IA sem resultado: o erro que está custando bilhões às empresas

No mercado, o termo "bolha" costuma ser usado quando o valor de um ativo cresce mais pelas expectativas futuras de retorno do que pelos resultados reais do presente. Com relação à inteligência artificial (IA), o cenário está na casa dos bilhões: segundo um relatório da consultoria Gartner, os gastos globais com IA atingirão a marca de US$ 2,52 trilhões (R$ 12,65 trilhões) já em 2026. 

Apesar desse tsunami de capital, as empresas estão enfrentando um choque de realidade ao extrair valor dessas ferramentas. De acordo com a publicação “Estado da IA nos Negócios em 2025”, do MIT, 95% dos projetos de IA não geram retorno financeiro para as corporações. O documento aponta que a supervalorização da IA não foi acompanhada do ganho de maturidade necessário para que a ferramenta traga o valor que ela tanto promete. Mas essa não é uma estatística de derrota, e sim um mapa de onde podemos encontrar o problema.

O problema não é a IA

A maioria das empresas não falha em tecnologia por falta de investimento, mas sim porque não constrói a fundação que transforma investimentos em resultados: a arquitetura adequada, a governança que funciona na prática, os dados estruturados e os processos que sustentam operações em escala real. Como resultado, cada nova iniciativa de IA chega em cima de uma estrutura frágil.

Historicamente, tecnologias transformadoras costumam passar por ciclos de hype. A internet nos anos 1990, a computação em nuvem e os smartphones viveram momentos em que as expectativas cresceram mais rápido do que os resultados. Com a IA, o padrão se repete — mas com uma diferença: os custos de errar são imediatos e mensuráveis.

O grande desafio atual é que as empresas estão buscando a IA para usá-la como um "slogan", não como um recurso estratégico. Na busca por manter a competitividade, as companhias tentam encaixar a tecnologia em qualquer projeto sem entender o que será preciso para o retorno desse investimento e sem identificar os verdadeiros problemas de negócio.

Um relatório do BTG Pactual ilustra esse gargalo na linha de produção: embora 65% das grandes empresas estejam testando a IA generativa, apenas 10% a 15% conseguem escalar essas implementações. Ele aponta que as organizações esbarram, por exemplo, na escassez de talentos, em custos voláteis, na imaturidade dos dados corporativos.

O caso Uber: quando começar rápido sai caro

Um caso recente que ilustra esse risco com precisão. A Uber esgotou todo o orçamento de IA para 2026 em apenas quatro meses, após incentivar a adoção da ferramenta entre seus engenheiros por meio de rankings internos baseados em volume de uso — não em resultado. Com custos individuais entre $500 e $2.000 por engenheiro por mês e sem um modelo de governança financeira para o billing por token, a empresa foi pega sem estrutura para escalar o que havia começado.

O próprio COO da empresa admitiu publicamente que é difícil estabelecer uma conexão entre o aumento no uso de IA e inovações reais para os consumidores: "essa ligação ainda não existe", disse Andrew Macdonald.

A Uber não estava com medo de adotar IA — estava na linha de frente. O problema foi outro: adotou sem fundação, sem métricas de retorno e com incentivos que priorizavam velocidade em vez de resultado. Começar rápido, nesse caso, foi mais caro do que começar certo.

Esperar não é a solução. Começar errado, também não

Algumas empresas, diante dos números de projetos fracassados, optam por aguardar o mercado "amadurecer" antes de agir. Essa também é uma posição de alto risco.

As organizações que lideram a adoção de IA hoje não tinham todas as respostas quando começaram. O que elas tinham era clareza sobre o problema que queriam resolver, governança para estruturar os dados e parceiros capazes de transformar ambição em execução.

A questão não é se sua empresa deve adotar IA — é como fazê-lo sem desperdiçar capital e sem se tornar mais uma estatística do MIT.

5 passos para transformar IA em vantagem competitiva real

Para que a empresa não faça parte da estatística, é muito importante adotar uma abordagem estratégica e fundamentada. O caminho envolve planejamento, governança de dados e foco na resolução de problemas reais.

Resultados reais: IA além do piloto



Na e-Core, antes de desenvolver modelos ou automatizar processos, a entrega começa por identificar gargalos operacionais, estruturar dados e encontrar casos de uso que transformem problemas de negócio em oportunidades reais de geração de valor.

No setor financeiro, uma fintech dependia da análise manual de horas de gravação para avaliar a qualidade das equipes de vendas. Com a automação do processo, a IA passou a analisar 200 áudios em apenas dois minutos, com custo inferior ao trabalho humano. O ganho operacional se refletiu diretamente nos resultados comerciais, com aumento de 50% no engajamento dos clientes e de 20% na efetividade das vendas.

Já na Gimba, uma das maiores empresas do Brasil no fornecimento B2B de suprimentos, a IA generativa foi aplicada a um processo que consumia horas do time comercial na análise de PDFs e planilhas para elaboração de cotações. Com listas processadas em menos de um minuto e 84% de precisão, a empresa acelerou o atendimento aos clientes e liberou seus vendedores para atividades de maior valor agregado. 

Em comum, os projetos compartilham uma característica: a IA foi aplicada sobre processos claramente definidos, com métricas de sucesso estabelecidas antes da implementação. Não esperaram a perfeição, mas começaram com estrutura.

Como não ficar para trás sem cair na euforia?

De um lado, existe o medo de perder competitividade. Do outro, o risco de investir em iniciativas que não se pagam.

A boa notícia é que esses dois riscos têm o mesmo antídoto: clareza estratégica. Assim como aconteceu com a internet, algumas empresas desaparecerão, muitos investimentos serão reprecificados e parte das expectativas será ajustada à realidade. Mas as organizações que construírem processos sólidos, estruturarem seus dados e aplicarem a IA para resolver problemas reais tendem a gerar resultados — mesmo quando a fase de euforia chegar ao fim.

A pergunta não é mais "devemos adotar IA?". É: sua empresa vai ser caso de sucesso ou case de alerta?

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