95% dos projetos empresariais com IA não apresentam retorno econômico.

A aclamada revolução tecnológica destinada a marcar este século não está trazendo nenhuma melhoria para as receitas das empresas. O retorno sobre o investimento, até o momento, não se traduziu em mais dinheiro. Plataformas de Inteligência Artificial Generativa podem ter muitos méritos, mas não são lucrativas para as empresas. É o que afirma o prestigiado MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts, nos EUA), por meio de sua divisão de tecnologia conhecida como NANDA, em seu último estudo, publicado na semana passada, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 .

O impacto desta investigação foi tão significativo que analistas a apontam como uma das razões para a correção do mercado de ações experimentada nesta segunda quinzena de agosto pelas empresas de tecnologia de Wall Street, que há muito tempo são atormentadas pelo medo de uma bolha. O que diz o documento?

Baseia-se em 150 entrevistas com líderes do setor, uma pesquisa com 350 funcionários e uma análise dos resultados de mais de 300 projetos de IA em empresas americanas. Analistas constataram que apenas 5% desses desenvolvimentos resultaram em aumento nas vendas. As poucas empresas que conseguiram aumentar a receita para US$ 20 milhões em um ano são, em sua maioria, startups jovens. Mas, nos casos restantes (95%), as empresas — que investiram mais de US$ 40 bilhões nessa tecnologia — mal teriam notado isso em suas demonstrações financeiras.

Os funcionários usam as plataformas individualmente, mas isso não significa que a empresa se beneficia.

O problema, argumenta o MIT, não é tanto a ferramenta em si, mas a "lacuna de aprendizagem". O gargalo não é a nuvem ou o talento em si, mas sim a incapacidade de adaptar os processos, os dados, a memória e a gestão das empresas para que as ferramentas de IA possam aprender e gerar valor agregado (e econômico).

O estudo constata que existem lacunas de integração entre a IA e os negócios de uma empresa. Por exemplo, plataformas de uso geral como o ChatGPT funcionam bem no nível individual — quando utilizadas pelos funcionários —, mas não conseguem melhorar a lucratividade da empresa porque não se adaptam ou não aprendem com os fluxos internos de negócios da empresa. Melhorar a produtividade de um trabalhador individual não aumenta necessariamente a produtividade da empresa para a qual trabalha. Embora os projetos oficiais de IA falhem no nível da empresa, os funcionários usam assinaturas pessoais do ChatGPT e outras soluções de IA para automatizar tarefas no que o relatório chama de "economia paralela da IA", que frequentemente produz resultados melhores do que as iniciativas formais e em larga escala que as empresas buscam adotar com ferramentas genéricas para digitalizar seus negócios.

Como exemplo desse desequilíbrio, o relatório cita o seguinte paradoxo. Mais de 50% do orçamento de IA generativa é alocado para vendas e marketing. No entanto, está comprovado que o maior retorno sobre o investimento em IA é obtido por meio da automação de processos internos, redução da terceirização e eficiência operacional. Em outras palavras, o dinheiro alocado para IA está sendo mal direcionado e mal utilizado, de acordo com a análise do MIT. Segundo eles, isso é mais uma falha organizacional do que técnica. Mas, afinal, ainda é uma falha.

A ferramenta funciona melhor para tarefas específicas e setores específicos: a falha é organizacional

Somado a isso, o impacto da IA ​​ainda enfrenta resistência setorial devido à natureza da atividade econômica. O MIT acredita que seu impacto é limitado, por exemplo, em certas áreas, como serviços profissionais, saúde/farmacêutica, bens de consumo, varejo, serviços financeiros, indústrias avançadas e energia e materiais. Em contraste, a IA é mais eficaz nos setores de tecnologia e mídia.

Em relação ao mercado de trabalho, a pesquisa refuta mais uma vez a suposta correlação entre a adoção da IA ​​e as demissões. De fato, observa-se que, quando as empresas desenvolvem essa tecnologia, em vez de demitir funcionários, elas deixam de substituir os empregos quando estes ficam vagos. Essa situação afeta principalmente tarefas administrativas ou aquelas consideradas de baixo valor. A maior parte da interrupção de empregos ocorre nas áreas de suporte ao cliente e administrativas, mas não afeta outras áreas.

Quando a IA funciona? As organizações mais avançadas já estão explorando sistemas de "IA agêntica": IA que aprende, memoriza e realiza ações autônomas dentro de limites definidos, o que pode revolucionar a próxima fase dos negócios. De acordo com o MIT, a IA é mais economicamente eficaz quando aplicada em casos altamente especializados: se for usada para resolver um problema muito específico com métricas de negócios precisas para acelerar um processo específico, em vez de programas genéricos projetados para o público em geral.

Pesquisa de centro universitário considera que vantagens só são perceptíveis em startups

Chegou a hora de passar dos experimentos para os lucros. Mas esse dia não parece estar chegando tão cedo. Enquanto isso, Wall Street, que está em alta histórica, começa a ter dúvidas se não se precipitou em seu entusiasmo. Não seria a primeira vez. Não será a última.

Alerta de Sam Altman, da OpenAI: "expectativas irrealistas"

O Índice Composto Nasdaq registrou várias perdas consecutivas desde meados de agosto — exceto pela alta da última sexta-feira, após o discurso do presidente do Fed, Jerome Powell, sobre as taxas de juros. O CEO da OpenAI, Sam Altman, alertou que muitas das startups de IA financiadas por capital de risco estão gerando expectativas irreais. "Acho que a maioria dos investidores se deixou levar pelo entusiasmo. Quando bolhas surgem, pessoas inteligentes tendem a se animar. A internet, a tecnologia — havia alicerces reais, mas estavam supervalorizados. Alguém vai perder uma quantia fenomenal de dinheiro, não sabemos quem. A bolha será implacável. Empresas, acionistas e investidores podem ser arrastados por ela, talvez até mesmo algum fundo ou banco." Suas declarações ecoam as do economista Torsten Slok, da Apollo Global Management. "A bolha atual é ainda mais exagerada do que a bolha das pontocom. A diferença entre a bolha da década de 1990 e a bolha da IA ​​atual é que as dez maiores empresas do S&P 500 hoje estão mais supervalorizadas do que na década de 1990." Enquanto isso, a Nvidia, empresa líder em chips de IA, está em negociações com o governo dos EUA para autorizar a exportação de um novo chip para a China. Que a festa continue.