Embora as ferramentas de IA generativa e os assistentes estejam se tornando facilmente acessíveis, os funcionários as utilizam ativamente em suas tarefas diárias, as unidades de negócios realizam projetos piloto e novas capacidades de IA são integradas às plataformas corporativas existentes, é muito mais difícil encontrar provas de que toda essa atividade leva a mudanças nos indicadores de negócios na mesma velocidade.
De acordo com uma pesquisa da McKinsey sobre o estado da IA em 2026, quase nove em cada dez entrevistados aplicam IA regularmente em algum lugar de sua organização. Cerca de 80% relataram melhoria na produtividade pessoal, mas apenas 37% afirmaram que a IA contribuiu para o aumento do lucro antes de juros e impostos (EBIT). Apenas 6% se qualificaram como usuários altamente eficazes de IA, atribuindo pelo menos 5% do EBIT ao uso de IA e notando um valor significativo de sua aplicação. Este fenômeno é chamado de lacuna de impacto da IA.
A tecnologia evoluiu rapidamente, mas muitas empresas ainda estão tentando entender como transformar as oportunidades de IA em rápida mudança em resultados tangíveis em escala.
Mudança de Limitações
Anteriormente, as limitações da IA generativa inicial eram predominantemente técnicas: os modelos não possuíam contexto empresarial, tinham dificuldades com tarefas complexas e não conseguiam interagir de forma confiável com os sistemas dos quais as empresas dependem. No entanto, essa situação mudou. Agora, a IA é capaz de realizar análises mais complexas, trabalhar com diferentes tipos de informações e interagir com sistemas corporativos por meio de agentes. Além disso, as organizações podem fornecer aos modelos muito mais contexto necessário para realizar um trabalho útil.
No entanto, o aumento das capacidades não elimina a necessidade de julgamento ou supervisão humana. À medida que a IA se torna mais rápida e autônoma, as consequências de uma decisão errada podem aumentar, especialmente se estiver incorporada em processos de negócios críticos. Os mecanismos de proteção não podem mais depender de que usuários individuais contornem as limitações; eles devem ser incorporados ao próprio processo de trabalho.
É aqui que ocorreu a mudança de limitações. Dar acesso à IA assistente aos funcionários é relativamente simples, mas redesenhar um processo de reclamação, jornada do cliente, operação financeira ou cadeia de suprimentos em torno da IA é uma tarefa muito mais complexa. Isso exige decisões sobre como o trabalho será realizado, onde reside a responsabilidade, quais dados são necessários e como a segurança e a governança do sistema resultante serão garantidas.
Essas lacunas frequentemente se tornam evidentes quando um projeto piloto bem-sucedido tenta passar para o ambiente de produção. A equipe pode subitamente exigir dados de produção, suporte de engenheiros, aprovação do departamento de segurança, mecanismos de controle de gerenciamento ou um proprietário disposto a assumir a responsabilidade pelo resultado. Nesse momento, a questão deixa de ser apenas se a IA funciona; resume-se a saber se a organização está pronta para operá-la em escala.
Muitas IAs não significam IA em escala
Isso também explica por que medir a adoção de IA fornece apenas um quadro parcial. Um negócio pode ter milhares de usuários ativos de IA, mas ainda assim ter dificuldades em indicar mudanças em receitas, custos, experiência do cliente ou eficiência operacional. Pode realizar provas de conceito bem-sucedidas sem ter um meio confiável de levá-las à produção.
Artigos anteriores desta série abordaram partes desse problema de diferentes ângulos: é necessária uma mudança de talentos e modelos operacionais à medida que a IA assume mais tarefas; o departamento de segurança deve apoiar a implementação, sem se tornar um obstáculo aos projetos; e a gestão deve lidar com sistemas que atuam cada vez mais, em vez de apenas fornecer informações. Esses aspectos não podem ser discutidos isoladamente se as organizações quiserem que a IA vá além da produtividade individual.
Criação de um mecanismo repetível de escalonamento
É necessário considerar isso sob a perspectiva dos fatores chave de sucesso em IA. Tudo começa com a compreensão de onde a IA pode trazer benefícios significativos para o negócio e quais oportunidades devem ser consideradas primeiro. Sem essa direção, os projetos de IA podem competir por financiamento e atenção, sem ter uma ideia clara de quais trarão o maior valor. A 'estrela do norte' ajuda as organizações a estabelecerem essas prioridades.
Em seguida, essas prioridades devem ser verificadas quanto à capacidade da organização de implementá-las. Um cenário de uso promissor pode depender de dados inacessíveis, falta de habilidades no negócio ou medidas de segurança e governança ainda não estabelecidas. Identificar essas limitações em estágio inicial é muito mais barato do que descobri-las no meio da implementação.
Levar um caso de uso à produção é um problema; replicá-lo várias vezes é outro. Se cada projeto exigir sua própria abordagem de engenharia e uma nova rodada de decisões de governança e segurança, os custos e esforços aumentarão a cada implantação. As empresas precisam usar a experiência adquirida, em vez de reconstruir os fundamentos toda vez.
A liderança também precisa de uma visão geral completa do uso de IA nos negócios. Se os investimentos continuarem fluindo para a IA, os tomadores de decisão devem saber quais iniciativas estão gerando valor e quais estagnaram. Eles também precisam ver quais restrições gerais estão atrasando vários projetos simultaneamente.
Em última análise, o impacto da IA será determinado pela capacidade da organização de identificar oportunidades promissoras e transformá-las rapidamente em resultados de negócios — de forma segura, repetível e lucrativa.
Próxima Fase da IA Corporativa
As organizações já sentem o preço de uma gestão pouco disciplinada. Projetos ficam presos na fase piloto, equipes duplicam o trabalho e diferentes partes do negócio investem em oportunidades sobrepostas. Com o tempo, os funcionários começam a ser céticos em relação aos programas de IA quando eles geram mais atividade do que mudanças reais.
Ao mesmo tempo, as capacidades da IA continuarão a evoluir, abrindo novas perspectivas para a automação de trabalho e revisão de processos de negócios. Mas o mero aumento da atividade da IA não fechará a lacuna de impacto. As organizações que superarão a concorrência são aquelas que aprendem com os resultados implementados em produção, usam o que funciona e tornam cada implantação subsequente mais fácil do que a anterior. A questão não é mais quantas IAs a organização usa, mas quão eficientemente ela as escala.
