Relatório do MIT mal compreendido: economia paralela da IA ​​prospera enquanto manchetes denunciam fracasso

A estatística mais citada de um novo relatório do MIT foi profundamente mal interpretada. Enquanto as manchetes alardeiam que " 95% dos pilotos de IA generativa em empresas estão fracassando ", o relatório, na verdade, revela algo muito mais notável: a adoção de tecnologia empresarial mais rápida e bem-sucedida da história corporativa está acontecendo bem debaixo do nariz dos executivos.

O estudo, divulgado esta semana pelo Projeto NANDA do MIT, gerou ansiedade nas mídias sociais e nos círculos empresariais, com muitos interpretando-o como evidência de que a inteligência artificial não está cumprindo suas promessas. Mas uma leitura mais atenta do relatório de 26 páginas conta uma história completamente diferente — a de uma adoção sem precedentes de tecnologia de base que revolucionou silenciosamente o trabalho, enquanto as iniciativas corporativas tropeçam.

Os pesquisadores descobriram que 90% dos funcionários usam regularmente ferramentas pessoais de IA para o trabalho, embora apenas 40% de suas empresas tenham assinaturas oficiais de IA. "Embora apenas 40% das empresas afirmem ter adquirido uma assinatura oficial de LLM, trabalhadores de mais de 90% das empresas pesquisadas relataram uso regular de ferramentas pessoais de IA para tarefas de trabalho", explica o estudo. "Na verdade, quase todas as pessoas usaram um LLM de alguma forma para o trabalho."

Os pesquisadores do MIT descobriram o que chamam de " economia paralela da IA ", na qual os trabalhadores usam contas pessoais do ChatGPT, assinaturas do Claude e outras ferramentas de consumo para lidar com partes significativas de seus trabalhos. Esses funcionários não estão apenas experimentando — eles estão usando a IA "várias vezes ao dia, todos os dias de sua carga de trabalho semanal", concluiu o estudo.

Essa adoção clandestina ultrapassou a disseminação inicial de e-mails, smartphones e computação em nuvem em ambientes corporativos. Uma advogada corporativa citada no relatório do MIT exemplificou o padrão: sua organização investiu US$ 50.000 em uma ferramenta especializada em análise de contratos de IA, mas ela utilizou consistentemente o ChatGPT para trabalhos de redação porque "a diferença fundamental de qualidade é perceptível. O ChatGPT produz consistentemente resultados melhores, embora nosso fornecedor afirme usar a mesma tecnologia subjacente".

O padrão se repete em todos os setores. Sistemas corporativos são descritos como "frágeis, superdimensionados ou desalinhados com os fluxos de trabalho reais", enquanto ferramentas de IA para o consumidor são elogiadas por sua "flexibilidade, familiaridade e utilidade imediata". Como um diretor de informação disse a pesquisadores: "Vimos dezenas de demonstrações este ano. Talvez uma ou duas sejam genuinamente úteis. As demais são apenas embalagens ou projetos científicos."

A taxa de falha de 95% que tem dominado as manchetes se aplica especificamente a soluções personalizadas de IA empresarial — os sistemas caros e personalizados que as empresas encomendam de fornecedores ou criam internamente. Essas ferramentas falham porque não possuem o que os pesquisadores do MIT chamam de "capacidade de aprendizagem".

A maioria dos sistemas corporativos de IA "não retém feedback, não se adapta ao contexto nem melhora com o tempo", concluiu o estudo. Os usuários reclamaram que as ferramentas corporativas "não aprendem com o nosso feedback" e exigem "muito contexto manual a cada vez".

Ferramentas para o consumidor, como o ChatGPT, fazem sucesso porque parecem responsivas e flexíveis, embora sejam redefinidas a cada conversa. Ferramentas corporativas parecem rígidas e estáticas, exigindo uma configuração extensa para cada uso.

A lacuna de aprendizagem cria uma hierarquia estranha nas preferências dos usuários. Para tarefas rápidas, como e-mails e análises básicas, 70% dos trabalhadores preferem IA a colegas humanos. Mas, para trabalhos complexos e de alto risco, 90% ainda preferem humanos. A linha divisória não é a inteligência — é a memória e a adaptabilidade.

Longe de demonstrar o fracasso da IA, a economia informal revela ganhos massivos de produtividade que não aparecem nas métricas corporativas. Trabalhadores resolveram desafios de integração que impedem iniciativas oficiais, provando que a IA funciona quando implementada corretamente.

