Morgan Stanley: adoção de IA já eleva margem de lucro das empresas

Segundo os estrategistas do Morgan Stanley, liderados por Michael Wilson, as empresas norte-americanas que estão integrando recursos de inteligência artificial estão posicionadas para obter margens de lucro mais sólidas, com expectativa de expansão da margem líquida de cerca de 100 pontos-base até 2027.

O que já é resultado, não promessa

O estrategista observou que cerca de 40% das empresas que adotam IA já citaram pelo menos um benefício quantificável nesta temporada de divulgação de resultados, comparado a 21% no ano anterior, e as empresas relataram um aumento líquido de produtividade de quase 10% em média ao longo do último ano, liderado pelos setores de desenvolvimento de software, atendimento ao cliente, finanças e operações. Segundo Wilson, a adoção está passando decisivamente da fase de experimentação para a geração de valor mensurável para as empresas.

O setor não é o que se esperava

A análise mostrou setores frequentemente considerados vulneráveis, incluindo transportes, software e serviços, e serviços profissionais, entre os grupos de adotantes mais atraentes de IA, com ações como Halliburton, Bank of America, CVS Health e NextEra Energy entre as principais beneficiárias. Isso desafia a suposição comum de que só empresas de tecnologia colhem ganho real com IA. Setores tradicionais, quando executam bem a adoção, capturam vantagem de margem equivalente ou superior à de empresas nativas digitais.

O que já não sustenta mais espaço no mercado

Ao mesmo tempo, investidores têm se tornado mais criteriosos quanto aos potenciais vencedores, em meio a preocupações de que as maiores empresas estejam gastando excessivamente com a tecnologia, com as expectativas dos analistas para as margens líquidas do S&P 500 entre as mais altas em mais de uma década. O mercado está deixando de recompensar apenas quem investe em IA e passando a exigir prova concreta de retorno sobre esse investimento.

O que fazer primeiro

O primeiro passo é auditar, com dados reais, quais frentes de IA já geraram ganho mensurável de produtividade dentro da própria empresa, e quais permanecem em fase de piloto sem retorno claro. O segundo é preparar a liderança executiva para reportar esses resultados com o mesmo rigor de qualquer outro indicador financeiro relevante.

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