Na onda da IA, poucas empresas ainda sabem como surfar

Por Alexandre Caramaschi

A Inteligência Artificial virou assunto onipresente no mundo corporativo, dos boards às rodas de café. No último ano, o frenesi em torno de IA generativa fez empresas mergulharem de cabeça em pilotos e investimentos. Mas aqui vai uma realidade dura: metade das companhias brasileiras nem sequer utiliza IA hoje. E das que usam, 93% não conseguem medir claramente o retorno obtido. Somente 7% constataram ROI em seus projetos de IA até agora. Ou seja, a maré subiu para todos, mas poucos estão realmente surfando a onda. A maioria ainda boia na crista, sem direção.

Essa disparidade entre entusiasmo e execução não é só no Brasil. Globalmente, mais de 75% das organizações já usam alguma forma de IA em pelo menos uma função do negócio. No entanto, uso não equivale a impacto. Uma pesquisa recente do MIT/McKinsey mostrou que muitas iniciativas de IA fracassam em atingir as expectativas da liderança. Projetos-piloto pipocam, POCs brilhantes viram apresentações em eventos, mas poucos escalam ou mudam o resultado. Esse cenário contribuiu para ampliar em 3,8 vezes a diferença de performance entre as empresas líderes em IA e o resto. Em nossos comitês executivos, temos visto exatamente isso: poucas empresas colhendo frutos exponenciais, enquanto muitas patinam em resultados tímidos.

Por quê? Porque surfar na IA exige mais do que comprar pranchas tecnológicas caras. Hype não paga as contas; ROI paga. E obter ROI em IA requer preparação, equilíbrio e estratégia.

Não faltam casos de empresas que se encantam com a promessa da IA. Contratam data scientists, assinam plataformas de AIaaS, fazem pilotos em diferentes áreas. Mas, passado o encanto inicial, a dificuldade em mostrar resultados financeiros concretos emerge como o maior obstáculo. Em outras palavras: muitas iniciativas de IA morrem na praia porque não conseguem provar valor antes que a paciência (ou o orçamento) acabe.

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Os principais obstáculos que temos observado nas organizações:

1. Falta de estratégia clara: projetos de IA desconectados dos objetivos de negócio, feitos “porque sim” ou por pressão do mercado. Sem link com KPIs estratégicos, viram inovações vazias.

2. Dificuldade em medir ROI: acredite, 32% dos executivos citam a mensuração de retorno como um desafio-chave na adoção de IA. Muitos nem definem métricas de sucesso antes do projeto começar e aí fica impossível provar valor depois.

3. Dados despreparados: 57% das empresas admitem que seus dados não estão prontos para IA. Silos, baixa qualidade e falta de governança de dados impedem algoritmos de performar. Sem uma base de dados robusta, é como tentar surfar numa prancha trincada.

4. Escassez de talentos e cultura avessa ao risco: montar times de IA é difícil e caro. Além disso, inovar com IA requer cultura de experimentação e buy-in interno. Equipes que não confiam ou não entendem a IA sabotam seu uso.

5. Apoio insuficiente da liderança: sem um patrocinador C-Level bancando e cobrando o projeto, a iniciativa tende a naufragar na primeira turbulência. Aliás, estudos indicam que 77% das empresas líderes em IA têm liderança C-Level diretamente impulsionando seus projetos e 44% contam com patrocínio do CEO ou do conselho, o dobro das empresas atrasadas. Sem a alta gestão no leme, o barco da IA deriva.

O resultado desses obstáculos? Projetos de IA que consomem milhões e entregam migalhas. A Gartner observou que iniciativas de IA generativa custaram em média US$ 1,9 milhão cada, mas menos de 30% dos CEOs ficaram satisfeitos com o ROI obtido. Não surpreende que, após a euforia inicial, muitos executivos se sintam em uma ressaca tecnológica, questionando onde foi parar o valor prometido. “Será que entramos na onda certa?”, eles perguntam. A verdade dói: adotar IA sem mudança estrutural é como tentar surfar de terno.

