Aposta cara em IA: por que muitas empresas ainda não lucram

Em muitos documentos estratégicos de grandes companhias, IA já ocupa o papel principal. As apresentações transbordam de visão de futuro, promessas de economia e ideias de novos modelos de negócio. Só que, quando controladoria e diretoria financeira colocam os números na mesa, o cenário costuma ser bem mais sóbrio. Um amplo estudo internacional deixa claro, agora, o tamanho do abismo entre o entusiasmo e o retorno concreto.

Alta liderança sob pressão: expectativas altas, resultados modestos

Uma pesquisa global da PwC, realizada em 95 países, reuniu relatos de mais de 4.400 executivos sobre a experiência com projetos de IA. O dado mais incômodo para muitas empresas: mais da metade das organizações que investiram pesado em IA ainda não enxerga ganho financeiro mensurável.

"56 por cento dos principais gestores entrevistados afirmam que a IA não aumentou a receita nem reduziu os custos de forma perceptível."

Esse resultado enfraquece a narrativa da “máquina milagrosa” que entregaria crescimento e eficiência quase automaticamente. A frustração aparece justamente enquanto os orçamentos de IA seguem subindo e investidores demonstram menos paciência por resultados.

Quem ganha com IA - e quem ainda não?

O quadro não é totalmente negativo. Uma parcela das empresas já consegue monetizar a IA de maneira real:

• Cerca de 30 por cento relatam um aumento perceptível de receita com aplicações de IA.
• Apenas 12 por cento atingem a combinação de mais receita e menos custos.
• A maioria fica no meio do caminho: gasto elevado, efeitos difusos e poucos indicadores claros.

Esses 12 por cento são vistos, no momento, como referência. Em vez de usar IA como vitrine, eles conectam a tecnologia diretamente a processos críticos - como precificação, logística, manutenção e atendimento ao cliente em grande escala.

O grande engano: IA não é um produto “de tomada”

Um dos motivos centrais para retornos fracos é tratar IA como se fosse uma solução pronta: compra, instala e pronto. Na prática, o caminho costuma ser bem diferente.

"A IA não funciona como um mouse que você conecta e usa na hora - ela precisa de dados, processos, treinamento e controle."

Dentro de muitas organizações, o padrão se repete:

• Projetos de IA travam na fase de piloto.
• Times testam ferramentas de forma isolada, sem ligação com o núcleo do negócio.
• TI e áreas de negócio não se alinham, e o orçamento se pulveriza em vários experimentos pequenos.

O resultado é uma abundância de slides, demonstrações internas e histórias para marketing - enquanto as cadeias reais de geração de valor pouco mudam. A IA até pode melhorar um relatório, produzir alguns textos ou classificar e-mails, mas isso quase não aparece no resultado consolidado.

Decisões dolorosas: quando pessoas são substituídas cedo demais por IA

A distorção fica mais evidente onde empresas chegaram a cortar postos de trabalho para “trocar” pessoas por IA. Houve grupos que se gabaram de economias milionárias ao demitir grandes partes da equipe e colocar sistemas automatizados no lugar.

A reversão veio rápido: fluxos quebraram, clientes ficaram mal atendidos e as taxas de erro aumentaram. O que parecia economia virou programa caro de correção e desgaste de imagem. Modelos generativos modernos impressionam à primeira vista, mas, no dia a dia, ainda são surpreendentemente propensos a falhas.

Outro ponto relevante: muitos pesquisadores de IA em posições de destaque também alertam contra a aposta excessiva em substituição de empregos no curto prazo. Quem foca apenas em reduzir custos, sem criar novas propostas de valor, tende a entrar numa rota sem saída.

Limites técnicos da IA: alucinações, lacunas de dados e riscos de segurança

Um relatório muito citado do MIT ilustra como a realidade pode ser dura na IA generativa: em 95 por cento dos projetos analisados, não houve aumento de receita rápido e claramente visível. Por trás desse número existem problemas práticos que atrapalham o dia a dia:

• Alucinações: modelos de IA inventam fatos, fontes ou números. Para textos de marketing isso pode até passar, mas em direito, finanças ou engenharia é inaceitável.
• Fragilidade em tarefas simples: mesmo atividades relativamente básicas e estruturadas muitas vezes não rodam com estabilidade suficiente para automação de verdade.
• Privacidade e confidencialidade: não há garantia absoluta de que dados sensíveis da empresa não acabem em bases de treino e, indiretamente, “vazem” para fora.

"Muitas empresas não confiam totalmente na própria IA - e por isso a mantêm deliberadamente distante de dados e processos críticos."

