Por Gustavo Caetano, CEO e fundador da Sambatech.
A promessa de automatizar tarefas, reduzir custos, gerar insights estratégicos e melhorar a experiência do cliente colocou a inteligência artificial sob holofotes nos últimos anos, transformando a tecnologia em prioridade para empresas de praticamente todos os setores. O sucesso é tão expressivo que extrapolou o ambiente corporativo: segundo edição mais recente do estudo Our Life with AI, realizado pelo Google em parceria com a Ipsos com 21 mil pessoas em 21 países, 56% dos brasileiros já utilizam IA para apoiar tarefas do dia a dia, valor bem acima da média global, de 40%. Entre os principais usos estão: pesquisa e conhecimento (79%), auxílio no trabalho (75%), entretenimento (74%) e geração de conteúdo (74%).
No entanto, esse entusiasmo generalizado não se traduz automaticamente em resultados concretos dentro das organizações. Apesar das intenções nobres e expectativas positivas, há uma lacuna entre o que as empresas desejam alcançar com IA e o impacto que efetivamente conseguem gerar em eficiência, inovação e valor para os negócios.
Como aponta o relatório Value of AI, da SAP em parceria com a Oxford Economics, companhias de médio e grande porte no Brasil investem cerca de US$ 14,2 milhões por ano em IA e devem ampliar o montante em 36% nos próximos dois anos, ficando ao lado de mercados como Alemanha (37%) e Reino Unido (40%). Porém, muitas delas ainda são imaturas nessa jornada, ou seja, embora exista grande volume de projetos e experimentos, poucos conseguem integrar verdadeiramente a IA nos fluxos de trabalho e gerar valor.
Essa diferença entre intenção e impacto decorre de múltiplos fatores. Em muitas empresas, projetos de IA começam como iniciativas isoladas ou “pilotos”, sendo liderados por equipes de tecnologia ou inovação sem recursos e metas claras, o que dificulta escalar soluções promissoras para além da fase de teste. Além disso, várias organizações ainda tratam a IA como um fim em si mesma, focando no uso de ferramentas ou modelos sofisticados, e não em objetivos estratégicos que possam ser mensurados em termos de resultados de negócio.
Outro aspecto que impacta esse cenário é a infraestrutura organizacional e qualidade dos dados, visto que a tecnologia depende de informações confiáveis e bem governadas – algo que muitas empresas ainda não possuem. Sem essa base, modelos de IA não conseguem entregar previsões consistentes ou insights acionáveis, tornando os investimentos menos efetivos.
Há ainda a questão do elemento humano, e está cada vez mais claro que a IA por si só não garante produtividade se não houver investimento real em pessoas e reorganização de processos. Quando bem implementada, ela ainda libera tempo ao automatizar tarefas repetitivas e operacionais que consumiam horas dos profissionais, permitindo que se concentrem em atividades estratégicas, criativas e de maior valor agregado, como análise de cenários, desenvolvimento de soluções inovadoras e relacionamento com clientes. Acredito que essa é, de fato, uma das maiores vantagens da tecnologia: não substituir pessoas, mas expandir sua capacidade de atuação.
Portanto, vale concluir que o caminho para sair do abismo e alcançar um equilíbrio entre intenção e impacto não é difícil, mas exige comprometimento e disposição para definir objetivos claros, escolher casos de uso que gerem valor, saber como medir os resultados e investir em desenvolvimento de competências internas ou em parceiros experientes em IA para acelerar essa jornada. Sem isso, a IA corre o risco de ser apenas uma promessa bem-intencionada, mas distante de gerar impacto real e sustentável.
