A IA prometeu muito. Mas, para muitos CEOs, ainda não entregou quase nada.

A inteligência artificial entrou no topo da agenda corporativa com força total. Orçamentos cresceram, discursos se sofisticaram e projetos pipocaram por toda parte. Ainda assim, para uma parcela relevante dos CEOs, a sensação é frustrante: o impacto real simplesmente não apareceu.

Uma pesquisa recente da PwC com milhares de executivos globais mostra esse desalinhamento de expectativas. A maioria afirma não ter percebido ganhos claros nem em receita nem em eficiência operacional, mesmo após investir tempo, dinheiro e atenção em iniciativas de IA. Casos em que a tecnologia conseguiu, ao mesmo tempo, reduzir custos e aumentar faturamento seguem sendo exceção — não regra.

O contraste é forte: de um lado, o hype. Do outro, resultados ainda tímidos.

O problema não é a tecnologia. É a forma como ela está sendo usada.

Grande parte das iniciativas de IA nas empresas ainda opera em modo experimental. São pilotos pequenos, desconectados do core do negócio, pensados mais para “testar a tecnologia” do que para resolver problemas estratégicos de verdade.

Os números confirmam isso: apenas uma minoria dos CEOs afirma ter projetos robustos em áreas críticas como geração de demanda, atendimento ao cliente ou desenvolvimento de produto. E, na ponta, o uso diário da IA pelos funcionários ainda é baixo, o que limita drasticamente qualquer ganho sistêmico.

Ou seja: não falta IA — falta escala, integração e clareza de propósito.

Pilotos não geram transformação

Existe uma contradição central nesse movimento. Projetos-piloto são, por definição, isolados e controlados. Eles servem para validar conceitos, não para transformar organizações. Esperar que pilotos entreguem impacto financeiro relevante é confundir experimento com estratégia.

O resultado é previsível: iniciativas fragmentadas, sem continuidade, sem conexão entre áreas e sem métricas claras de sucesso. Quando o valor não aparece rapidamente, a percepção de fracasso se instala — mesmo que a tecnologia, em si, funcione.

Escalar IA é um problema de gestão, não de código

Quando se olha para os poucos casos de sucesso, o padrão é outro. Empresas que extraem valor da IA não tratam o tema como projeto de inovação, mas como capacidade organizacional.

Isso exige:

• infraestrutura tecnológica preparada para integração,
• dados organizados e acessíveis,
• processos claros de governança e risco,
• e, principalmente, uma cultura que incentive adoção real — não apenas experimentação.

Sem isso, a IA vira uma camada sofisticada sobre processos antigos e ineficientes. E tecnologia aplicada sobre problema mal definido só acelera o problema.

Análise: por que os CEOs não estão vendo resultado — e onde está a solução

O erro central dos CEOs não está em investir em IA, mas em tratar IA como fim, e não como meio. Muitos projetos nascem para “usar IA”, não para resolver um gargalo estratégico específico. Sem dono claro, sem KPI de negócio e sem integração ao modelo operacional, o impacto evapora.

Além disso, falta ambidestria. A IA é empurrada para áreas periféricas, enquanto o core continua operando da mesma forma. O resultado é previsível: pilotos brilhantes, empresas iguais.

A solução passa por três movimentos claros:

Reposicionar a IA como decisão estratégica, conectada diretamente a crescimento, margem ou experiência do cliente.

Escalar com governança, levando a tecnologia para o centro da operação, com liderança envolvida e responsabilidade clara.

Trabalhar cultura e pessoas, garantindo que a IA seja usada diariamente por quem toma decisões — não apenas por times técnicos.

A IA não está falhando. O que está falhando é liderança preparada para transformar tecnologia em vantagem competitiva real.