Quase toda empresa já tem alguém usando inteligência artificial. Poucas conseguem mostrar o resultado disso no balanço.
Não é falta de ferramenta. É falta de método.
Muito uso, pouco resultado
A pesquisa global da McKinsey de 2025 indica que quase nove em cada dez organizações usam IA regularmente, mas cerca de dois terços ainda não começaram a escalar a tecnologia na empresa toda. Apenas 39% relatam impacto no resultado operacional (EBIT) em nível de empresa (McKinsey, 2025).
A BCG encontrou um quadro parecido: 66% dos executivos estavam insatisfeitos com o progresso da empresa em IA generativa (BCG, 2024).
Muito piloto, pouca transformação.
Um dos meus maiores casos de IA não começou pela IA
Um dos maiores e mais interessantes casos de implementação de inteligência artificial de que participei não começou pela tecnologia. Começou por revisitar os processos.
Escolhemos três processos prioritários, os processos “Hero”, com retorno sobre o investimento (ROI) claro e rápido como critério de escolha. Primeiro veio a definição de onde valia a pena atuar. Depois, a IA.
Essa ordem importa. É diferente de escolher uma ferramenta e sair procurando algum lugar para usá-la. O foco era selecionar processos em que o investimento tivesse uma justificativa de negócio clara, não colecionar demonstrações impressionantes.
Não é uma promessa de retorno igual para toda empresa. É uma forma de começar: escolher onde concentrar o esforço antes de decidir qual tecnologia aplicar.
A regra 10-20-70
A BCG propõe uma divisão simples para o esforço de um projeto de IA: 10% no modelo, 20% em dados de qualidade e 70% em novos processos e na forma como as áreas trabalham (BCG).
Ou seja: 70% do trabalho não é tecnologia. É gente, processo e decisão. Quem trata IA como projeto de TI está cuidando dos 10%.
O que as empresas que capturam valor fazem diferente
Segundo a McKinsey, redesenhar fluxos de trabalho é um fator-chave de sucesso entre as empresas com melhor desempenho em IA (McKinsey, 2025). Na prática, isso significa:
- Começar pelo processo. Qual tarefa, de quem, com que resultado esperado?
- Definir quando um humano revisa. A resposta da IA é um rascunho até alguém responsável conferir.
- Liderança assumindo o tema. IA não é iniciativa de um entusiasta isolado; é decisão de gestão.
- Treinar por função. O vendedor, o analista e o gestor usam IA de formas diferentes.
IA é competência, não sistema
A conclusão incomoda quem procura uma solução pronta: não existe ferramenta que resolva um processo mal definido. A inteligência artificial amplifica o que já existe. Processo claro fica mais rápido. Processo confuso fica confuso mais rápido.
Por isso, o primeiro investimento é em letramento: fazer o time entender o que a IA faz bem, onde erra e como encaixá-la no trabalho real. Já escrevi sobre isso em como implementar IA na empresa sem automatizar o caos.
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Referências
- McKinsey & Company. The State of AI: Global Survey 2025 (2025). Link
- BCG. The Stairway to GenAI Impact (2024). Link
- BCG. Five Rules for Fixing AI in Business (2022). Link
