Tenho a impressão de que estamos entrando em uma fase mais interessante da discussão sobre IA. Depois de dois anos dominados por promessas, previsões e demonstrações impressionantes, começam a aparecer estudos que olham para uma pergunta muito mais importante: o que está acontecendo dentro das empresas?

Li recentemente uma pesquisa com centenas de executivos de empresas americanas e uma conclusão me chamou atenção. A adoção da IA já é ampla. Mas, na maior parte das organizações, ela ainda está concentrada em iniciativas localizadas, sem alterar de forma significativa a maneira como a empresa opera.

A maioria das organizações já investe em IA e pretende ampliar esses investimentos. Só que, na prática, isso significa assinaturas de ferramentas, treinamentos, copilotos e uso de serviços em nuvem, e não uma transformação profunda dos processos de negócio.

O estudo também mostra uma diferença importante entre expectativa e evidência.

Os executivos acreditam que a IA aumentará significativamente a produtividade. Mas, quando se analisam indicadores como receita por empregado e evolução do quadro de pessoal, os ganhos efetivamente mensurados ainda são modestos. Em outras palavras, a expectativa parece estar correndo mais rápido do que os resultados.

Nas empresas brasileiras com as quais tenho atuado, observo um cenário muito semelhante. Vejo enorme interesse da alta gestão, programas de capacitação, milhares de licenças distribuídas, hackathons, provas de conceito e inúmeros pilotos. Mas, quando a conversa evolui para indicadores de negócio, como aumento consistente de produtividade, redução estrutural de custos, crescimento de receita ou transformação efetiva dos processos, ainda são relativamente poucos os casos que apresentam resultados robustos e mensuráveis.

Isso acontece porque, em muitos casos, a IA acelera tarefas individuais, mas o processo continua praticamente igual. O colaborador produz um relatório em metade do tempo, mas ele ainda precisa passar pelas mesmas etapas de revisão, aprovação, compliance, integração e validação. O ganho local nem sempre se transforma em ganho sistêmico.

Isso não diminui a importância da IA. Pelo contrário. Mostra que estamos diante de uma tecnologia de propósito geral que exigirá tempo para gerar todo o seu potencial. Processos precisam ser redesenhados, pessoas precisam desenvolver novas competências e as organizações precisam aprender onde a IA realmente cria valor.

Se eu pudesse deixar algumas recomendações para os executivos, seriam estas:

a) Não confundam adoção com transformação. Comprar licenças de IA não significa que a empresa se tornou mais produtiva.

b) Meçam resultados de negócio, e não apenas número de usuários, prompts ou tokens consumidos.

c) Redesenhem processos antes de automatizá-los. Automatizar um processo ineficiente apenas faz com que ele execute mais rápido.

d) Invistam tanto em mudanças organizacionais quanto em tecnologia. Na maioria dos casos, o gargalo não está no modelo, mas na forma como o trabalho é realizado.

e) Preparem as pessoas para novas tarefas, em vez de concentrar a discussão apenas em redução de headcount.

A IA certamente continuará evoluindo. Mas, por enquanto, os dados sugerem que existe muito mais entusiasmo e intenção, do que resultados concretos.

Minha impressão é que estamos deixando para trás a fase da experimentação e entrando na fase da prestação de contas. A pergunta já não deve ser “quem adotou IA?”, mas “quem consegue demonstrar, com evidências, que ela realmente gerou valor para o negócio?”