Marcus Garcia
O avanço da IA generativa tem impulsionado investimentos recordes em todo o mundo. Segundo a International Data Corporation (IDC), os gastos globais com a tecnologia devem ultrapassar US$ 632 bilhões até 2028. No entanto, uma análise publicada este ano pela Boston Consulting Group sobre transformações organizacionais impulsionadas por IA revela que o principal desafio não está nos algoritmos nem na infraestrutura tecnológica, mas na capacidade das organizações de adaptar pessoas e processos, o mesmo gargalo que, em ciclos tecnológicos anteriores, esvaziou promessas de retorno bilionárias antes mesmo de elas se concretizarem.
O artigo da BCG estima que apenas 10% dos esforços devam ser direcionados aos algoritmos e 20% à tecnologia e aos dados, enquanto os 70% restantes precisam se concentrar em pessoas e processos para que as mudanças gerem resultados efetivos. Logo, a atual corrida pela inteligência artificial apresenta características observadas em outras ondas de inovação corporativa.
Os ciclos tecnológicos das últimas décadas mostram que a tecnologia, por mais avançada que seja, precisa estar acompanhada de processos, governança e preparo das equipes. Quando esses elementos não evoluem juntos, as expectativas costumam avançar mais rápido do que a capacidade de captura de valor pelas organizações.
Lições observadas em ciclos anteriores
De acordo com o modelo Gartner Hype Cycle, a adoção de tecnologias emergentes evidencia que o processo de maturação das inovações não ocorre de forma linear. Essas tecnologias tendem a percorrer etapas previsíveis de visibilidade e aceitação, iniciando-se com o surgimento da inovação, avançando para um pico de expectativas infladas e, posteriormente, passando por um período de desilusão. Somente após essa fase alcançam níveis mais estáveis de produtividade, adoção e geração de valor no mercado.
O Watson, da IBM, por exemplo, foi lançado com a promessa de transformar áreas como saúde e atendimento corporativo. No entanto, após anos de investimentos bilionários, especialmente na iniciativa Watson Health, a IBM reduziu significativamente sua atuação nesse segmento e vendeu parte dos ativos da divisão.
O resultado ficou aquém das expectativas iniciais devido a uma combinação de desafios tecnológicos, dificuldades de integração e obstáculos organizacionais. Fenômenos como blockchain e, em certa medida, o movimento em torno do Big Data, também ilustram como tecnologias cercadas por grande expectativa frequentemente enfrentam barreiras de adoção relacionadas não apenas à tecnologia em si, mas à capacidade das organizações de adaptar processos, competências e modelos de gestão.
Esses três movimentos ilustram a importância da preparação organizacional ao longo desse processo. Em diferentes momentos, empresas investiram em tecnologias promissoras sem revisar processos internos, fluxos de decisão ou estratégias de gestão de dados. Esse histórico mostra que o potencial tecnológico e a capacidade de adoção precisam caminhar de forma alinhada.
IA generativa amplia velocidade da adoção
Um dos diferenciais da IA generativa é a facilidade de acesso. Ferramentas capazes de produzir conteúdo, apoiar análises e automatizar tarefas passaram a fazer parte da rotina de profissionais de diferentes áreas, acelerando a disseminação da tecnologia dentro das empresas.
Levantamento global da McKinsey, divulgado em novembro de 2025, mostra que 88% das organizações já utilizam inteligência artificial em pelo menos uma função de negócio, um salto frente aos 78% registrados no ano anterior.
O estudo também mostra que as empresas com melhores resultados se destacam por agir em múltiplas frentes simultaneamente: são quase três vezes mais propensas a redesenhar fundamentalmente seus processos de trabalho, três vezes mais propensas a contar com lideranças seniores fortemente comprometidas com a iniciativa de IA, e mais propensas a definir processos claros de validação humana sobre os resultados gerados pela IA. Segundo a McKinsey, esse conjunto de práticas, e não a simples adoção da ferramenta, é o que mais diferencia quem extrai valor significativo da IA.
A próxima etapa da adoção corporativa será marcada pela capacidade das organizações de incorporar a inteligência artificial de forma estruturada. O uso individual das ferramentas representa uma etapa importante. O desafio das empresas está em conectar a IA aos objetivos estratégicos, definir métricas de acompanhamento e criar condições para que as equipes utilizem esses recursos de maneira consistente.
As empresas que desenvolverem competências relacionadas à governança, qualificação de pessoas e revisão de processos estarão mais preparadas para evitar o mesmo desfecho observado em ciclos como os de Big Data, Watson e blockchain e, assim, transformar o volume recorde de investimento em um retorno realmente significativo ao longo dos próximos anos.
