento e cultura.
Dar acesso à IA não significa transformar uma empresa
Distribuir contas do ChatGPT ou do Copilot não cria uma estratégia de IA. Afinal, funcionários precisam aprender a redesenhar suas próprias formas de trabalhar e meramente ensinar alguém a escrever um comando básico não traz resultados escaláveis. Porque o treinamento corporativo deve focar na reestruturação completa das tarefas diárias. E a Dra. Stephanie Hare, autora de Technology Is Not Neutral, reforça essa necessidade e argumenta que a liderança precisa orientar ativamente esse processo de aprendizagem.
“Não basta simplesmente dar uma ferramenta às pessoas e dizer para se virarem.” (tradução livre da fala da Dra. Stephanie Hare, autora, no programa da BBC, AI Decoded, aos 4:35 do vídeo)
Logo, as empresas devem investir em capacitação contínua e direcionada e foco deve ser a integração da tecnologia aos objetivos reais do negócio.
IA não resolve processos mal desenhados
Automatizar um fluxo de trabalho ineficiente apenas acelera a ineficiência, pois a inteligência artificial não conserta processos organizacionais mal estruturados. Stephanie Hare ainda alerta para o risco de transferir gargalos operacionais porque acelerar uma etapa específica pode sobrecarregar a fase seguinte do processo. Consequentemente, a equipe não ganha tempo real no final do dia e pode até gastar mais tempo para realizar tarefas que já sabem fazer, como nós observamos na prática do trabalho.
Isso é muito real quando adotamos processos de IA na rotina de trabalho de uma empresa porque na maioria das vezes resumir toda uma atividade a resultados gerados por IA geralmente traz enorme eficiência por um lado. Mas, por outro, modifica completamente a natureza das tarefas das empresas e as habilidades necessárias para planejamento, execução, testes, implementação e uso, adicionam complexidades que, na maior parte das vezes, estavam fora dos cálculos da IA. Pior ainda, observamos que muitos se deixam enganar pelos preços de entrada de ferramentas populares de inteligência artificial generativa, que são relativamente baixo, porém, esquecem-se de requisitos essenciais para o uso comercial de ferramentas de IA, como custo de programação, licenças e APIs.
Portanto, para obter sucesso, as empresas precisam mapear seus fluxos de trabalho detalhadamente antes de se jogar de cabeça nas ferramentas de IA gerenativa recentemente popularizadas. E os gestores devem identificar gargalos antes de implementar qualquer automação. Só o redesenho completo dos processos garante que a IA aumente a eficiência da atividade da empresa de verdade. E, sem essa revisão estrutural e humana, a tecnologia vira apenas um custo adicional naturalmente.
Inclusive, os cálculos precisam de dimensionamento preciso, gerlalmente com apoio de profissionais especialistas em FinOps, de acordo com a escala da operação. Senão o barato sai caro.
Como medir o retorno real da inteligência artificial
O cálculo tradicional de retorno sobre investimento pode enganar gestores porque os benefícios iniciais da IA frequentemente aparecem como ganhos qualitativos. Peter Grant, CEO da GoWeaver AI, propõe uma nova perspectiva de análise e sugere que as empresas avaliem o valor intelectual gerado pela tecnologia.
“Gostamos de chamar de ROI, mas retorno sobre inteligência em vez de retorno sobre investimento.” (tradução livre da fala de Peter Grant, CEO da GoWeaver AI, no programa da BBC, AI Decoded, aos 6:40 do vídeo)
Essa métrica avalia a melhoria na tomada de decisão corporativa e também considera a agilidade na resolução de problemas complexos. Portanto, as organizações devem criar indicadores que meçam a eficiência operacional real pare evitar autoengano.
Governança, segurança e confiança ainda são obstáculos
O uso corporativo de IA esbarra em preocupações legítimas de segurança. Peter Grant destaca a proteção da propriedade intelectual como barreira crítica. E a precisão dos modelos e a governança de dados também geram desconfiança, uma vez que empresas temem expor informações sensíveis em plataformas públicas de IA, por exemplo.
Para mitigar esses riscos, especialistas recomendam arquiteturas tecnológicas híbridas, pois essa abordagem combina infraestrutura interna segura com serviços externos em nuvem. O nível de risco de cada dado dita a ferramenta adequada. Desse modo, a governança da informação deve nascer junto com o projeto porque a proteção de dados e a garantia da segurança são pilares inegociáveis da adoção tecnológica.
A transformação precisa começar pela liderança
O exemplo da diretoria define o ritmo da inovação na empresa e as organizações avançam mais rápido quando os executivos utilizam a IA diariamente. Líderes precisam demonstrar casos de uso concretos para suas equipes, afinal, essa postura cria um ambiente organizacional favorável à experimentação responsável. Portanto, a liderança deve encorajar o teste de novas ferramentas de forma segura. Além disso, os gestores precisam tolerar a curva de aprendizado natural.
Aliás, na nossa experiência, notamos que, somente quando a diretoria adota a tecnologia, a cultura da empresa muda rapidamente, então o engajamento executivo transforma a inteligência artificial em prioridade estratégica real e gera segurança para que todos os colaboradores possam discutir entre usos práticos de IA que fazem no dia a dia e trocar experiência positivar. Isso, inclusive, ajuda na compreensão coletivas das barreiras éticas que permeiam o assunto naquilo que é mais sensível para a empresa.
Como transformar IA em produtividade e resultado
Sair do uso experimental exige um planejamento estratégico rigoroso e prático.
- Primeiro, identifique as dores reais que afetam a operação diária.
- Depois, selecione as ferramentas de IA que resolvem esses problemas específicos.
- Realize um planejamento detalhado dos custos reais envolvidos no projeto.
- Estabeleça métricas claras para avaliar o sucesso de cada implementação.
- Treine sua equipe para repensar fluxos de trabalho, não apenas usar softwares.
- Crie políticas de governança que garantam a segurança dos dados corporativos.
- Revise os processos continuamente para otimizar o uso da inteligência artificial.
Essa abordagem sistemática converte o potencial tecnológico em resultados financeiros mensuráveis, mas são apenas os primeiros passos na implementação prática de ferramentas de IA na rotina da sua empresa.
Como a Rede Piabanha pode apoiar você na transformação do seu negócio com ferramentas de IA generativa
A implementação bem-sucedida de inteligência artificial exige parceiros experientes e estratégicos e a Rede Piabanha atua exatamente nessa jornada de transformação digital corporativa. Pois nós ajudamos sua empresa a superar a lacuna de adoção tecnológica e a nossa equipe realiza diagnósticos precisos dos seus fluxos de trabalho atuais a fim de planejar a integração ética de IA com foco em eficiência de custos. Além disso, oferecemos treinamento especializado para que sua equipe alcance produtividade máxima e desenvolvemos automações que geram resultados reais e mensuráveis para o negócio. Por isso, conte conosco para transformar inovação em vantagem competitiva.
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