IA avança nas empresas, mas falhas operacionais travam ganhos reais!

O uso de inteligência artificial nas empresas vem crescendo de forma acelerada, impulsionado por novas ferramentas e pela busca por eficiência. Ainda assim, boa parte dessas iniciativas não consegue se traduzir em ganhos concretos de produtividade, redução de custos ou aumento de receita.

Na prática, o principal obstáculo não está na tecnologia em si, mas na forma como ela é aplicada dentro das organizações. De acordo com levantamento global da McKinsey, no estudo The State of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation, 88% das organizações já utilizam IA em pelo menos uma área de negócios, ante 78% no ano anterior.

Apesar do crescimento, quase dois terços ainda permanecem em fase de experimentação ou projetos-piloto, sem conseguir expandir essas soluções para toda a operação. O estudo também indica que 62% das companhias já testam agentes de IA, sistemas capazes de executar tarefas de forma autônoma em fluxos de trabalho, mas apenas 23% conseguiram implementar essas soluções de forma mais ampla, evidenciando desafios técnicos e operacionais para sustentar esse tipo de tecnologia.

A seguir, especialistas apontam os principais fatores que explicam por que a inteligência artificial ainda não gera resultados consistentes em muitas empresas:
 

1. Processos pouco estruturados

A IA depende de fluxos organizados para funcionar. Quando a operação é despadronizada ou manual, a tecnologia tende a apenas escalar ineficiências.

2. Uso de tecnologia sem clareza de objetivo

Em muitos casos, a decisão de investir em IA vem antes da definição do problema, o que leva a aplicações desconectadas da operação.

3. Falta de governança e métricas

Projetos são implementados sem responsáveis claros ou indicadores de desempenho, dificultando a mensuração de impacto. “A camada mais visível da IA ficou mais acessível e fácil de implementar. O problema é que isso não sustenta a operação. O que faz diferença é o que está por trás: processo, governança e capacidade de manter tudo funcionando no dia a dia”, afirma Stefanno Polidoro, CEO da GrowthTec.

4. Aplicações isoladas dentro da empresa

Quando a IA é usada de forma pontual, sem integração com sistemas e processos, seu impacto tende a ser limitado. “Uma coisa é implementar uma solução, outra é conseguir operar, escalar e manter isso com consistência. O mercado começa a separar quem só implementa de quem realmente sustenta a operação”, diz.
 

5. Expectativa de resultado sem mudança operacional

A ideia de que a tecnologia resolve problemas por si só ainda é comum. Sem ajustes na forma de trabalhar, os ganhos tendem a ser superficiais. O executivo destaca ainda que o nível de personalização influencia diretamente os resultados. “Não existe solução única. Quanto mais complexa a operação, maior precisa ser o nível de adaptação e integração. Modelos prontos dificilmente dão conta dessa realidade”, explica.

Na avaliação do executivo, entre 40% e 60% dos processos operacionais de empresas de médio porte já podem ser automatizados com o uso de inteligência artificial, desde que haja estrutura adequada para sua aplicação.