Neste ano, um coletivo de pesquisadores do MIT chamado NANDA publicou o relatório “Estado da IA nos Negócios em 2025”. O estudo analisou centenas de implementações de inteligência artificial em grandes corporações. O dado mais comentado (e inquietante) é direto: 95% das empresas não obtêm retorno financeiro com seus projetos de IA.
Por trás dessa constatação, o relatório descreve um cenário de amadurecimento em curso, marcado por uma divisão crescente entre as empresas que utilizam IA generativa para ganhos táticos de produtividade e aquelas que a inserem de forma estratégica nos seus processos de negócio, o que os autores denominam de “GenAI Divide”. Traduzindo, seria algo como o abismo entre alta adoção e baixo impacto.
Se fosse um gráfico, seria o típico “boca de jacaré”, onde algumas empresas se destacam das outras, um pouco de cada vez, com o tempo. Mas de forma consistente sempre aumentando a disparidade.
O foco na IA generativa e o espaço para expandir a análise
O estudo concentra-se no uso da IA Generativa (ferramentas como ChatGPT, Copilot etc.), que dominam o radar de inovação corporativa. Essa escolha metodológica é coerente com o momento atual, mas também precisa de uma leitura complementar: a da IA analítica, que continua gerando valor significativo por meio de modelos de recomendação, previsão de demanda e segmentação de clientes.
Plataformas como Amazon e Netflix mobilizam IA analítica de maneira madura. Segundo relatório da McKinsey, 35% da receita da Amazon e 75% dos vídeos vistos na Netflix vêm desses modelos de recomendação baseados em IA analítica.
Ao dar ênfase à camada generativa, o estudo lança luz sobre uma tendência relevante, mas deixa em aberto a oportunidade de explorar a integração entre generativa e analítica.
As técnicas de personalização em marketing, por exemplo, desenham a entrega da mensagem certa para a pessoa certa no canal certo. Um caso de uso de união entre IA analítica (quem é a pessoa e quando falar com ela) e IA generativa (a construção da mensagem personalizada).
Quando a IA é tratada como ferramenta, e não como processo
O relatório aponta que mais de 80% das organizações exploraram ou pilotaram ferramentas de IA generativa e cerca de 40% relataram ter implantado. No entanto, o impacto relatado é predominantemente no nível da produtividade individual e não no desempenho do resultado financeiro para as empresas (ex.: aumento de receita ou redução de custos).
Essa constatação indica que a IA é frequentemente adotada como ferramenta tática e não como parte integrante de processos estratégicos. O verdadeiro retorno surge quando ela redefine a forma de trabalho, e não apenas acelera tarefas.
Inovação exige espaço para o risco: como o tático pode ser midiático.
Segundo o estudo, muitos executivos optam por adotar IA movidos pelo impulso de inovar ou pela vontade de estar “à frente”, mais do que por cálculos precisos de retorno sobre investimento (ROI).
Isso não é necessariamente negativo. Projetos experimentais são parte do processo de inovação. O que importa é usar essa fase para aprender, ajustar e evoluir. As organizações maduras são aquelas que transformam a experimentação em operação.
Resta aos CMOs (Diretores de Marketing) continuar apostando, pois alimentar o hype sem conhecer a métrica perfeita na largada é parte do processo de inovação.
Pilotos que precisam de continuidade
O relatório revela que de 50% a 70% dos orçamentos de IA são alocados para pilotos em vendas e marketing. Estas são áreas de alta visibilidade, mas não necessariamente de maior retorno no longo prazo. Embora o estudo não detalhe, é sabido que são áreas onde é possível fazer testes mais rapidamente e com menor risco.
Exemplo: é mais fácil e menos arriscado um experimento para gerar banners para mídia paga do que uma automação de empilhadeira em um pátio fabril com pessoas e robôs transitando frequentemente.
A crítica é que muitos desses projetos terminam na fase de protótipos, como chatbots com pouca evolução ou campanhas automatizadas com engajamento limitado. Poderiam evoluir mais se a mensuração fosse mais rigorosa, com acompanhamento contínuo e uso de ciência de dados. Este é um dos achados mais fortes do estudo.
Direito de uso de imagens
Em um relatório que fala de impacto financeiro e retorno sobre investimento, há uma verdade prática que as empresas não podem ignorar: nenhum gestor quer transformar inovação em passivo jurídico. Embora o relatório não entre nesse detalhe, ele é um ponto de atenção, principalmente no marketing.
Se você pedir para uma IA generativa criar um inédito personagem para seu novo videogame, e ele que seja um encanador, a chance de ver uma cópia do Mario Bros é enorme. Se a empresa utilizar a imagem sem os direitos autorais, uma multa pode estar se aproximando.
Iniciativas como o C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity), consórcio que estabeleceu um padrão técnico aberto com o objetivo de aumentar a confiança no conteúdo digital, são essenciais. Empresas como Adobe, Google e Microsoft a utilizam.
Integração: o elo que ainda falta
Um dos achados centrais do relatório é que o fracasso não se dá por modelos ruins, mas por sistemas que “não aprendem, não retêm contexto, não se adaptam ao fluxo de trabalho”.
“Sistemas” não são necessariamente software. Podem ser organizações e departamentos.
Sem estratégia de adaptação e sem feedback constante, a IA pode acelerar desalinhamentos ao invés de resolvê-los. Em outras palavras: reconfigurar o processo torna-se tão fundamental quanto implementar a tecnologia. Processo entre pessoas, sistemas, departamentos e empresas.
Parcerias ampliam as chances de sucesso
De acordo com o estudo, projetos conduzidos com parceiros externos alcançam produção em 67% dos casos, enquanto os esforços internos têm taxa muito menor (por volta de 33%).
Isso sugere que a colaboração é uma vantagem competitiva: somar competências, aprender com quem já está mais avançado e tratar a IA como produto, não como mera iniciativa departamental. Adiciona-se a isso uma lente de diversidade, com a importância das diferentes vivências e opiniões, fatores críticos para os experimentos.
Algo muito comentado sobre o estudo nos diversos fóruns que o analisaram foi que isso poderia incentivar a venda do serviço dos pesquisadores, assim como outras consultorias. Concordando ou não com a crítica, é um fato.
Cultura: o componente invisível da adoção
Por fim, o relatório passa pela resistência cultural figurando entre os principais fatores de falha: TI, RH e gestores de linha, muitos em silos. A adoção de uma Cultura de Experimentação, na qual as pessoas são empoderadas a criar e testar iniciativas, é crítica para este mundo em aceleração.
Sem contar a necessidade de governança corporativa: quando todas as áreas da empresa precisam colaborar, desenhos de processos, definições de autonomia, controle e limite são essenciais.
Se cultura é “o que as pessoas fazem quando o chefe não está presente”, frase repetida por diversos autores, isso é ainda mais crítico quanto maiores são as interações entre áreas e pessoas. Mais ainda quando são componentes essenciais de adoção a partir da inovação.
A próxima fronteira de realização de valor da IA generativa não será tanto sobre modelos mais potentes, mas sobre organizações mais preparadas para utilizá-los.
Fernando Teixeira: Com mais de 20 anos de experiência em marketing digital, tecnologia e IA, Teixeira é fundador da KORO Martech, consultoria de Inteligência Artificial para Marketing. Antes, atuou como Diretor de Estratégia e Martech na Adobe para a América Latina e foi SVP de Dados na Monks. Também já ocupou cargos como VP na Wunderman e Diretor Digital nas agências Razorfish, Lowe e Grey.
Fernando Teixeira
