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Nos próximos 12 meses, as empresas vão usar IA para ganhar eficiência ou para gerar crescimento?
Essa foi a pergunta de uma enquete realizada com CEOs durante o LIONS Global CEO Forum 2026.
O resultado: 57% apontaram eficiência, e 43%, crescimento de receita. É uma divisão quase ao meio, sinal de que a liderança global ainda não chegou a um consenso sobre o que fazer com a tecnologia mais discutida dos últimos anos.
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Dois usos, duas apostas
O grupo dos 57% usa a IA para reduzir custos de produção, automatizar processos repetitivos e liberar tempo da equipe. É o caminho mais próximo entre a tecnologia e um resultado financeiro mensurável no curto prazo.
O grupo dos 43% aposta que a IA pode abrir novos produtos, novos mercados e novas formas de se relacionar com o cliente. Nesse caminho, o retorno leva mais tempo para aparecer e a justificativa financeira interna é mais difícil de sustentar, mas o potencial também é maior.
O primeiro grupo às vezes chama de estratégia de IA algo que, na prática, funciona como estratégia de corte de custos com uma tecnologia nova.
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São escolhas com consequências diferentes, que nem sempre ficam claras para a própria empresa
Jensen Huang, CEO da Nvidia, comentou sobre esse uso dizendo que “se o seu CEO está usando IA para cortar headcount, ele não tem imaginação. Recebeu a ferramenta mais poderosa da história humana e o primeiro instinto foi demitir gente.”.
A Nvidia tem interesse nessa visão, já que quanto mais empresas usam IA para crescer, maior a demanda por infraestrutura. Ainda assim, fica a provocação sobre até que ponto usar uma ferramenta de transformação para fazer o que já se fazia, só que mais barato, é capaz de criar uma vantagem competitiva nova.
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Mark Zuckerberg chegou a um raciocínio parecido a partir de um argumento diferente.
Em agosto, publicou a carta “The Future is for Everyone”, na qual defende que a superinteligência deve ser distribuída, e não concentrada em poucas empresas, e discute o que isso significa para o emprego.
Dentro desse argumento mais amplo, ele também escreve que “invenção, não automação, será a maior contribuição da superinteligência”.
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Para ele, a diferença entre os dois caminhos não é uma questão de velocidade de adoção, mas de para onde a capacidade das pessoas está indo.
Como ele mesmo escreve, “não existe uma regra que diga que a IA precisa aumentar a automação mais rápido do que aumenta a capacidade das pessoas ou a demanda por novas habilidades“.
Zuckerberg aposta que, usada como ferramenta de invenção, a capacidade individual pode crescer mais rápido do que a automação avança. Ele cita a própria filha de 8 anos, que hoje programa ideias e produz vídeos em uma noite, algo que antes levaria meses ou seria impossível.
Otimistas e cautelosos
A divisão entre eficiência e crescimento tem ainda uma camada adicional, menos estratégica e mais emocional.
Uma parte do mercado está animada com as possibilidades e a prova disso é que Denis Bressler, da OpenAI, afirmou que não passa um dia sem alguém lhe dizer que o ChatGPT salvou a sua vida.
Enquanto Mark Pritchard, CMO global da P&G, disse que nunca esteve tão animado com o setor e que a empresa multiplicou por dez o volume de assets sociais com ferramentas de IA proprietárias.
Outra parte está mais cautelosa. John Hegarty, referência da publicidade mundial, disse que a tragédia da IA é que tantos líderes a veem como forma de cortar custos, e não de ampliar oportunidades.
Ao mesmo tempo, especialistas em segurança apontam que os mesmos modelos que criam conteúdo podem escalar desinformação e ataques cibernéticos com uma eficiência sem precedentes, a ponto de a ONU ter publicado um relatório mapeando esse impacto em saúde pública, democracia e clima.
Os dois grupos captam pedaços diferentes da mesma questão, já que a IA funciona como uma plataforma de uso geral, parecida com a eletricidade ou a internet, amplificando o que está conectado a ela, e quem decide qual direção prevalece não é a tecnologia, e sim quem a usa, o que torna a prioridade de cada empresa o fator que de fato pesa.
Onde cada aposta tropeça
A aposta em eficiência tropeça com mais frequência quando o volume passa a ser confundido com resultado. Produzir dez vezes mais conteúdo com IA é uma conquista de produção, mas raramente alguém pergunta se esse volume está gerando algum resultado ou apenas ocupando espaço.
A Creative X analisou o investimento publicitário das maiores marcas globais em plataformas sociais e encontrou uma duração média de 36 dias por anúncio. 93% desses anúncios têm orçamento de mídia abaixo de US$ 10 mil por veiculação.
Uma pesquisa da WFA reforça o mesmo padrão, já que apenas um em cada três profissionais de marketing usa IA pensando em efetividade criativa, enquanto a maioria usa apenas para produzir mais rápido.
A IA tornou mais fácil produzir mais, e a pergunta que os dois levantamentos deixam em aberto é quanto desse volume está escalando algo que funciona e quanto está só escalando o que já não funcionava.
Do lado do crescimento, o desafio é ganhar escala. Um levantamento da McKinsey sobre a economia dos agentes de IA mostra que os casos de uso mais ambiciosos, os que de fato mudariam um processo ou abririam um mercado novo, raramente saem da fase de piloto.
Menos de 10% desses projetos avançam além do teste inicial, travados por equipes de IA isoladas do resto do negócio, falta de patrocínio direto da liderança e dados que não sustentam o salto para a produção. A intenção de reconstruir o processo existe, mas a execução não acompanha.
Uso não é resultado
A mesma divisão aparece quando se olha para os números. O relatório The State of AI, divulgado pela McKinsey no fim de 2025, mostra que 80% das empresas colocam eficiência como objetivo dos seus projetos de IA.
As que colhem mais valor, porém, são as que somam metas de crescimento e inovação a esse objetivo, em vez de mirar apenas o corte de custos.
Apenas 39% das empresas atribuem algum resultado no EBIT ao uso de IA, e, na maioria delas, esse resultado representa menos de 5%. Só 6% chegam a ser consideradas empresas de alta performance, com ganhos de 5% ou mais.
A mesma pesquisa sobre a economia dos agentes de IA descreve o que vem sendo chamado de paradoxo da IA generativa. Quase oito em cada dez empresas usam a tecnologia em pelo menos uma área do negócio, mas mais de oito em cada dez não sentem nenhum efeito relevante no resultado.
A diferença entre esses dois grupos não está na quantidade de IA usada, e sim em como ela é usada.
As empresas que avançam redesenham processos inteiros em torno da tecnologia, enquanto a maioria apenas encaixa agentes dentro do fluxo de trabalho que já existia.
Segundo o relatório, empresas de alto desempenho têm quase três vezes mais chances de redesenhar workflows por completo, o fator mais associado à geração de impacto no negócio.
Essa distinção não equivale exatamente à divisão entre eficiência e crescimento que abre este texto, mas caminha na mesma direção. Buscar eficiência sem uma ambição de transformação tende a limitar o retorno. A tecnologia amplifica as escolhas feitas antes dela, boas ou ruins.
O que talvez separe as empresas que avançam das que ficam para trás não é a escolha entre eficiência e crescimento, mas a forma como estão usando a IA para repetir o que já faziam ou para mudar o que fazem.