“Esta economia paralela demonstra que os indivíduos podem transpor com sucesso a barreira da GenAI quando têm acesso a ferramentas flexíveis e responsivas”, explica o relatório. Algumas empresas começaram a prestar atenção: “Organizações com visão de futuro estão começando a preencher essa lacuna aprendendo com o uso paralelo e analisando quais ferramentas pessoais agregam valor antes de buscar alternativas corporativas.”

Os ganhos de produtividade são reais e mensuráveis, apenas ocultos pela contabilidade corporativa tradicional. Os trabalhadores automatizam tarefas rotineiras, aceleram pesquisas e agilizam a comunicação — tudo isso enquanto os orçamentos oficiais de IA de suas empresas geram pouco retorno.

Outra descoberta desafia a sabedoria convencional da tecnologia: as empresas devem parar de tentar desenvolver IA internamente. Parcerias externas com fornecedores de IA alcançaram a implementação em 67% das vezes, em comparação com 33% das ferramentas desenvolvidas internamente.

As implementações mais bem-sucedidas vieram de organizações que "tratavam startups de IA menos como fornecedores de software e mais como provedores de serviços empresariais", exigindo que se baseassem em resultados operacionais em vez de benchmarks técnicos. Essas empresas exigiam personalização profunda e melhoria contínua, em vez de demonstrações chamativas.

“Apesar da crença popular de que as empresas resistem a treinar sistemas de IA, a maioria das equipes entrevistadas demonstrou disposição em fazê-lo, desde que os benefícios fossem claros e as proteções fossem implementadas”, constataram os pesquisadores. A chave era a parceria, não apenas a compra.

O relatório do MIT descobriu que apenas os setores de tecnologia e mídia mostram mudanças estruturais significativas devido à IA, enquanto sete grandes indústrias — incluindo saúde, finanças e manufatura — mostram "atividade piloto significativa, mas pouca ou nenhuma mudança estrutural".

Essa abordagem ponderada não é um fracasso — é sabedoria. Os setores que evitam a disrupção estão sendo criteriosos na implementação, em vez de se precipitarem em mudanças caóticas. Nos setores de saúde e energia, "a maioria dos executivos não relata nenhuma redução de contratação atual ou prevista para os próximos cinco anos".

Tecnologia e mídia avançam mais rapidamente porque conseguem absorver mais riscos. Mais de 80% dos executivos nesses setores preveem redução nas contratações em 24 meses. Outros setores estão provando que a adoção bem-sucedida da IA ​​não exige uma reviravolta drástica.

A atenção corporativa se concentra principalmente em aplicativos de vendas e marketing, que capturaram cerca de 50% dos orçamentos de IA. Mas os maiores retornos vêm da automação de back-office pouco glamorosa, que recebe pouca atenção.

“Algumas das economias de custos mais drásticas que documentamos vieram da automação do back-office”, descobriram os pesquisadores. As empresas economizaram de US$ 2 a 10 milhões anualmente em atendimento ao cliente e processamento de documentos, eliminando contratos de terceirização de processos de negócios, e reduziram os custos criativos externos em 30%.

Esses ganhos ocorreram "sem redução significativa da força de trabalho", observa o estudo. "As ferramentas aceleraram o trabalho, mas não alteraram as estruturas das equipes ou os orçamentos. Em vez disso, o ROI surgiu da redução de gastos externos, da eliminação de contratos de BPO, do corte de taxas de agência e da substituição de consultores caros por recursos internos baseados em IA."

As descobertas do MIT não mostram que a IA esteja falhando. Elas mostram que a IA está tendo um sucesso tão grande que os funcionários estão à frente de seus empregadores. A tecnologia funciona; as compras corporativas, não.

Os pesquisadores identificaram organizações que estão "cruzando a barreira da GenAI" ao se concentrarem em ferramentas que se integram profundamente e se adaptam ao longo do tempo. "A mudança da construção para a compra, combinada com o aumento da adoção por prosumidores e o surgimento de capacidades agênticas, cria oportunidades sem precedentes para fornecedores que podem fornecer sistemas de IA profundamente integrados e com capacidade de aprendizagem."

Os 95% dos pilotos de IA empresarial que fracassam apontam para uma solução: aprender com os 90% dos trabalhadores que já descobriram como fazer a IA funcionar. Como disse um executivo da indústria aos pesquisadores: "Estamos processando alguns contratos mais rapidamente, mas isso é tudo o que mudou."

Esse executivo não tinha uma visão geral. Processar contratos mais rapidamente — multiplicado por milhões de trabalhadores e milhares de tarefas diárias — é exatamente o tipo de melhoria gradual e sustentável da produtividade que define a adoção bem-sucedida da tecnologia. A revolução da IA ​​não está fracassando. Ela está prosperando silenciosamente, uma conversa do ChatGPT de cada vez.

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