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Há alguns meses escrevi nesta coluna que a obsessão por produzir mais não gera lucro, que produtividade de verdade não é volume, é seletividade. O tempo passou e agora existem números para medir o tamanho desse desperdício. Ele é maior do que parece, e revela algo incômodo sobre o Brasil.
Comecemos pela fé. Uma pesquisa recente da Deloitte, o State of AI 2026, mostra que 87% dos líderes empresariais brasileiros acreditam que a inteligência artificial vai impulsionar o crescimento das suas empresas. É um nível de convicção dos mais altos do mundo. O problema aparece na linha de baixo da mesma pesquisa. Apenas 22% dizem ter visto aumento de receita com IA, e só 23% conseguiram de fato colocar seus projetos para rodar em escala. A maioria, 58%, implementou no máximo um quinto do que testou. Traduzindo, o Brasil comprou a promessa com entusiasmo, mas ainda não recebeu a entrega.
Esse descompasso não é só nosso. No ano passado, um estudo do MIT que virou assunto obrigatório entre executivos mediu o buraco lá fora. Em 95% das empresas, os projetos de inteligência artificial generativa não geraram nenhum retorno financeiro mensurável. Apenas um em cada vinte tirou dinheiro de verdade da tecnologia. Quando um número desses aparece, a leitura preguiçosa vem rápido, a de que a IA foi exagero, bolha, promessa vazia de vendedor de software.
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É aqui que eu discordo, e é um ponto que muda tudo. A tecnologia não é o que está falhando. O que falha é a empresa que comprou a ferramenta e não mudou mais nada em volta dela. Comprou licença, distribuiu acesso, anunciou a novidade e esperou o resultado cair do céu. A IA não funciona assim. Ela não é um eletrodoméstico que se liga na tomada e entrega produtividade sozinho. Ela só vira resultado quando duas coisas mudam junto com ela, o processo de trabalho e as pessoas que vão operá-la. São justamente essas duas coisas que quase ninguém mexeu.
O próprio relatório do MIT explica por que os projetos fracassam, e a resposta não está na inteligência da máquina. O estudo mostra que o modelo em si funciona, tanto que os funcionários adoram usar as ferramentas gerais no dia a dia. O que quebra é a distância entre essa ferramenta e a rotina da empresa. A IA que fracassa é a que foi instalada por fora do processo, sem se conectar ao fluxo de trabalho e sem que ninguém aprendesse a operá-la de verdade. Traduzindo, o que separa o sucesso do fracasso não é o poder da tecnologia, é o quanto a empresa mudou o próprio jeito de trabalhar em volta dela.
E há um sintoma ainda mais revelador na pesquisa da Deloitte, que mostra o tamanho da pressa. Enquanto 95% das empresas brasileiras já dizem que pretendem usar agentes autônomos de IA nos próximos dois anos, apenas 27% afirmam ter governança madura para isso. Ou seja, a maioria quer correr para a próxima novidade sem ter aprendido a andar com a atual. É a diferença entre adotar tecnologia e dominar tecnologia. Adotar é assinar um contrato. Dominar é mudar como a empresa trabalha e preparar quem trabalha nela. A distância entre as duas é exatamente o que separa os poucos que lucram da maioria que só gasta.
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É justo reconhecer o outro lado. Parte desse fracasso é limite real da tecnologia, nem todo processo se beneficia de IA e há muita promessa inflada circulando. Mas existe uma diferença enorme entre dizer que a ferramenta não serve e admitir que a empresa não se preparou para usá la. A primeira frase é desculpa. A segunda é diagnóstico. E o que o MIT e a Deloitte mostram, juntos, é que o diagnóstico pesa muito mais que a desculpa.
O que fazem as empresas do grupo que dá certo é o oposto do atalho. Elas investem primeiro nas pessoas, tratam a chegada da IA como um caso de educação e não de compra, e formam quem vai usar a ferramenta em vez de apenas entregar um login. Redesenham o fluxo de trabalho para a IA entrar com sentido, e não empurram a tecnologia por cima de um processo quebrado. E colocam regra e governança antes de escalar, para saber quem responde pelo quê quando a máquina erra. Nada disso vem embalado numa licença. Tudo isso é aprendizado, dá trabalho, é lento e não rende foto bonita. Mas é o único caminho que transforma gasto em retorno.
Isso deveria acender um alerta antes que a conta cresça. A consultoria Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA com agentes autônomos serão cancelados até o fim de 2027, por custo alto e valor que nunca aparece. Ou seja, o desperdício que o MIT mediu ainda vai aumentar antes de diminuir, e vai crescer exatamente nas empresas que trataram a IA como compra e não como aprendizado.
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No fim, a conta é simples. A inteligência artificial não está fracassando por falta de tecnologia. Está fracassando por falta de preparo de quem a comprou. O Brasil acredita na IA como poucos países acreditam, e é por isso mesmo que corre o risco de desperdiçar mais que os outros, gastando muito e aprendendo pouco. A máquina já está pronta. O que falta é a parte que nenhum software entrega embalada, e que é, no fundo, um problema de educação, mudar o próprio jeito de trabalhar e ensinar a sua gente a pensar junto com a tecnologia. Quem tratar a IA como um exercício permanente de educação vai ficar com o grupo que lucra. Quem tratar como uma compra vai continuar pagando caro para não usar.
