Por que a inteligência artificial ainda não entregou o ganho de produtividade esperado?

Apesar dos investimentos globais superiores a US$ 1,6 trilhão em inteligência artificial (IA) desde 2022, os ganhos de produtividade das empresas seguem abaixo das expectativas. O cenário tem chamado a atenção de especialistas e organizações que buscam entender por que uma das tecnologias mais transformadoras da atualidade ainda não entregou todo o impacto esperado nos negócios.

Embora a adoção da IA avance rapidamente em diferentes setores, os resultados obtidos ainda estão distantes das projeções mais otimistas. Estudos indicam que o principal entrave não está na capacidade da tecnologia, mas na dificuldade das empresas em adaptar processos, desenvolver novas competências e reorganizar a forma como o trabalho é executado.

Para o doutor em Comunicação, especialista em Tecnologia e Inteligência Artificial e chairman da Zygon, Lucas Reis, esse descompasso não representa uma novidade. Segundo ele, a inteligência artificial é uma tecnologia de propósito geral, capaz de transformar diversos segmentos da economia, mas seus efeitos costumam depender de mudanças estruturais que levam tempo para amadurecer.

“Existe uma expectativa de que a inteligência artificial, por si só, aumente rapidamente a produtividade das empresas. Mas a história mostra que isso não acontece dessa forma. O verdadeiro ganho depende de investimentos complementares, como o redesenho dos processos, a requalificação das equipes, novos modelos de governança e uma mudança cultural capaz de incorporar a IA à rotina das organizações. Sem essa transformação, a tecnologia dificilmente entregará todo o valor que promete”, afirma.

O especialista compara o momento atual ao observado durante outras grandes revoluções tecnológicas, como a eletrificação das indústrias e a popularização dos computadores. Em ambos os casos, a tecnologia chegou antes de empresas e profissionais estarem preparados para explorar plenamente seu potencial.

Levantamentos internacionais reforçam esse diagnóstico. Embora a maioria das empresas já tenha testado soluções baseadas em inteligência artificial, poucas conseguiram escalar esses projetos de forma consistente e gerar valor significativo para os negócios. Entre os principais desafios estão a ausência de estratégias bem definidas, dificuldades na gestão de riscos e a baixa integração entre tecnologia e operação.

Na avaliação de Lucas Reis, o maior desafio deixou de ser tecnológico e passou a ser organizacional. Para que a IA produza ganhos concretos de produtividade, três frentes precisam avançar simultaneamente: a capacitação dos profissionais para atuarem em conjunto com agentes inteligentes; o fortalecimento da governança e da responsabilização sobre decisões automatizadas; e a reorganização do ambiente de trabalho, permitindo que atividades operacionais sejam delegadas à tecnologia, enquanto competências humanas, como pensamento crítico, discernimento, relacionamento e tomada de decisão, ganhem ainda mais relevância.

“O desafio das empresas deixou de ser tecnológico. Hoje, ele é organizacional e humano”, destaca.

Pesquisador dos impactos da inteligência artificial nos negócios e chairman da Zygon, Lucas Reis desenvolve estudos sobre produtividade, modelos de gestão e transformação do trabalho. Em seu artigo mais recente, “Por que o investimento em IA (ainda) não gerou ganho de produtividade?”, ele analisa por que investimentos bilionários ainda não foram convertidos em resultados proporcionais e defende que o foco das organizações deve estar menos na velocidade da inovação e mais na capacidade de adaptar cultura, processos e lideranças.

“A inteligência artificial deve reorganizar profundamente o trabalho de conhecimento nos próximos anos, mas essa mudança não acontecerá de forma instantânea. As empresas que começarem a investir em pessoas, processos e cultura estarão mais preparadas para transformar a tecnologia em vantagem competitiva quando essa maturidade chegar. O caminho não é agir com pressa, mas também não é esperar. É construir essa transformação de maneira contínua”, conclui.