Por Ramon Ribeiro, Diretor Comercial da Solo Network 

Ao menos 8 em cada dez empresas já usam inteligência artificial em pelo menos uma função de negócio. Mas apenas uma em cada vinte conseguiu escalar essa IA além do piloto. Esse é o dado que define o momento atual da tecnologia nas organizações, segundo o levantamento State of AI da McKinsey, conduzido com quase dois mil participantes em mais de cem países.

O paradoxo não é acidental; ele revela uma confusão que custou anos e orçamentos consideráveis a uma geração de líderes: a diferença entre usar IA e construir com ela. 

A IA está deixando de ser um projeto com começo, meio e fim para se tornar a fundação sobre a qual processos, decisões e produtos operam continuamente. Essa transição, da experimentação para a infraestrutura, é a ruptura que separa as empresas que capturam valor das que acumulam experiência sem retorno.  

E os dados são implacáveis sobre o custo de não fazer essa travessia: segundo levantamento do Boston Consulting Group com mais de mil executivos em cinquenta e nove países, três quartos das organizações não conseguiram demonstrar valor tangível com IA. Não por falta de tecnologia. Por falta de transformação. 

Quando empresas descrevem por que seus projetos de IA falharam, a resposta raramente menciona o modelo escolhido ou a plataforma de nuvem. O MIT, em análise de mais de trezentos projetos, identificou que 95% das iniciativas de IA generativa não entregam impacto mensurável no resultado financeiro da empresa.

As causas dominantes são organizacionais: processos que não foram redesenhados, dados que não foram governados, pessoas que não foram preparadas e patrocínio executivo que não sustentou a iniciativa além do piloto. 

O BCG sistematizou essa descoberta na chamada regra 10-20-70: em projetos de IA que geram valor, 10% do investimento vai para algoritmos, 20% para tecnologia e dados, e 70% para pessoas e processos. É uma inversão completa da intuição dominante nas empresas, que tendem a concentrar esforço na camada tecnológica e tratar o lado humano como custo secundário.

A McKinsey confirma essa leitura: as empresas que mais crescem com IA são três vezes mais propensas a redesenhar fundamentalmente seus fluxos de trabalho ao implementar a tecnologia, em vez de simplesmente encaixar a IA nos processos existentes. 

Há também um efeito que pesquisadores do MIT chamam de curva J da adoção de IA: antes dos ganhos, as organizações enfrentam uma queda temporária de produtividade, enquanto as pessoas, os dados e os fluxos de trabalho se ajustam à nova lógica operacional. Empresas que interpretam essa queda como fracasso e abandonam a iniciativa nunca chegam ao ponto de inflexão em que o retorno começa a superar o investimento.  

O perfil das empresas que efetivamente transformam IA em vantagem competitiva tem características distintas e replicáveis. Não se trata de setor, porte ou localização geográfica. A diferença está nas escolhas que precedem a implementação. Empresas com operações plenamente redesenhadas por IA alcançam crescimento de receita duas vezes e meia superior ao das demais e produtividade comparável.  

O mercado brasileiro ocupa uma posição singular nesse movimento global. A adoção de IA entre empresas industriais cresceu mais de 140% em dois anos, segundo o IBGE, o que posiciona o Brasil como um dos mercados de crescimento mais rápido do mundo nessa categoria.

O mercado de tecnologia da informação do país é o maior da América Latina e o décimo maior do mundo. Entretanto, o gap de maturidade no mercado nacional é grande. Uma pesquisa da Abiacom indicou que ao menos 72% das empresas brasileiras ainda se encontram em estágios iniciais ou experimentais de adoção de IA.  
 
A maioria das implementações de IA em grandes organizações, nos últimos dois anos, foram feitas por fornecedores especializados, e não desenvolvida internamente. As empresas tentaram construir, encontraram os limites do que conseguiam entregar com os times que tinham, e mudaram de estratégia. 

O gap de talentos é parte da explicação, mas não é a mais importante. Contratar cientistas de dados e engenheiros de machine learning resolveu o problema técnico de muitas organizações sem resolver o problema de escala.

O que falta não é inteligência; é experiência acumulada em contextos parecidos, do tipo que só se forma depois de ter visto o suficiente: quais decisões de arquitetura voltam para assombrar o projeto seis meses depois, qual tipo de resistência organizacional aparece quando a IA começa a tocar nos processos de quem tem poder para travar a implementação, e o que preservar desta vez porque já foi erro da última. 

É essa inteligência que nenhum contrato de software entrega e que nenhum time interno consegue construir sem percorrer os mesmos tropeços. Um parceiro especializado não existe para suprir ausência de capacidade, mas para comprimir o tempo entre o piloto e a operação que sustenta, evitando que a empresa pague o preço de aprendizados que já estão disponíveis.

As organizações que chegarem primeiro a essa maturidade não vão apenas operar com mais eficiência; vão definir o padrão competitivo do seu setor num momento em que a distância entre quem escala e quem experimenta está se tornando difícil de reverter.