©2026 MIT Sloan Management Review Brasil. Todos os direitos reservados. A reprodução, total ou parcial, é proibida sem a autorização prévia e expressa do CNEX.

Estratégia

Por que 98% das empresas usam IA e apenas 1% transforma seu negócio

Um roteiro estratégico para tirar sua empresa do platô da IA, incorporando práticas, métricas, mudanças culturais e gatilhos de ruptura ao planejamento do negócio

Gabriel Marostegam

2 de outubro de 2025

20 min de leitura

Boas-vindas à realidade onde a inteligência artificial (IA) virou commodity de mercado. Esse é um fenômeno que tenho observado em organizações que já dominaram os primeiros capítulos da jornada de dados e IA, mas descobriram que ter a tecnologia não é suficiente para se destacar.

Os números confirmam essa intuição incômoda. De acordo com o último relatório McKinsey Global Surveys on the state of AI, enquanto 78% das empresas globais usam IA em pelo menos uma função, apenas 1% reporta estar em estágio maduro de implementação. No Brasil, 98% das organizações já utilizam a tecnologia em fase experimental em canais de marketing, segundo um estudo de 2023 da Associação Brasileira das Empresas de Softwares (Abes) – e nos encontramos estagnados nesse patamar há dois anos. É como se tivéssemos chegado ao topo de uma montanha apenas para descobrir que era só o primeiro vale.

Você está no platô?

Antes de diagnosticar as causas, é fundamental reconhecer os sintomas. Se sua organização vive alguma dessas situações, provavelmente está presa no platô:

No nível estratégico:

• A organização possui 20 provas de conceito (POCs) rodando, mas nenhuma mudou a forma como são tomadas decisões críticas de negócio.
• Investiu R$ 5 milhões em IA neste ano, mas ainda realiza o planejamento estratégico no Excel.
• O board aprecia os demos de IA, mas nenhum cliente alterou fundamentalmente a maneira como interage com a empresa.

No nível operacional:

• O chatbot resolve 80% das dúvidas simples, mas o NPS não sofreu alteração.
• Existem dados “limpos” e dashboards bem elaborados, mas as reuniões de segunda continuam iguais às de cinco anos atrás.
• Foi contratado um chief data officer, mas ele passa mais tempo explicando suas funções do que gerando impacto real no negócio.

No nível cultural:

• A IA é tratada como “projeto especial”, não como infraestrutura básica.
• Quando algo dá errado, a primeira reação é retornar ao processo manual.
• A equipe de inovação transformou-se em um zoológico corporativo: todos visitam, se impressionam, mas nada muda na operação real.

O AI washing corporativo

Esse último ponto merece destaque. Muitas empresas entraram na era do “AI washing” – criando laboratórios impressionantes onde demonstram casos de IA para stakeholders, investidores e imprensa. São espaços com telas gigantes, demos funcionando perfeitamente e narrativas convincentes de transformação digital. Mas isso tudo não passa de um zoológico corporativo.

O problema do AI washing é que ele cria uma ilusão perigosa: você vai ao laboratório, vê algoritmos avançados funcionando, se impressiona com a novidade, tira fotos para o LinkedIn, mas volta para sua operação real exatamente igual. A IA fica confinada no showroom, atrás de uma vitrine, alimentada por dados sintéticos e casos de uso controlados. Você vê tudo isso, acha incrível, mas – exatamente como acontece depois de visitar o zoológico -, você volta para sua realidade e nada muda, o negócio de continua funcionando da mesma forma de sempre.

Este platô não é acidental. Ele surge quando as organizações esgotam os ganhos incrementais da primeira onda de IA – aquela centrada em eficiência, automação de processos simples e dashboards inteligentes. É um território confortável: você pode mostrar o ROI (retorno sobre investimento), comprovar que “funciona” e manter todo mundo satisfeito com pequenas vitórias.

O que torna esse platô particularmente insidioso é sua invisibilidade. Diferente de crises evidentes, ele se disfarça de sucesso incremental. As empresas se sentem “avançadas” em IA porque têm chatbots funcionando e modelos preditivos rodando em paralelo aos processos reais. Mas quando você olha para o core do negócio, percebe que pouco mudou fundamentalmente.

A síndrome do POC eterno

Chegamos ao que chamo de “síndrome do POC eterno”, um estado onde as organizações ficam viciadas em provas de conceito. Os dados são impiedosos: apenas 48% dos pilotos de IA chegam à produção. Além disso, 42% das empresas estão abandonando a maioria de seus projetos de IA em 2025, um salto dramático em comparação aos 17% registrados em 2024.

Mas por que isso acontece? Porque criamos uma cultura organizacional onde a inovação virou performance teatral. É mais seguro mostrar um protótipo funcionando no laboratório do que assumir o risco de integrar IA ao coração das operações.

Existe também uma economia comportamental perversa em jogo. Pelo viés do custo irrecuperável, as empresas pensam: “Já investimos tanto em POCs que não podemos parar agora”. Então, continuam produzindo mais pilotos, acreditando que o próximo será o que finalmente vai “colar”. É como um viciado em jogos que sempre acha que a próxima rodada será a vitoriosa.