Assim, várias organizações acabam se travando: por medo de vazamentos e erros, limitam integração e automação. Só que o custo continua existindo, e o benefício fica magro.

Por que as empresas seguem investindo em IA apesar da frustração

Mesmo com os tropeços, a maioria dos executivos não pretende pisar no freio. Pelo contrário: muitos planejam aumentar de forma relevante os gastos com IA nos próximos anos. Há mais de um fator por trás disso:

• Medo de ficar para trás: quem recua agora teme estar tecnologicamente atrasado em poucos anos.
• Pressão de investidores: o mercado quer sinais de “preparo para o futuro” - e IA virou requisito.
• Disputa por talentos: profissionais qualificados esperam ferramentas modernas e uma cultura guiada por dados.

Por isso, diversos conselhos tratam a IA menos como geradora de retorno imediato e mais como infraestrutura estratégica, que pode demorar para se pagar. A PwC destaca especialmente 2026 como um possível ponto de virada, quando deve ficar mais claro quem fez o dever de casa.

O que empresas bem-sucedidas com IA fazem diferente

Ao observar as 12 por cento que já entregam mais receita com menos custo, alguns padrões aparecem. Essas empresas tendem a:

• Fixar a IA em processos centrais, e não em iniciativas periféricas.
• Investir ao mesmo tempo em qualidade de dados, arquitetura de TI e capacitação dos colaboradores.
• Definir métricas objetivas: exatamente onde a IA deve gerar dinheiro ou cortar despesas?
• Manter supervisão humana, em vez de apostar em automação total.

Com frequência, os primeiros ganhos vêm de usos pouco chamativos, mas muito eficientes: previsões melhores de demanda, estoque mais bem otimizado, manutenção preditiva de máquinas e roteirização inteligente na logística. Não trazem o mesmo brilho de um “chatbot para tudo”, porém são casos com retorno mensurável.

O que “Return on Investment (ROI)” em IA realmente quer dizer

Quando se fala em retorno, muita gente pensa apenas em valores diretos em euros. Em IA, costuma valer um olhar mais amplo. Organizações com visão de longo prazo avaliam três camadas:

Nível	Exemplos
Financeiro	Mais receita, menor custo de pessoal, menos desperdício, menos devoluções
Operacional	Fluxos mais rápidos, menos erros, melhor aproveitamento de máquinas e equipes
Estratégico	Novos modelos de negócio, base de dados mais sólida, marca mais atraente para clientes e talentos

A camada estratégica geralmente aparece só depois de anos. Quem hoje organiza bem os dados, desenvolve competências em IA e coloca modelos úteis para funcionar na rotina consegue escalar muito mais rápido no futuro do que concorrentes indecisos.

Exemplos práticos de IA no dia a dia das empresas

Casos concretos ajudam a calibrar expectativas e tornar a adoção mais realista:

• Atendimento ao cliente: a IA faz triagem de solicitações, sugere respostas e assume casos padrão. Pessoas seguem com temas complexos ou emocionalmente sensíveis.
• Indústria: sensores e modelos de IA detectam padrões antes de falhas em máquinas. A manutenção passa a seguir a carga real, e não cronogramas rígidos.
• Finanças: a IA ajuda a encontrar inconsistências em lançamentos, aprimorar modelos de score em crédito e identificar riscos com antecedência.
• Marketing: ofertas personalizadas são geradas automaticamente, públicos são segmentados com mais precisão e verbas são distribuídas melhor.

Em todos esses cenários, a IA raramente “substitui times inteiros” de forma direta; ela redistribui o trabalho: rotinas vão para sistemas, enquanto exceções e decisões permanecem com humanos.

O que vem pela frente: oportunidades, riscos e as exigências para as empresas

Para companhias em países de língua alemã, o panorama é, em essência, o mesmo observado no restante do mundo: quem implementa IA apenas porque “todo mundo está fazendo” tende a perder dinheiro. Já quem estabelece metas claras, garante dados de qualidade e sustenta expectativas realistas pode construir valor com passos controlados.

Os riscos continuam relevantes: dependência de poucos provedores de nuvem, incertezas legais sobre dados usados em treinamento, falta de profissionais em Data Science e Machine Learning. Somam-se barreiras culturais: colaboradores que veem a IA como ameaça muitas vezes travam iniciativas sem perceber.

Ao mesmo tempo, os números recentes reforçam que o grande ROI de IA não chega por inércia. Ele aparece quando tecnologia, organização e pessoas se encaixam de forma consistente. Até 2026, deve ficar evidente quais empresas transformaram a tendência cara em estratégia sustentável - e quais terminarão com apresentações bonitas, mas sem retorno.