A IA já dá lucro. O problema é que dá pouco

A pergunta “a IA dá retorno?” ficou velha. Em 2026, a resposta é sim para quase todo mundo. A pergunta que importa agora é outra, e bem mais incômoda: por que algumas empresas ganham muito e a maioria ganha só um pouco?

O relatório anual de adoção de IA da Wharton Human-AI Research com a GBK Collective, publicado em 13 de outubro, traz os números dessa divisão. A pesquisa ouviu 1.416 profissionais de empresas americanas com mais de mil funcionários e receita acima de US$ 50 milhões, segundo análise da Unite.AI sobre o estudo. Entre os gestores, 80% relatam retorno positivo com investimentos em IA. Só 28% falam em retorno muito positivo.

O título do relatório resume a tese: “A vantagem adaptativa”. Quem se reorganiza em torno da IA captura o valor. Quem só a instala fica com as migalhas.

Por que a maioria das empresas tem retorno modesto com IA?

Porque mede a coisa errada e muda a coisa errada. A métrica mais escolhida pelas empresas para avaliar IA é horas economizadas (40%). Parece razoável, mas o estudo mostra que é uma armadilha.

Entre as equipes que acompanham pelo menos um indicador de crescimento, como receita nova, conversão de vendas, volume de produção ou satisfação do cliente, 35% relatam retorno muito positivo. Entre as que medem só eficiência, o índice cai para 13%.

A explicação é quase óbvia quando dita em voz alta. Horas economizadas só viram dinheiro se forem reinvestidas em algo que gere valor. Se o analista termina o relatório em duas horas em vez de seis e passa as outras quatro em reuniões, a empresa não ganhou nada. Só ficou mais rápida em produzir a mesma coisa.

Ter um Chief AI Officer faz diferença?

Faz, e a diferença é enorme. Segundo o relatório, 58% das organizações com um cargo dedicado à liderança de IA relatam retorno muito positivo. Onde a supervisão da IA foi somada às atribuições de um executivo que já existia, o índice cai para 24%. Onde não há esse papel nem planos de criá-lo, despenca para 8%.

De 58% para 8%. É raro um estudo de gestão encontrar uma diferença tão grande associada a uma única decisão de estrutura.

Isso não quer dizer que basta contratar um Chief AI Officer para multiplicar o retorno. Correlação não é causa, e empresas que criam esse cargo provavelmente já estão mais maduras em outras frentes. Mas o dado mostra algo importante: a IA rende mais quando tem um dono com mandato, e não quando vira “mais uma responsabilidade” de alguém que já estava ocupado.

Testar várias ferramentas ao mesmo tempo é uma boa estratégia?

Não por muito tempo. O relatório mostra que 50% das empresas que padronizaram uma única plataforma de IA aprovada relatam retorno muito positivo. Entre as que continuam experimentando sem uma abordagem definida, são 9%.

A fase de deixar mil flores desabrocharem foi útil para aprender. Mas, a partir de certo ponto, ela vira dispersão: dados espalhados, licenças duplicadas, nenhuma integração com os sistemas centrais e um time que nunca se aprofunda em nada. Padronizar não é burocratizar. É escolher onde concentrar o aprendizado.

O que separa quem transforma de quem só automatiza?

O relatório define transformação completa como a combinação de três elementos: processos redesenhados de forma significativa, IA integrada às operações centrais e uso de agentes. Entre os departamentos que cumprem os três, 67% relatam retorno muito positivo. Entre os que não cumprem, 19%.

E há um dado que contraria a narrativa mais comum sobre IA. Os departamentos de alto retorno mudaram mais a estrutura de gestão (64% contra 47% dos demais), mas não demitiram mais nem congelaram mais contratações do que os outros. O ganho veio de reorganizar o trabalho, não de cortar gente.

O próprio relatório recomenda reconstruir a forma como o trabalho é gerenciado em vez de reduzir o quadro: mudar estruturas, monitorar o uso da IA, incorporá-la nas avaliações de desempenho e oferecer treinamento adequado.

Liderança e equipe estão vendo a mesma IA?

Não, e esse talvez seja o achado mais importante da edição de 2026, a primeira que comparou gestores com funcionários de nível inicial e intermediário.

Enquanto 73% dos líderes dizem que a IA transformou profundamente os processos de seus departamentos, só 58% dos funcionários concordam. A distância é ainda maior no treinamento: 78% dos líderes acham que a empresa oferece capacitação adequada em IA, contra 56% dos funcionários. São 22 pontos percentuais de diferença sobre a mesma realidade.

Os funcionários não são céticos em relação à tecnologia. Entre os que usam IA, 84% dizem que ela economiza tempo, e 73% dizem que teve efeito positivo no trabalho. O descompasso está em outro lugar: a estratégia que o líder enxerga do alto não chega com a mesma clareza a quem executa.

E os agentes autônomos, onde entram?

Ainda numa fase de muita cautela. Dois terços dos departamentos usam agentes de IA de alguma forma, mas só 17% permitem que eles operem com autonomia, com verificação humana depois do fato ou com monitoramento e limites definidos. Em 48% dos casos, a IA executa tarefas que uma pessoa revisa e aprova, e em 35% ela só sugere ou rascunha.

Os dados indicam, porém, que dar mais responsabilidade aos agentes, com controle, acompanha mais transformação. Onde agentes podem tomar ações financeiras ou jurídicas irreversíveis, 29% dos departamentos transformaram seus fluxos de trabalho, contra 13% onde os agentes têm responsabilidades limitadas. Onde há monitoramento automático dos agentes, o índice de transformação é de 24%, contra 9% onde não há.

Autonomia com governança anda junto com transformação. Cautela sem estrutura, nem tanto.

Sua empresa está medindo o tempo que a IA economiza ou o valor que ela cria?

Essa pergunta resume o relatório inteiro. Empresas que tratam a IA como ferramenta de produtividade colhem retorno modesto e previsível. As que a tratam como motivo para redesenhar estrutura, dono, plataforma, métricas e processos estão no grupo pequeno que colhe retorno alto. A tecnologia é a mesma para as duas. A diferença está na decisão da liderança de mudar a empresa em volta dela. Fazer essa virada, da IA como ferramenta para a IA como princípio de organização, é o que o AI FIRST da StartSe ajuda lideranças a fazer, com o método que separa quem ganha um pouco de quem ganha muito.