IA em Empresas: Adoção Cresce, Mas Transformação Profunda Ainda é Desafio
Destaques
- •Pesquisa da McKinsey revela que 88% das empresas usam IA regularmente, mas apenas 6% atingem alto desempenho.
- •O desafio migra da simples adoção para a integração da IA na estratégia de negócios, alterando processos e modelos.
- •Empresas precisam focar em governança, capacitação e reestruturação de processos para extrair valor real da IA.
A inteligência artificial (IA) já é uma realidade operacional para a maioria das empresas. Uma pesquisa global da McKinsey de 2025 indicou que 88% dos entrevistados utilizam IA em pelo menos uma função de negócio, um aumento em relação aos 78% do ano anterior. No entanto, apenas cerca de 6% das organizações alcançaram um alto desempenho em IA, associando a tecnologia a um impacto significativo no lucro antes de juros, impostos, depreciação e amortização (EBIT).
Essa disparidade evidencia que a adoção da IA não se traduz automaticamente em transformação. O principal desafio atual reside em como a tecnologia pode efetivamente mudar a forma como as empresas crescem, operam e geram valor, indo além da simples automação de tarefas para otimizar a produtividade e reduzir custos.
IA como Alavanca de Negócios
A inteligência artificial começa a dissociar o crescimento da estrutura de custos. Tradicionalmente, expandir vendas ou atendimento exigia o aumento proporcional de equipes. Com a IA, é possível aumentar a capacidade de atendimento por funcionário, reduzir o custo por cliente e agilizar respostas ao mercado, impactando diretamente a economia da operação.
A Deloitte, em relatório de 2026, apontou que 37% das organizações usam IA com pouca ou nenhuma mudança nos processos existentes. Outros 30% estão redesenhando processos importantes, e 34% relatam transformações profundas, incluindo mudanças em processos centrais, produtos, serviços ou modelos de negócio.
Desafios na Integração e Governança
A integração da IA em ambientes corporativos exige mais do que a tecnologia em si. Durante o evento Oracle AI Experience Brasil, especialistas destacaram a necessidade de estruturar processos, estabelecer governança e definir objetivos claros. André Lopes, engenheiro de IA da OpenAI no Brasil, comparou o modelo de IA ao motor de um carro de Fórmula 1: ele precisa de outros componentes, como ferramentas de execução, conexões com sistemas internos e regras de segurança, para gerar resultados.
Uma pesquisa da Microsoft revelou que apenas 22% dos tomadores de decisão concordavam que suas organizações documentaram os principais processos e suas dependências de dados. Aproximadamente 80% enfrentam dificuldades para compartilhar informações entre equipes, o que se torna um gargalo para sistemas baseados em agentes de IA.
O Futuro: Desenho Organizacional e Valor Econômico
A vantagem competitiva futura não estará no acesso a modelos avançados de IA, mas na capacidade de combinar tecnologia, dados, processos e pessoas para gerar resultados econômicos. Empresas que conseguem integrar informações antes fragmentadas, aumentar a capacidade de suas equipes e criar experiências mais fluidas ao longo da jornada do cliente terão um diferencial.
A próxima etapa da IA nas empresas será menos sobre adoção e mais sobre desenho. Isso implica rever processos, arquiteturas tecnológicas, estruturas organizacionais e responsabilidades. O objetivo é que a tecnologia não apenas acelere o que já existe, mas amplie a capacidade de gerar receita, atender melhor e crescer com mais eficiência, transformando a IA em uma alavanca de negócio.
A Oracle, por exemplo, tem investido em parcerias, como com a OpenAI, para acelerar a implementação de IA. Um caso de uso apresentado pela Oracle demonstrou a redução de uma atividade de pesquisa de mercado de quatro dias para cerca de 15-20 minutos com o uso de IA, exemplificando os ganhos de eficiência quando processos e tecnologia se integram.
