A inteligência artificial (IA) tem atraído um volume significativo de investimentos e expectativas nas últimas décadas, com diversas empresas implementando múltiplas iniciativas. Esses projetos incluem desde assistentes para desenvolvimento de software até modelos de previsão de demanda. No entanto, muitos desses esforços permanecem limitados a áreas específicas ou se concentram em provas de conceito que não avançam para a operação efetiva.
Um relatório recente, "The State of AI", revela que, embora 88% das organizações tenham adotado a IA em pelo menos uma função de negócio, apenas 39% delas conseguiram registrar ganhos no EBIT em nível corporativo. A 29ª Global CEO Survey da PwC, realizada em 2026 com mais de 4.400 líderes de mais de 95 países, indica que 56% dos entrevistados ainda não obtiveram retornos financeiros com a utilização da inteligência artificial.
O principal desafio enfrentado pelas empresas não é mais o acesso à tecnologia, mas a capacidade de traduzir a adoção de IA em resultados mensuráveis. Essa situação levanta questionamentos sobre por que, mesmo com investimentos crescentes, a transformação de IA em resultados efetivos continua sendo um obstáculo para muitas organizações. Parte dessa dificuldade pode estar relacionada ao modo como a agenda de IA é incorporada nas empresas.
Frequentemente, a adoção da IA ocorre sob pressão externa, à medida que concorrentes testam soluções e o mercado exige posicionamentos rápidos. Isso leva os executivos a iniciarem pilotos isolados, muitas vezes sem uma estratégia integrada. Quando esses projetos não estão alinhados com os objetivos da empresa, o resultado tende a ser desperdício e ineficiência. Para obter sucesso, a IA deve ser inserida em fluxos de trabalho redesenhados, que considerem a tecnologia disponível e definam objetivos claros, com uma governança consistente.
A vantagem competitiva, nesse contexto, não está apenas na adoção inicial da tecnologia, mas na capacidade de integrá-la ao negócio de maneira disciplinada. É crucial focar na definição de objetivos corretos, simplificar processos que não geram valor e utilizar a IA para escalar iniciativas bem-sucedidas. Essa nova abordagem é o que diferencia as empresas que experimentam com IA daquelas que estão se reinventando com base nela.
A transformação efetiva que a IA pode trazer para as empresas requer um entendimento profundo de suas capacidades e a disposição para redesenhar como o trabalho é realizado. Para isso, é fundamental que as organizações adotem uma estratégia que vá além da simples implementação de tecnologias, priorizando a criação de valor real e mensurável.
