Nos últimos dois anos, muitas empresas passaram de “testar” a Inteligência Artificial (IA) para torná-la uma peça central de suas estratégias. A narrativa é familiar: assistentes virtuais, automação de tarefas, suporte ao cliente e análises de dados prometendo eficiência. No entanto, quando são solicitados resultados tangíveis, a realidade parece bem menos animadora do que a propaganda sugere.
Uma nova pesquisa do National Bureau of Economic Research (NBER) aborda essa questão, apresentando dados internacionais obtidos por meio de uma pesquisa realizada com quase 6.000 CFOs, CEOs e executivos nos Estados Unidos, Reino Unido, Alemanha e Austrália. Um dos dados mais intrigantes é o contraste: cerca de 70% das empresas afirma usar IA ativamente, mas mais de 80% relata não ter observado impacto na produtividade ou no emprego nos últimos três anos.
A chave para entender essa discrepância pode estar no surpreendente baixo uso entre os decisores. Embora “mais de dois terços” dos executivos seniores afirmem utilizar IA regularmente, o uso médio declarado é de apenas 1,5 horas por semana, e 25% dizem não utilizá-la de forma alguma. Dessa forma, a adoção da IA está presente, mas sua aplicação é limitada. Isso sugere que, se aqueles que possuem o poder de redesenhar processos e implementar mudanças estão utilizando a tecnologia de forma superficial, a IA pode permanecer em uma camada rasa, sem transformar verdadeiramente a produção, vendas, atendimento ao cliente ou operações.
Essa situação lembra o que se chamou de “paradigma do microcomputador”, em que tecnologias com grande potencial levam tempo até que refletam melhorias em métricas agregadas. A história da produtividade mostra períodos em que o investimento em tecnologia coexistiu com melhorias discretas, em parte porque os benefícios dependem mais da reorganização de processos e da capacitação das pessoas do que apenas da nova tecnologia em si.
No ambiente corporativo, a produtividade raramente aumenta apenas com a instalação de uma ferramenta. Geralmente melhoria é observada quando uma combinação de condições é atendida: clareza nos casos de uso, integração com o trabalho real, dados acessíveis, formação adequada e métricas corretas. Quando um desses pontos falha, o resultado típico é um pequeno ganho em eficiência, mas sem a transformação sistêmica que a produtividade demanda.
Curiosamente, ao mesmo tempo, o estudo reflete que as expectativas continuam altas. As empresas preveem que, nos próximos três anos, a IA aumentará a produtividade em 1,4%, elevará a produção em 0,8% e reduzirá o emprego em 0,7%. Porém, há um descompasso nas percepções: enquanto executivos antecipam cortes de empregos, os empregados acreditam em um aumento no número de postos de trabalho devido à IA.
Essa discrepância é crucial para qualquer organização que busque evitar fricções internas. Se a liderança apresenta a IA como uma ferramenta de substituição e os funcionários a percebem como uma maneira de “fazer mais com menos”, a comunicação se complica, levando a uma adoção real que, de fato, altera as métricas, a se estagnar.
A conclusão é clara: a IA “não falha”, mas muitas empresas ainda não a utilizam com a intensidade, integração e inovação necessárias para que os benefícios em produtividade sejam evidentes. A tecnologia já chegou; uma real transformação operacional ainda está em andamento.