E o padrão é sempre o mesmo: o platô surge quando a tecnologia inicial esgota ganhos incrementais. O rompimento exige mudar o jogo – redistribuir poder, conectar novos atores ou transformar a ambição organizacional.

O que não é platô: sinais de progresso real

Para fazer um autodiagnóstico preciso, é importante reconhecer quando uma empresa realmente está progredindo, não apenas experimentando. Confira alguns sinais de transformação real:

• Decisões estratégicas são tomadas com apoio direto de IA, não só validadas depois.
• Clientes notam diferença na experiência mesmo sem saber que há IA por detrás.
• IA reduziu significativamente o tempo entre identificar oportunidade e agir.
• A empresa criou produtos/serviços novos que não existiriam sem IA.
• Colaboradores usam IA para trabalhos importantes sem precisar pedir autorização.

Métricas que importam:

• Percentual de decisões assistidas por IA (não só de processos automatizados).
• Tempo médio de lançamento de produtos/features (velocidade de inovação).
• Capacidade de personalização em escala (não só segmentação).
• Resiliência operacional (como a empresa se adapta a mudanças imprevistas).

Empresas que tentaram romper o platô

Nem todas as tentativas de sair do platô são bem-sucedidas, mas algumas falhas geram aprendizados valiosos. Abaixo, alguns cases que valem ser lembrados.

O caso do banco digital pioneiro
Um grande banco brasileiro investiu R$ 50 milhões em uma plataforma de IA generativa para assessoria financeira personalizada. Após 18 meses, descobriram que os clientes não confiavam em recomendações de investimento geradas por máquina, mesmo sendo estatisticamente superiores às humanas.
Aprendizado: transformação técnica sem transformação cultural não funciona. A confiança em IA precisa ser construída gradualmente, não imposta.

A startup de logística
Uma startup brasileira tentou automatizar 100% das decisões de roteamento com IA. Resultado: 30% de melhoria na eficiência, mas 400% de aumento em reclamações por entregas em horários inadequados (algoritmo otimizava custo, não experiência).
Aprendizado: IA pura sem governança humana cria eficiência burra. É preciso equilíbrio entre otimização matemática e sensibilidade contextual.

Empresas que conseguiram

Nubank: antecipação inteligente
O Nubank desenvolveu o Precog, uma IA que antecipa por que um cliente está entrando em contato antes mesmo dele explicar o problema. Isso resultou em 50% de melhoria na predição de necessidades do cliente.
O insight crucial: a inteligência artificial que antecipa é mais valiosa que IA que apenas responde. Eles não automatizaram o atendimento – reinventaram a experiência de relacionamento.

Itaú: escala com governança
O Itaú criou a “inteligência Itaú”, operando mais de 1.000 modelos de IA simultaneamente com uma equipe de 450 profissionais dedicados. Trataram o tema como transformação organizacional, não projeto de TI.
O diferencial: governança ágil que permite experimentação em escala sem perder controle. Criaram um “sistema nervoso” organizacional baseado em IA.

Ambev: IA industrial real
A Ambev aplicou IA diretamente nos processos produtivos, controlando mais de 70 equipamentos em tempo real. Resultado: 4% de redução no consumo de energia e 76% de redução no desvio padrão da temperatura de processo.
A lição: IA industrial tem impacto imediato porque mexe com física e química, não só com comportamento humano. É mais fácil convencer uma caldeira do que um cliente.

Magazine Luiza: personalidade digital
O Magalu criou a Lu, uma IA com personalidade própria que recomenda produtos baseado em conversas naturais. Não é apenas um chatbot – ela tem um “cérebro” alimentado por IA generativa integrado à identidade da marca.
O breakthrough: entenderam que IA precisa ter personalidade e se integrar à marca, não apenas ser uma ferramenta técnica escondida.

O padrão dos vencedores

Essas empresas bem sucedidas fizeram algo diferente: pararam de perseguir a “IA” como um fim em si mesma e começaram a resolver problemas específicos de negócio; investiram tanto em pessoas e cultura quanto em tecnologia; trataram a IA como transformação organizacional, e não como um projeto de TI isolado; mediram obsessivamente o impacto no negócio, em vez de se fixarem apenas na precisão dos algoritmos; e criaram uma cultura em que a IA é entendida como meio para alcançar objetivos maiores, e não como o objetivo final.

O padrão dos vencedores é claro: para romper o platô é necessário adotar perspectivas contra-intuitivas:

1. Menos escala, mais profundidade
Contrariando a obsessão por “escalar IA”, algumas aplicações deveriam permanecer pequenas, focadas e especializadas. Nem tudo precisa ser uma “plataforma”. Às vezes, o valor está na precisão cirúrgica, não na amplitude.

Uma empresa de advocacia pode ter muito mais valor com IA especializada em um tipo específico de contrato do que com uma IA genérica que “faz de tudo”.

