Apesar do hype, a adoção de IA nos negócios ainda enfrenta barreiras como falta de dados, maturidade organizacional e clareza estratégica. Muitas iniciativas falham por ausência de propósito claro.
A realidade mostra que IA é um meio, não um fim, e precisa estar integrada à estratégia, aos processos e às pessoas para gerar valor real.
Principais pontos do artigo
- Adoção de IA ainda é desigual entre empresas
- Falta de estratégia é causa comum de fracasso
- Dados e processos são pré-requisitos
- IA não substitui gestão e tomada de decisão
- Valor vem da aplicação prática e consistente
Como criar valor real a partir do uso de IA no dia a dia?
O MIT, através do Project NANDA, publicou o estudo The GenAI Divide: State of AI in Business. Os números são claros: 95% dos projetos corporativos de IA não geraram retorno mensurável, enquanto apenas 5% entregaram valor financeiro ou impacto significativo em processos.
Qualificando as conclusões
O dado não significa que “a IA não está pronta” ou que “não atende às expectativas”. O problema central está na forma como as empresas conduzem a adoção. A maioria inicia pilotos sem uma estratégia clara, objetivos de negócio definidos ou métricas de sucesso estabelecidas.
Outro ponto crítico é a aplicação: grande parte dos investimentos se concentra em áreas mais visíveis, como Marketing e Vendas, mas o estudo mostra que os maiores ganhos de ROI acontecem em processos internos e de backoffice. Em termos práticos, a IA tende a gerar valor primeiro em atividades administrativas, operacionais e de suporte antes de impactar diretamente o resultado comercial.
IA não como ferramenta extra, mas integrada à gestão
Um erro recorrente é tratar a IA como “mais uma ferramenta”. O valor só aparece quando ela é integrada a metodologias e práticas já consolidadas, como Lean, Six Sigma, Agile ou Gestão por Diretrizes. Ou seja, a IA precisa ser aplicada dentro de frameworks que já estruturam indicadores, rituais e governança, servindo como aceleradora da disciplina existente, e não como um atalho.
Sem essa integração, a IA se torna um recurso periférico, gerando insights desconectados da rotina e sem impacto real nos indicadores da empresa.
O papel da especialização externa
O estudo também mostra que empresas que fizeram parcerias com fornecedores especializados tiveram 67% de êxito nos projetos, contra resultados muito inferiores em iniciativas 100% internas. A explicação é simples: maturidade técnica e metodológica são fundamentais para orquestrar tecnologia, dados e governança.
Portanto, o debate não deve cair no binário “IA não serve” ou “IA resolve tudo”. A realidade é mais complexa: demanda tempo, esforço, estratégia e visão de negócio para tornar a IA parceira estrutural da gestão.
Conclusão
A IA não é promessa futura, é realidade presente. O desafio está em aplicá-la de forma consciente, conectada e estratégica. Para atravessar o GenAI Divide, executivos e líderes precisam responder:
- Quais áreas da empresa têm maior potencial de impacto com a IA?
- Quais processos precisam de transformação real, e não apenas automação superficial?
- Quais métricas devem ser acompanhadas para comprovar valor e ROI?
Só assim será possível capturar valor real e sustentável, evitando a armadilha do hype e transformando a IA em vetor de desempenho e competitividade.
