Nove em cada dez executivos dizem que a inteligência artificial não mudou sua produtividade. O investimento global supera os USD 252.000 bilhões. Algo não fecha.
Há um número que me parece difícil de ignorar. O National Bureau of Economic Research (NBER) entrevistou quase 6.000 executivos seniores em quatro países — Estados Unidos, Reino Unido, Alemanha e Austrália — entre novembro de 2025 e janeiro de 2026. A pergunta era simples: a inteligência artificial mudou a produtividade da sua empresa nos últimos três anos?
89% respondeu que não.
Não "pouco". Não "algo". Zero impacto mensurável. E isso em um período em que as mesmas empresas investiram, globalmente, mais de 252.000 bilhões de dólares em tecnologia de IA.
O gasto é real. Os resultados, nem tanto.
A McKinsey entrevistou quase duas mil organizações no final de 2025. 88% já usa IA em pelo menos uma função de negócio. É um nível de adoção extraordinário para uma tecnologia que há três anos era praticamente inexistente no ambiente corporativo. O problema: 94% desses mesmos entrevistados disseram não ver "valor significativo" desses investimentos.
Apenas 39% relatou alguma melhoria em ganhos operacionais. E na maioria dos casos, esse impacto foi inferior a 5%.
O MIT publicou em julho de 2025 uma análise de mais de 300 implantações empresariais. Conclusão: 95% dos pilotos de IA generativa não produziram nenhum impacto mensurável no P&L. A Gartner, por sua vez, previa em 2023 que até 2025, 90% dos projetos teriam seus custos ultrapassando o valor gerado. Essa previsão está se cumprindo.
"Ter acesso à ferramenta não é a mesma coisa que transformar o processo."
O experimento mais concreto disponível
Entre outubro e dezembro de 2024, o governo do Reino Unido distribuiu 1.000 licenças do Microsoft 365 Copilot em seu Departamento de Comércio e Negócios. Trezentas pessoas consentiram que seus dados fossem analisados. Três meses, condições reais de trabalho, métricas medidas.
Resultado: sem evidência conclusiva de melhoria na produtividade agregada.
Os detalhes são mais reveladores que a manchete. Os usuários produziam apresentações em PowerPoint cerca de sete minutos mais rápido, mas a qualidade e precisão dos slides eram inferiores. No Excel, os usuários do Copilot levavam mais tempo que os que não o usavam, com menor precisão. A ferramenta gerou informações incorretas de forma consistente durante todo o estudo.
Mas o dado mais desconfortável não é nenhum desses. É este: 72% dos participantes estavam satisfeitos ou muito satisfeitos com o Copilot. E expressaram decepção quando o piloto terminou. As pessoas sentiam que eram mais produtivas. Os números diziam outra coisa.
Nota sobre os dados do MIT: O estudo define "sucesso" como implantação além do piloto com KPIs verificados e ROI mensurável em seis meses. É uma barra alta que exclui benefícios graduais ou de longo prazo. Os 95% são reais, mas precisam ser lidos nesse contexto.
Então, a IA não funciona?
Não é isso. E a diferença importa, porque uma leitura simplista desses dados pode levar a conclusões igualmente equivocadas.
Em 1987, o economista Robert Solow disse algo que se tornou famoso: "É possível ver a era dos computadores em todos os lugares, menos nas estatísticas de produtividade." Era exatamente esta situação. As empresas investiam massivamente em PCs e software. A produtividade agregada não subia. Dez, quinze anos depois, explodiu. Esse atraso é chamado de Paradoxo de Solow e é uma das explicações mais sérias sobre o que estamos vendo hoje.
A McKinsey identifica o padrão com clareza: as empresas estão colocando IA sobre processos antigos. Compram a licença do Copilot, mas não mudam como a equipe trabalha. A IA acelera tarefas, mas não transforma o processo. O valor real aparece quando o processo completo é redesenhado, e isso requer tempo, decisão e mudança organizacional que quase ninguém está fazendo ainda.
A isso se soma outro fator que raramente é mencionado: a qualidade dos dados. Para que a IA funcione em escala, são necessários dados limpos, integrados e bem governados. A maioria das empresas opera sobre silos de informação e sistemas com décadas de antiguidade.
A paradoxo do executivo convencido
Há um dado do NBER que considero particularmente revelador, e que não aparece nas manchetes. Esses mesmos executivos que relatam zero impacto nos últimos três anos esperam, em média, que a IA aumente sua produtividade em 1,4% nos próximos três. Continuam acreditando.
Isso pode ser interpretado de duas maneiras. A primeira: eles estão vendo algo que os dados agregados ainda não capturam, e o benefício virá. A segunda: estão racionalizando uma aposta que já fizeram e da qual não podem voltar atrás.
O MIT encontrou algo que se encaixa na segunda leitura: mais de 50% do gasto corporativo em IA vai para ferramentas de vendas e marketing, que é onde a tecnologia é mais visível e mais fácil de justificar internamente. Mas o maior retorno documentado está na automação de back-office — processos operacionais, eliminação de terceirização, otimização de fluxos que ninguém vê, mas que impactam diretamente no P&L. As empresas investem onde brilha, não necessariamente onde rende.
"50% do gasto em IA vai onde é visível. O maior retorno está onde ninguém olha."
O que isso significa para os próximos 18 meses
A Gartner previu que pelo menos 30% dos projetos de IA generativa seriam abandonados após o teste de conceito até o final de 2025, principalmente por custos crescentes e valor pouco claro. Isso está acontecendo.
As empresas que estão vendo resultados — os 5 ou 6% que a McKinsey identifica como "high performers" — têm em comum o fato de que não apenas compraram ferramentas: redesenharam processos completos, investiram na qualidade de seus dados e definiram KPIs de negócio reais antes de começar. São a exceção, não a regra.
A pergunta que me parece mais honesta não é "a IA funciona ou não funciona?", mas outra: quanto do gasto corporativo atual em IA responde a uma hipótese de negócio real, e quanto é pressão competitiva — o FOMO institucional de não poder não fazer quando todos estão anunciando?
Os dados não respondem a essa pergunta. Mas a tornam mais urgente.-
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