Se sua empresa sente que “engoliu água” nos primeiros mergulhos em IA, não desanime. Nós temos visto, na prática, organizações darem a volta por cima. O denominador comum? Envolvimento genuíno da liderança e visão de longo prazo. Transformar IA de um modismo experimental em um motor de resultados requer liderança ativa e isso começa no C-level.

Em nossos aconselhamentos a executivos, sempre enfatizamos: IA é jogo de gente, não só de máquina. É mudança de cultura, de processos e de mentalidade. O líder que quer capturar valor de IA precisa evangelizar internamente, quebrar silos entre TI e negócios e, principalmente, redefinir processos em torno da inteligência artificial. Não por acaso, a última pesquisa global da McKinsey apontou que redesenhar fluxos de trabalho foi o fator que mais contribuiu para aumento de EBIT via IA nas empresas pesquisadas. Ou seja, quem revê processos e organiza a casa para a IA colherá frutos; quem só tenta plugar uma tecnologia nova em processos antigos colherá frustração.

Em boards e comitês de inovação, temos visto empresas estagnadas em pilotinhos retomarem o rumo quando um CEO ou diretor “compra a briga” da IA: alinha todos em torno de metas claras, realoca orçamento, cria um comitê de IA governado pelo negócio. Em suma, coloca a IA no centro da estratégia e não como um apêndice de TI.

Um ponto importante para os líderes: nem todo valor da IA aparece instantaneamente nas planilhas trimestrais. Executivos visionários entendem que há retornos intangíveis e de médio prazo (como ganho de agilidade, aprendizado organizacional, evitar riscos futuros) que são tão importantes quanto o ganho de receita de curto prazo. Ainda assim, é crucial estabelecer métricas de sucesso desde o início, mesmo que sejam proxy, como tempo economizado, aumento de NPS ou redução de erros. ROI não precisa ser apenas financeiro direto; pode ser operacional, competitivo, de satisfação. O que não dá é para tocar projetos sem critério nenhum de sucesso e depois se assustar que ninguém sabe dizer se valeu a pena.

Quantos projetos de IA na sua empresa hoje têm um KPI claramente definido de sucesso? Se a resposta for “não sei” ou “nenhum”, é hora de puxar a orelha do time. E, possivelmente, a sua também. Liderar na era da IA requer sujar as mãos de dados e perguntar “onde está o valor?” a cada etapa.

Como CMO, trabalhando na linha de frente, tenho visto de perto o que funciona e o que não funciona. Tenho visto empresas saltarem na frente quando combinam tecnologia de ponta com liderança esclarecida e governança séria. Também já vi iniciativas promissoras naufragarem por falta desses elementos. Aprendi que sucesso em IA é menos sobre a IA em si, e mais sobre gente, estratégia e execução disciplinada.

Fica aqui minha mensagem aos colegas C-Level: não se contentem em “estar na onda” da IA. Decidam surfar essa onda. Questionem constantemente onde a IA agrega valor no seu negócio. Cobrem ROI (positivo ou negativo, mas mensurável). Promovam a cultura de dados, apoiem seus times no aprendizado e não temam os ajustes de rota. Procurem parceiros que falem a língua do negócio e da tecnologia, porque essa tradução é essencial. E acima de tudo, mantenham a ética e a responsabilidade como norte. Confiança é o ativo mais valioso na economia da IA.

Ao adotar essas diretrizes, sua empresa pode acabar liderando a próxima grande transformação. No mar revolto da disrupção digital, os executivos precisam tanto de audácia quanto de prudência. É assim que se vence: com ousadia para remar na onda grande e com preparo para não desequilibrar. E ao final, quando você olhar em retrospecto, verá que transformou hype em resultado e medo em liderança, surfando a onda da IA rumo ao futuro.