2. O paradoxo da eficiência vs reinvenção
O foco em eficiência pode estar sabotando o progresso. É como otimizar o trajeto de uma carroça quando deveríamos estar inventando o automóvel. O breakthrough vem do redesenho radical, não apenas da melhoria incremental.

Aqui reside uma verdade incômoda: a maioria das empresas ainda trata IA como uma ferramenta para fazer melhor o que já fazem, em vez de questionar se deveriam estar fazendo outras coisas completamente diferentes. As empresas mais inovadoras param de perguntar “como fazer isso mais rápido” e começam a questionar “por que fazemos desta forma” ou, mais radicalmente: “e se não precisássemos fazer isso?”

Ter IA aplicada virou o mínimo esperado. A transformação real acontece quando repensamos fundamentalmente o que fazemos, como fazemos e como medimos os impactos que geramos. É a diferença entre automatizar a contabilidade e reinventar como uma empresa entende seu próprio desempenho financeiro.

3. IA como infraestrutura invisível
As organizações mais avançadas não “fazem IA”, elas são inteligentes por natureza. A IA se torna uma camada invisível que permeia todas as decisões, como eletricidade ou internet hoje.

Ninguém mais fala sobre “projetos de internet” ou “estratégia de eletricidade”. Chegará o dia em que não falaremos sobre “estratégia de IA” porque ela estará em tudo.

E se estiver tudo errado?

Aqui vai uma provocação que pode incomodar: e se o platô não for um problema, mas uma solução? E se a maioria das empresas estiver certa em não escalar IA porque ainda não encontrou casos que realmente importam?

Talvez estejamos forçando uma tecnologia impressionante em problemas que não precisam ser resolvidos, ou criando soluções sofisticadas para questões que têm respostas simples.

É possível que o mercado esteja sendo mais sábio do que parece, fazendo uma pausa necessária para digerir e amadurecer, em vez de surfar cegamente na onda do hype.

Essa possibilidade não invalida os casos de sucesso reais, mas nos convida a ser mais seletivos e criteriosos sobre onde e quando aplicar IA em escala.

Gatilhos para a ruptura

Para aqueles que decidem sair do platô, identifiquei cinco gatilhos essenciais:

1. Redesenho radical de workflows
McKinsey descobriu que redesenho de workflows tem maior impacto no sucesso da IA do que algoritmos avançados. Mas apenas 21% das organizações fizeram isso. A maioria tenta encaixar IA em processos quebrados.
Ação concreta: mapeie um processo crítico do seu negócio e pergunte: “Se fôssemos criar isso do zero hoje, como seria com IA nativa?”.

2. Cultura de experimentação segura
Criar ambientes onde é seguro errar pequeno para acertar grande. Isso inclui sandbox de IA, métricas de aprendizado (não só de resultado) e rituais de compartilhamento de falhas.
Ação concreta: institua “showcases de fracasso” mensais onde equipes apresentam experimentos que falharam e o que aprenderam.

3. Liderança que patrocina risco calculado
Sem liderança que banca o risco, o platô vira zona de conforto eterna. É preciso patrocínio ativo, não apenas aprovação de budgets, e métricas que capazes de avaliar a capacidade de reinvenção, não só a eficiência.
Ação concreta: C-level deve ter KPIs relacionados à reinvenção organizacional, não só operacionais.

4. Dados como ativo estratégico
Tratar dados como patrimônio, com governança robusta e geração de ativos únicos. Isso inclui criar data products reutilizáveis e quebrar silos organizacionais.
Ação concreta: crie um “marketplace interno de dados”, onde áreas podem descobrir e consumir informações de outras áreas.

5. Ecossistema inteligente
Pensar além dos muros da empresa. As organizações do futuro orquestram valor em rede, conectando dados internos e externos, parceiros e clientes em ecossistemas adaptativos.
Ação concreta: identifique um parceiro estratégico e explore como compartilhar dados de forma ética pode beneficiar ambos.

O momento da escolha

Este platô está separando os turistas dos residentes no mundo da IA. As organizações que emergirem desse período serão aquelas que abandonaram o fetiche tecnológico para focar em resolver problemas reais, que investiram mais em pessoas e processos do que em algoritmos.

O platô não é o fim da história. É o capítulo onde descobrimos quem realmente entende o jogo e quem estava apenas fingindo. Como bem disse Ilya Prigogine, Nobel de Química: “O futuro é incerto… mas essa incerteza está no coração da criatividade humana”.

Sua missão agora é simples, mas não fácil: nas próximas 48 horas, escolha um caso de uso de IA que sua empresa tem e faça esta pergunta brutal: “Se isso parasse amanhã, algum cliente notaria?” Se a resposta for não, você acabou de encontrar seu platô.

A pergunta que fica é: você e sua organização vão usar essa descoberta como desculpa para continuar no conforto da experimentação incremental ou isso será combustível para assumir os riscos – e os louros – da transformação real?

Esse caos atual é um campo fértil de possibilidades. Agora é sua vez de escolher se será protagonista ou espectador da próxima revolução organizacional, que está dobrando a esquina.