Nos últimos anos, a corrida para adotar inteligência artificial parecia simples: bastava investir antes dos concorrentes e descobrir depois onde a tecnologia geraria valor. Empresas contrataram ferramentas, capacitaram equipes e lançaram projetos-piloto, mas a conta aumentou e os resultados demoraram a aparecer. Uma pesquisa da McKinsey com executivos seniores nos Estados Unidos mostrou que apenas 19% registraram um aumento de receita superior a 5% atribuído à IA generativa, enquanto 36% não observaram mudança na receita. Do lado dos custos, só 23% identificaram algum impacto favorável.
Primeira lição: começar pelo problema, não pela tecnologia
Adicionar IA a uma atividade existente não garante retorno. As empresas que capturam mais valor tendem a escolher áreas com potencial claro de impacto e a redesenhar todo o fluxo de trabalho em torno da tecnologia. A pergunta deixa de ser “onde podemos colocar IA?” e passa a ser “qual problema vale a pena resolver com ela?”. Automatizar uma tarefa que economiza alguns minutos pode ser útil, mas transformar um processo que consome milhares de horas ou afeta diretamente a receita gera um impacto maior.
Segunda lição: medir antes de escalar
Muitas organizações descobriram que não tinham clareza sobre quanto estavam gastando. Uma análise da McKinsey publicada em 2026 indica que os orçamentos anuais de IA podem ser consumidos em poucos meses, com gastos dispersos entre fornecedores, plataformas, experimentos e diferentes áreas da empresa. Acompanhar apenas o número de usuários ou tarefas automatizadas não basta; é essencial relacionar o uso da tecnologia a indicadores de negócio, como custo por processo, receita gerada, tempo economizado ou redução de erros.
Terceira lição: não apostar tudo em um único fornecedor
A rápida evolução tecnológica faz com que a solução escolhida hoje possa se tornar menos atraente em poucos meses. Executivos devem avaliar custo, desempenho, segurança e flexibilidade antes de tornar uma ferramenta parte permanente da operação. A recomendação é manter alternativas de fornecedores e tecnologias, evitando estruturas rígidas que dificultem mudanças futuras.
Quarta lição: a IA exige transformação organizacional
Comprar tecnologia é a parte mais simples. Processos precisam ser redesenhados, funcionários precisam aprender novas formas de trabalhar e alguém deve monitorar se os resultados esperados realmente se concretizam. Líderes que obtêm mais valor da IA combinam a tecnologia com mudanças no funcionamento da organização e uma maior disciplina para medir resultados. Depois de milhões investidos, a discussão deixa de ser apenas sobre qual ferramenta usar e passa a ser: onde a IA realmente muda o resultado do negócio?
