94% das empresas gastaram recorde em IA e não viram o lucro se mexer

Toda empresa aumentou o orçamento de IA neste ano. Poucas conseguem apontar, na própria demonstração de resultado, onde esse dinheiro virou lucro.

O State of Organizations 2026, da McKinsey, ouviu 1.719 executivos em 97 países entre 4 de maio e 8 de junho deste ano. O retrato que emerge é desconfortável para qualquer CFO que aprovou orçamento de IA nos últimos dois anos: 94% das empresas não conseguem atribuir ganhos significativos de EBIT à inteligência artificial.

94% gastam, e quase ninguém vê o lucro mudar

O número não significa que a IA não funcione — significa que a maioria das empresas não consegue provar que funciona, o que na prática produz o mesmo efeito num comitê de investimento. Apenas 6% das empresas entrevistadas são classificadas como "high performers", com impacto de pelo menos 5% do EBIT atribuível a iniciativas de IA. Outras 37% relatam algum impacto nos ganhos, mas abaixo do limite considerado estatisticamente relevante pelo estudo.

Isso deixa um grupo enorme — a maioria — investindo sem conseguir demonstrar retorno em nenhuma medida que resista a uma auditoria financeira séria.

Os 6% que conseguem — e o que eles têm de diferente

"High performers are already seeing real ROI", resume Michael Chui, da McKinsey QuantumBlack, um dos responsáveis pelo estudo. A frase parece óbvia até você notar o que ele diz na sequência: o que separa os dois grupos não é qual ferramenta de IA cada um comprou. É mudança organizacional — quem redesenhou processo, papel e critério de decisão em volta da tecnologia, em vez de simplesmente conectar a ferramenta ao fluxo de trabalho antigo e esperar o resultado aparecer sozinho.

Essa distinção separa quem trata IA como aquisição de software de quem trata como projeto de transformação. A primeira abordagem é mais barata no curto prazo e mais fácil de aprovar em reunião de board. A segunda é a única que aparece nos 6% de alto desempenho.

Na prática, mudança organizacional significa coisas concretas e nada glamorosas: redefinir quem é dono do resultado de cada processo tocado por IA, retrabalhar o fluxo de aprovação para que a ferramenta realmente elimine etapa em vez de só acelerar uma etapa que continua existindo em paralelo, e medir o impacto no indicador de negócio — receita, custo, ciclo de venda — em vez de medir adoção da ferramenta em si. Comprar a licença é o passo mais fácil e o menos citado nos casos de sucesso reais.

O orçamento não é o problema

Um detalhe do estudo derruba a desculpa mais comum ouvida em corredor de empresa: "não temos verba suficiente para IA". Empresas com receita acima de US$ 1 bilhão já alocam mais de 15% do orçamento total de tecnologia para inteligência artificial — uma fatia expressiva, num orçamento que também precisa cobrir infraestrutura básica, segurança e manutenção de sistemas legados. E 60% dos entrevistados esperam aumentar ainda mais esse investimento no próximo ano, mesmo sem conseguir provar retorno na rodada anterior.

Isso descreve uma dinâmica perigosa: aumentar aposta sem ajustar método é a receita clássica para transformar os 94% sem resultado em 94% permanentes, só que com orçamento cada vez maior sustentando o mesmo problema.

Esse padrão não é exclusividade desse estudo. Levantamentos recentes de outras consultorias — a PwC entre elas, em seu próprio relatório de performance de IA — chegam a conclusões parecidas por caminhos diferentes: a distância entre quem lucra com IA e quem só gasta com ela não é uma questão de acesso à tecnologia, é uma questão de estrutura de decisão em volta dela. Quando dois estudos independentes, com metodologias diferentes, chegam à mesma distinção, a explicação mais simples costuma ser a certa: o gargalo é organizacional, não tecnológico.

Quando o custo operacional vira desculpa

Um em cada cinco entrevistados relata que o custo operacional de rodar IA — não o investimento inicial, mas o custo recorrente de manter modelos, dados e infraestrutura funcionando — já limitou o uso da tecnologia dentro da própria empresa. Isso é um sinal de que parte do problema de ROI não é falta de ambição, é subestimar o custo real de operar IA em produção, versus o custo, bem mais barato, de rodar um piloto chamativo numa reunião de inovação.

Empresas que orçam IA como se fosse um projeto pontual — e não como uma nova linha operacional permanente, com custo recorrente que precisa ser gerido — tendem a descobrir esse problema tarde, quando o orçamento do ano seguinte já foi definido sem essa conta.

Isso ajuda a explicar por que o aumento de investimento planejado por 60% das empresas pode não resolver nada sozinho. Se o problema é estrutural — falta de dono de processo, falta de métrica de negócio, subestimativa do custo operacional recorrente — despejar mais dinheiro no mesmo modelo só acelera o ritmo de queima de caixa sem tocar na causa raiz.

A pergunta que separa os 6% dos outros 94%

O dado mais importante do relatório não é o percentual de empresas sem retorno — é o fato de que a diferença não está na tecnologia disponível. Todo mundo, high performer ou não, tem acesso essencialmente ao mesmo conjunto de modelos e ferramentas de IA em 2026. A diferença está inteiramente em como a organização se redesenhou em volta dela.

O teste mais simples para saber de que lado sua empresa está: se a IA fosse desligada amanhã, algum processo pararia de funcionar de verdade, ou tudo voltaria ao fluxo manual de antes sem grande dificuldade? Empresas nos 6% de alto desempenho normalmente não conseguem responder essa pergunta com facilidade — a tecnologia já está entranhada demais na operação para ser removida sem dano real. A maioria dos 94% responde rápido, porque a resposta é desconfortavelmente óbvia: quase nada mudaria.

Sua empresa está entre as que compraram uma ferramenta de IA, ou entre as que mudaram como decidem e trabalham por causa dela? É essa transformação organizacional — não a próxima licença de software — que o AI Journey da StartSe ajuda lideranças a construir, com o critério que separa quem fica nos 6% de quem segue nos 94%.