A Inteligência Artificial entrou definitivamente na agenda das empresas. Investimentos bilionários, novas ferramentas surgindo todos os meses e uma corrida global por produtividade fazem parecer que estamos diante de uma transformação inevitável.
Mas há um dado que raramente aparece nas apresentações sobre o tema: a maioria dos projetos de IA não gera retorno real para as organizações.
Segundo o relatório The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, do MIT, apenas 1 em cada 5 iniciativas de IA consegue gerar retorno financeiro mensurável. Isso não significa que a tecnologia não funcione. Significa que as empresas ainda estão aprendendo a usá-la da forma certa.
Quando um novo ciclo tecnológico surge, é natural que as organizações tentem responder rapidamente. A história mostra isso: aconteceu com a internet, com o mobile e agora com a IA.
O problema é que muitas empresas iniciam a jornada pelo lugar errado.
Elas começam com a pergunta:
“Qual ferramenta de IA devemos usar?”
Mas a pergunta estratégica deveria ser outra:
“Qual problema de negócio queremos resolver?”
Sem essa clareza, a IA vira apenas um conjunto de experimentos isolados: pilotos interessantes, mas sem escala ou impacto estrutural.
Toda tecnologia emergente passa por um ciclo de expectativa exagerada. A IA não é exceção.
Hoje, vemos empresas investindo pesadamente em infraestrutura, dados e automação. Esse movimento é importante e inevitável. Mas ainda estamos longe de explorar todo o potencial dessa tecnologia.
Mesmo em mercados avançados, o investimento em IA como percentual do PIB ainda é menor do que o observado em ciclos tecnológicos anteriores. Ou seja, a transformação está apenas começando.
Isso ajuda a explicar por que tantas iniciativas ainda não geram retorno imediato: estamos em uma fase de aprendizado coletivo.
Quando analisamos os casos de sucesso de IA nas empresas, um padrão aparece com clareza.
Os projetos que geram impacto real não começam com tecnologia. Eles começam com problemas concretos de negócio.
Por exemplo:
Quando a IA é aplicada a desafios específicos, os resultados aparecem rapidamente.
Quando ela nasce como iniciativa genérica de inovação, a tendência é virar um laboratório permanente.
Outro padrão observado em projetos bem-sucedidos é a estratégia de escala gradual.
Empresas que conseguem extrair valor da IA normalmente seguem um caminho semelhante:
Esse método reduz riscos e aumenta a probabilidade de gerar impacto.
Projetos que tentam transformar toda a empresa de uma vez geralmente enfrentam resistência interna, complexidade excessiva e dificuldades de implementação.
Há ainda um aspecto frequentemente subestimado: a adoção da IA depende muito mais de pessoas do que de tecnologia.
Ferramentas podem ser instaladas rapidamente. Mas mudar a forma como líderes e equipes trabalham leva tempo.
Isso envolve:
Sem esse movimento, a IA permanece na periferia da organização — usada pontualmente, mas longe de transformar o negócio.
A grande promessa da Inteligência Artificial não está apenas em automatizar tarefas. Ela está em ampliar a capacidade humana de resolver problemas complexos.
Quando dados, tecnologia e julgamento humano passam a operar juntos, decisões se tornam mais rápidas, mais consistentes e mais embasadas.
Nesse momento, a IA deixa de ser ferramenta e passa a ser infraestrutura de produtividade e inovação.
A próxima fase da transformação digital será definida por quem consegue integrar tecnologia, pessoas e estratégia de forma mais inteligente.
Empresas que aprenderem a priorizar problemas relevantes, experimentar com disciplina e desenvolver suas equipes para trabalhar com IA construirão vantagens competitivas difíceis de replicar. Por isso skill-based organizations é o caminho e a Koru ajuda negócios a escalarem. Saiba mais aqui.
As outras continuarão acumulando pilotos interessantes, mas com pouco impacto real.
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CEO e Cofundador da Koru
Cofundador e CEO da Universidade Corporativa Koru, Daniel Spolaor atuou como diretor de Gente da Ambev para a América do Sul, diretor de Gente e Estratégia da AmbevTech e CHRO e COO da Falconi. Formado em Administração, pós-graduado em Negócios, tem mais de 15 anos de experiência em grandes corporações com ampla atuação na área de Recursos Humanos e tecnologia. Daniel ainda dedicou-se durante os últimos dez anos a iniciativas de qualificação e requalificação de pessoas frente a mudanças de mercado, econômicas e tecnológicas, tendo trabalhado com diversas instituições de ensino Brasileiras e do exterior para viabilizar oportunidades, emprego e renda para as pessoas.
