Orçamento de IA: 93% vai para ferramenta e 7% para quem vai usar

Bill Briggs, CTO da Deloitte, disse ter se surpreendido com um único número do relatório da própria firma. As empresas estão colocando 93% do orçamento de inteligência artificial em tecnologia, ou seja, em modelo, chip e software, e 7% em tudo o que faz aquilo funcionar: cultura, comunicação, capacitação e redesenho da forma de trabalhar. A comparação que ele usou é de cozinha. As companhias compraram os ingredientes e ignoraram a receita.

Por que isso importa: a rubrica que está faltando no orçamento é exatamente a que transforma capacidade comprada em capacidade instalada. Sem ela, a empresa paga licença, treina o time e continua operando do mesmo jeito, com uma ferramenta nova em cima.

Os números

• 93% contra 7% é a divisão do orçamento corporativo de IA entre tecnologia e tudo o mais, no levantamento anual de tendências tecnológicas da Deloitte
• De menos de 40% para cerca de 60% dos trabalhadores foi o salto no acesso a ferramentas de IA sancionadas pela empresa em apenas um ano, alta de aproximadamente 50%
• Menos de 60% dos trabalhadores que têm acesso usam a ferramenta no fluxo diário, patamar praticamente igual ao do ano anterior
• 11% das empresas líderes já dão acesso quase universal, acima de 80% do quadro
• 10, 20 e 70 são as proporções da abordagem que a BCG defende para IA em escala: 10% em algoritmos, 20% em tecnologia e dados, 70% em pessoas e processos

O que os 93% compram

A distorção não vem de má-fé nem de ingenuidade. Orçamento de tecnologia é fácil de montar. Existe fornecedor, cotação, contrato, escopo e data de entrega. A rubrica entra na planilha de compras e sobrevive a qualquer comitê.

A outra parte não tem nada disso. Redesenho de processo, clareza de papel, comunicação de mudança e definição de responsável são itens difíceis de escopar, difíceis de precificar e quase impossíveis de defender antes de alguma coisa dar errado. O resultado é previsível: a empresa compra o que sabe comprar.

Briggs aponta um segundo sintoma, mais estrutural. Há inércia institucional, com organizações tentando encaixar inteligência artificial em fluxos preexistentes em vez de repensar o processo. A ferramenta chega, mas o caminho que a informação percorre dentro da empresa continua o mesmo. Cada etapa que existia continua existindo. Cada aprovação também.

Quando isso acontece, o ganho aparece no nível da tarefa individual e some no nível do sistema. Uma pessoa faz mais rápido a mesma coisa. O indicador da área não se mexe.

A prova está no comportamento, não na percepção

O argumento poderia parar por aqui como opinião de consultoria. Só que o mesmo instituto publicou o dado que fecha a conta.

O acesso a ferramentas de IA sancionadas cresceu cerca de 50% em doze meses, saindo de menos de 40% para perto de 60% dos trabalhadores. É um dos avanços mais rápidos de distribuição de tecnologia corporativa em anos. Empresas líderes foram além: 11% delas já entregam acesso a mais de 80% do quadro.

E o uso não acompanhou. Entre os trabalhadores que têm acesso, menos de 60% usam a ferramenta no fluxo de trabalho diário, uma proporção que ficou basicamente onde estava no ano anterior.

Esse par de números é o que separa distribuição de adoção. Aumentar licença é uma decisão de compra e acontece em uma reunião. Mudar o que uma pessoa faz às dez da manhã de terça é uma decisão de processo e não acontece em reunião nenhuma. A maior parte dos projetos mede a primeira coisa e chama de sucesso.

A inversão

A BCG prioriza uma abordagem que chama de 10-20-70 para colocar IA em escala: 10% do esforço em algoritmos, 20% em tecnologia e dados, 70% em pessoas e processos. Vale a precisão de que essa é a leitura e a recomendação da consultoria sobre onde o valor se concentra, não um resultado de medição experimental.

Ainda assim, o contraste sustenta o argumento sozinho. Se a maior parte do valor depende de pessoas e processos, e o orçamento destina 7% a essa frente, a distância entre investimento e retorno deixa de ser mistério e vira aritmética de alocação.

Há uma leitura errada rondando esse dado, e ela precisa ser dita. A conclusão não é gastar menos em tecnologia. Ferramenta boa é condição necessária, e a curva de preço da capacidade tornou o acesso barato como nunca. Em 10 de setembro, a StartSe abordou mais deste assunto no artigo "Custo de IA: o token caiu 280 vezes e a variável decisiva é outra". A conclusão é que a rubrica de instalação precisa existir como linha própria, com valor, dono e cronograma, em vez de ser tratada como consequência natural da compra.

O que os 7% deveriam comprar

Aqui está o erro mais comum entre as empresas que reconhecem o problema. Ao ouvir que o gargalo está em pessoas, a reação padrão é contratar mais treinamento. Isso subestima bastante o que a frente exige.

Capacitação em prompt e navegação de plataforma ensina a operar a ferramenta. Não redesenha o trabalho. E é o trabalho redesenhado que faz a saída do sistema virar decisão tomada. Sem processo novo, o resultado que a máquina produz raramente influencia alguma coisa. Sem papel definido, ninguém sabe até onde confiar naquilo.

Na prática, a rubrica de 7% deveria cobrir quatro coisas que raramente aparecem em contrato de software: o mapeamento do processo que vai receber a solução, o indicador medido antes e depois, o nome da pessoa que responde por aquele resultado e o critério que define quando a solução é desligada.

Empresa que compra software sem nada disso comprou uma capacidade que não vai usar.

Sinais e impactos

Para CEOs e conselhos. Vale pedir a abertura do orçamento de IA em duas linhas separadas, tecnologia e instalação, antes da próxima aprovação. Se a segunda linha não existir na planilha, ela também não vai existir na operação.

Para C-levels e diretores. A métrica de adoção precisa deixar de ser número de licenças ativas e passar a ser proporção de pessoas usando dentro do fluxo diário. São números muito diferentes, e a distância entre eles já está medida.

Para donos de pequenas e médias. A vantagem estrutural aqui é real. Empresa menor tem menos processo cristalizado para desmontar, o que torna o redesenho mais barato do que na companhia grande. O 70% custa menos quando há menos camada para atravessar.

O ponto

O mercado passou três anos discutindo qual modelo escolher enquanto a decisão que separava resultado de frustração estava em outro lugar da planilha. Os 93% compram a possibilidade. Os 7% determinam se ela chega ao indicador. Enquanto a segunda linha for tratada como despesa acessória, o piloto vai continuar funcionando na sexta e sendo abandonado na segunda.

A diferença entre comprar ferramenta e instalar capacidade está no método: processo mapeado, indicador medido antes e depois e dono nomeado por solução. A Masterclass de IA da StartSe mostra como montar essa segunda linha do orçamento antes de escalar.

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