Por que a maioria dos projetos de IA nas empresas não gera retorno
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.
O erro de começar pela tecnologia
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.
O hype que antecede o resultado
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.
O verdadeiro gargalo: execução organizacional
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:
- reduzir tempo de resposta ao cliente
- melhorar previsões de demanda
- automatizar decisões operacionais
- aumentar produtividade de equipes
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.
A importância de começar pequeno
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:
- começam com aplicações pequenas e bem definidas
- validam ganhos de produtividade ou eficiência
- aprendem com erros e ajustam processos
- expandem gradualmente para outras áreas
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.
A transformação que acontece nas pessoas
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:
- desenvolver novas habilidades
- criar confiança no uso da tecnologia
- ajustar processos e responsabilidades
- redesenhar rotinas de tomada de decisão
Sem esse movimento, a IA permanece na periferia da organização — usada pontualmente, mas longe de transformar o negócio.
Onde realmente nasce o valor da IA
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.
O desafio que vem pela frente
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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